扫描依赖树，识别许可证冲突和法律风险。
收集和分析系统日志，生成符合 SOX 或等保要求的审计报告。
生成和维护软件物料清单，追踪开源依赖的漏洞。
针对不同地区的合规要求，识别和过滤含有政治敏感信息的提示词或生成内容，降低运营风险。
在训练模型时严格限定数据用途与原始收集声明一致，避免将数据用于未授权的新场景。
遵循数据最小化原则，在 AI 项目中仅采集和使用为实现目的所必需的最少量个人数据。
建立隐私安全的数据访问日志系统，记录和处理个人数据的每一次访问，满足审计与合规需求。
探讨模型训练数据的版权归属，分析文本与图像数据的抓取、使用和分发中的法律风险。
辨析主流的大模型开源许可证，了解商用限制、署名要求和道德条款，规避模型集成的法律风险。
学习如何对 AI 系统进行内部或外部审计，检测歧视性行为、评估合规性并出具改进建议报告。
详细解析欧盟 AI 法案的适用范围、风险等级分类、义务主体和关键时间节点，辅助企业进行 AI 合规。
落实信息系统定级、备案、建设整改和测评的合规要求。
处理信用卡数据时必须遵守的网络和系统安全要求。
针对 SaaS 提供商的服务组织控制报告，证明安全控制有效性。
发布加密软件前需了解的美国出口管理条例基础。
避免因误用 GPL 协议导致企业核心代码被迫开源。
梳理 PIPL 对数据收集、存储和跨境传输的要求。
在系统中实现用户删除、数据可移植和最小化收集要求。
对手机号、身份证等敏感数据在展示和存储时进行脱敏处理，满足隐私合规。