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互联网信息服务算法安全自评估报告（个性化推送类）

填报说明

模板中“【】”内的内容为替换内容，请按照实际情况进行替换填写，填写后请删除中括号。

模板中“（）”内的内容为填报要求的说明内容，请认真研读，并按照要求撰写，最后请删除所有模板中自带的“（）”及内容。

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互联网信息服务算法安全自评估报告（个性化推送类）

主体名称

统一社会

信用代码

算法名称

算法类型

个性化推送类

算法应用领域

算法使用场景

算法上线情况

?已上线，时间：

?未上线，正在内测阶段

?未上线，正在开发阶段

自评估时间

报告撰写时间

算法

基本情况

（请简单介绍算法，150字内）

算法备案类型

?算法未备案

?算法已备案，备案编号：

?备案已注销，备案编号：

?其他

拟公示内容

“

落实主体责任基本情况

“【主体名称】”落实算法安全主体责任基本情况（附件）

评估算法

描述

（请从以下几个方面描述评估算法

1．算法简介

2．应用范围

3．服务群体

4．用户数量

5．社会影响情况

6．软硬件设施及部署位置

7．其他）

评估算法

风险描述

（请根据评估算法特点，确定可能存在的安全风险，并加以描述，如：

1.算法滥用风险

2.算法被恶意利用风险

3.算法漏洞风险

4．违法和不良信息生成风险

5．违法和不良信息存储风险

6．违法和不良信息传播扩散风险

7．数据和用户信息泄露风险

8．其他违法违规风险）

真实性

声明

我方承诺：

提供的所有材料准确、真实、合法、有效，并愿为此承担有关法律责任。

算法安全

负责人

（签名）

联系电话

一、算法情况

（一）算法流程

（以流程图的形式提供算法的描述，描述从原始数据输入开始到最终结果输出的整个算法服务链路，流程图中每个节点粒度不大于单个算法模型或干预策略）

（在算法流程描述中应当说明模型的主要优化目标）

（二）算法数据

（详细描述算法流程中各节点的输入数据、输出数据，以及整个算法流程的最终结果数据）

【名称】数据

（包括数据的类型、来源、规模等）

【名称】数据

【等】

（三）算法模型

（算法模型在算法流程中指的是应用统计学习、深度学习等机器学习方法的节点，如朴素贝叶斯、决策树、SVM、神经网络等）

【名称】模型

（包括模型的基本情况：模型名称、版本号、更新时间、数据情况等；模型的描述：模型类型、结构、优化目标、评价指标、指标效果、更新迭代策略等）

（若模型是用于用户表达或内容表达的模型，说明是否有包括消费者和供应端的骑手、商家等用户的标签，标签为自然人可理解的显式标签还是向量化的隐式标签，并详述标签体系，包括但不限于标签体系来源、标签体系的生成方式、标签体系是否分级分类、标签体系是否审核、标签的标注结果是否审核等）

（在算法模型描述中应当分别详细说明模型用于召回阶段还是排序阶段，对于召回阶段模型要说明该模型的主要召回策略以及在整体召回中的占比）

【名称】模型

【等】

（四）干预策略

（干预策略指算法流程描述中通过运营或数据挖掘等方法设置的机制性节点，如：去重机制、打散机制、兴趣发现机制、广告插入、透明度和可解释性优化机制等）

【名称】干预策略

（提供策略描述，包括策略形式（人工/自动）、策略目标描述、策略生效时间描述、策略影响范围描述、策略预计失效时间估计、策略提出的依据、挖掘策略的算法）

【名称】干预策略

【等】

服务情况

（服务是指以当前评估算法为主要支撑的互联网信息服务）

【名称】服务

服务简介

（应具体描述服务功能介绍、上线时间、展现形态、服务在应用产品中入口位置、服务流量、用户情况等）

算法在服务中应用情况

（应具体描述算法线上服务的数据来源、算法训练过程中的数据来源、数据的形态、算法的更新频率、算法中间结果与其他服务或应用的共享情况等）

【名称】服务

【等】

风险研判

（一）算法滥用

（描述算法推荐服务提供者是否存在对算法的不当利用行为及该算法是否有不当利用的潜在风险，不当利用指信息茧房、大数据杀熟、垄断和不正当竞争（自我优待、竞品打压）、影响网络舆论或者规避监管等，并分析算法滥用在企业服务过程中可能造成