一、保护范围与秘密点
技术信息保护范围分
模型与算法类、数据与语料类、代码与工程类、内容生成类、研发过程类五类，其中基于开源底座训练所得的模型权重，仅保护微调增量部分及其与底座的挂载配置。
经营信息保护范围分产品与规划类、客户与商务类、成本与定价类、运营与调度类、项目与数据类五类。
秘密点体系分两层。通用秘密点八项，依次为模型、数据、算法、参数配置与方案、工作流、智能体架构与技能资产、评测与安全对齐体系、其他；产业链环节专属秘密点三项，分别落到模型研发的损失函数与端侧模型防提取、工具服务的体系化提示词库与多智能体协同工作流、内容制作的跨模态映射与未公开IP。
二、行业技术型风险被单列成章
第三章按行业共性风险、产业链特殊风险、供应链及外部合作风险三类展开，其中几项在传统商业秘密文本中不会出现。AI编程助手与代码补全插件被点名：此类工具需要索引整个代码仓库，并在每次交互中将代码上下文发送至云端处理，核心源代码、密钥配置、提示词模板与模型配置可能在员工无感知的情况下持续外发，“且该外发行为不体现为文件传输，常规数据防泄露措施难以识别”。数据交互环节列入了针对开放模型服务的攻击类型，包括模型逆推（Model Inversion）、成员推理（Membership Inference）、模型蒸馏与训练数据提取。
三、八项制度构成定密到复评的完整链条
第四章篇幅最重，制度安排共八项：商业秘密的确定与分类分级、涉密人员管理、涉密载体管理、涉密区域管理、泄密预警和应急处置、争议处置和奖惩、第三方合作管理、技术安全措施。指引明确，相关制度的建立与执行情况，是认定企业是否已采取相应保密措施的重要依据。
确定与分类分级之下分出定密、分类分级管控、解密、动态调整四个子制度，密级设为核心秘密、重要秘密、一般秘密三级，并要求建立商业秘密登记簿，记录秘密事项、密级、保密期限、知悉范围、存储位置、版本信息和保管责任人。
三项制度的条款最为具体。离职管理要求逐项轮换离职人员可能持有的各类凭证，包括模型服务API密钥、云平台访问密钥、代码仓库与制品库的个人访问令牌、SSH公钥、容器镜像仓库凭证、数据库与向量库账号、Webhook密钥，以及已下发至持续集成流水线的凭证。载体处置提示，对固态存储介质多次覆写不足以保证数据不可恢复，应采用安全擦除指令、对全盘加密介质销毁密钥的方式，或者直接实施物理销毁；GPU训练节点在退役或退租前还应清理显存缓存、本地临时目录、检查点缓存与容器镜像层残留。逻辑涉密区域要求与物理涉密区域同等强度管控，接入通过统一入口进行，禁止绕过统一入口的直连。
技术安全措施部分给出了可直接照做的开源治理方案，包括以外部依赖方式引入底座并将自研微调参数、适配层、提示词工程方案与底座隔离存放、单独定密，建立软件物料清单并将开源许可扫描纳入代码审计、对具有传染性的许可在合入前阻断，以及部署模型权重水印、训练数据指纹、生成内容隐式标识与API调用行为指纹等溯源措施。后者既提升泄密发现能力，也可在维权中作为权属归属与同一性比对的证据支撑。
四、三类鉴定与三条救济路径
鉴定分秘密性鉴定、同一性鉴定、侵权损失鉴定三类。秘密性鉴定的检索范围包含专利文献、学术数据库、预印本平台、代码托管平台、模型与数据集托管平台、开源项目的版本发布说明与提交历史；操作上要求将公开状态固定至案发时点，对开源仓库核查提交历史时间戳，不以仓库当前内容替代案发时的公开状态。同一性鉴定设置模型、算法、数据、参数、经营五个比对维度，结论区分相同、实质相同、相似、不同四种；针对反复调用API实施模型蒸馏、成员推理、模型逆推的情形，宜以调用日志的分布特征为主要依据、输出结果相似度为辅助依据。损失鉴定按侵权阶段适配不同基准，恶意侵权且情节严重的可主张一至五倍惩罚性赔偿。
保护途径分行政、民事、刑事三条。
行政途径可经全国12315平台、投诉举报热线或辖区市场监督管理部门举报，技术秘密案件一般由设区的市级以上市场监督管理部门管辖，情节严重、符合条件的可列入严重违法失信名单。
民事途径按独占、排他、普通三种许可类型区分原告资格；北京市辖区内一审案件，涉及技术秘密的由北京知识产权法院管辖，既涉及技术信息又涉及经营信息的亦由该院管辖；原告提供初步证据后，举证责任发生转移。
刑事途径对应《中华人民共和国刑法》第二百一十九条：通过非法复制模型文件、训练数据、源代码、项目文档等方式获取的，可认定为“盗窃”；未经授权或者超越授权使用计算机信息系统、代码仓库、模型训练平台、云服务后台等方式获取的，可认定为“电子侵入”；为境外机构、组织、人员窃取、刺探、收买、非法提供商业秘密的，另可能构成专门罪名。追诉标准为损失数额或违法所得30万元以上，达到相应标准十倍以上或直接导致权利人破产倒闭的，构成“情节特别严重”。
三条路径并非固定先后关系，应以证据衔接和维权协同为原则组合使用。
五、三类风险场景与三重应对
风险场景包括数据跨境传输、境外云服务与通用AI工具使用、跨境远程办公，商业间谍与网络窃取、海外供应链合作渗透，以及跨境技术合作与授权交易、跨境知识产权涉诉衍生。其中最后一项容易被忽略：企业在海外发起维权或应对侵权指控时，需提交模型秘密点、研发过程、技术比对等涉密材料作为证据，未设置专门保密程序与信息隔离机制的，举证环节本身即可能引发二次扩散。
应对策略对应三层。合同层面，与境外数据标注、算力服务及技术外包主体签订专项保密条款，约定技术资料、模型文档的使用期限与留存要求，到期全部销毁；境外合资与联合研发协议中界定模型、算法、训练数据的知识产权权属，并设置分阶段分层级的技术披露机制。技术层面，优先选用合规可控的国内加密云平台存储核心模型与原始训练数据；对图像、音频、视频类资料可嵌入隐形数字水印，对文档、代码、数据集等文本类资料宜按接收方分版交付并配合交付内容哈希登记实现溯源，指引特别注明“不宜依赖文本隐形水印”。人员层面，核心岗位推行关键操作双人复核、共同授权，外派人员在归国前统一开展办公设备检查、涉密数据清理与文档封存。
从行业治理角度看，这份指引不是新的处罚依据。 前言已载明其不具强制性，第四章则明确相关制度的建立与执行情况是认定企业是否已采取相应保密措施的重要依据，这实际上是把市场监管部门在个案中的裁量标准提前公开，供企业在日常管理中对照落实。
对使用AI编程助手、公共模型与开源社区的企业，抓手在工具治理与发布前审查。 员工把核心源代码、prompt、训练数据、客户资料粘贴进公共模型做调试或润色，以及AI编程助手索引整个代码仓库并把上下文发往云端，是常规数据防泄露措施难以覆盖的两类外发行为。对应动作包括统一采购具备企业级数据保护条款的版本、关闭代码用于模型训练与产品改进的选项、配置仓库级排除规则隔离核心模块与密钥，并谨慎授权个人账号在涉密仓库中使用此类工具。信息发布一侧同样需要制度化：技术白皮书、行业研究报告、论文、专利申报材料、投融资计划书在定稿前设置涉密审核与脱敏删减节点；开放体验版模型与公测环境配置访问权限、调用限制、参数隐藏与内容脱敏，防范越狱诱导与多轮试探套取系统提示词。
对涉及外包标注、云上训练与第三方中转的企业，抓手在条款设计与相对方核对。
外包方超出合作目的，将企业涉密数据、标注成果或业务素材用于训练、微调自有模型，属于应当专门设防的情形，专项保密条款需写明用途限制、留存禁止与违约责任。第三方中转接入的条款更具提示价值：上游服务商的不留存承诺，其相对方是中转服务方而非企业本身，不直接及于企业，企业不具备技术核验手段，数据出境合规义务亦难以落实。涉及境外模型服务时，仅审查上游服务商的承诺条款不足以完成合规评估，需要回到与中转方之间的合同安排与出境路径本身。云上训练则应对训练数据、模型权重、参数文件、检查点及运行日志设定专用环境隔离、加密传输、访问审批与日志审计，并在租期结束前完成残留清理。
对已经或可能进入争议程序的企业，抓手在证据日常化留存与路径组合。 秘密性鉴定要求把公开状态固定至案发时点、核查开源仓库提交历史时间戳，同一性鉴定在API蒸馏类案件中要求以调用日志的分布特征为主要依据，这两项要求反向决定了企业平时应留存什么：API调用日志、参数组合与种子记录、交付内容哈希、模型权重水印与调用行为指纹，都是事后能否举证的前提。刑事一侧的准备同样可以前置，损失数额或违法所得30万元以上即达追诉标准；非法下载模型权重、复制源代码、越权进入训练平台、导出训练数据集、窃取提示词库或工作流配置等行为，即使尚未形成对外销售产品，也可以围绕合理许可使用费、技术授权价值、同类项目报价、开发替代成本开展损失测算。被控侵权方一侧，指引归纳了商业秘密不成立抗辩与合法来源抗辩（自行研发、反向工程、合法授权）两类思路。
