本次调查问卷是为了学术研究，其目的是通过ISM解释结构模型分析
政务AI安全治理各影响因素之间的关系。非常感谢您能抽出时间来填写本次问卷，感谢您的支持。
我们总结了21个政务AI安全治理的影响因素，在此需要对各因素之间的关系进行评判。如果您认为某一因素对另一因素有
直接影响，请在对应因素前打勾；如果您认为某一因素对另一因素没有
直接影响，则不操作。
以下是21个政务AI安全治理影响因素的涵义：
S1.数据全生命周期管理：政务AI数据从采集、存储、处理到销毁各环节的安全防护措施完整性。
S2.敏感信息防护：涉及个人隐私、国家秘密等敏感数据的加密脱敏技术应用及权限控制强度。
S3.语料伦理合规：政务大模型训练数据集的合法性审查与伦理风险过滤机制的有效性。
S4.主权边界控制：跨域数据流动中维护数据主权的法律约束与技术屏障建设水平。
S5.多源数据融合挑战：异构政务数据整合时产生的安全标准冲突与隐私泄露风险系数。
S6.可解释性水平：算法决策过程透明化程度对监管审查与公众信任的影响强度。
S7.伦理约束机制：在算法设计中嵌入价值对齐、公平性保障等伦理规则的技术实现能力。
S8.持续学习监督：AI模型在线更新过程中的安全验证与异常行为监测机制完善度。
S9.动态防护体系：基于实时威胁情报的自适应安全防御与攻击溯源技术成熟度。
S10.容灾恢复能力：系统遭受攻击后的数据完整性保障与业务连续性恢复效率。
S11.制度执行效能：政府部门将安全政策转化为具体操作规范的组织实施力度。
S12.技术领导力：政务机构对政务大模型系统技术路线与决策的把控能力。
S13.跨域协调权威：政府部门协调多元主体应对系统性安全风险的统合能力。
S14.供应链追溯：对政务大模型技术供应商产品安全性的全链条追踪与责任认定机制。
S15.公众监督通道：公民参与算法决策监督、投诉反馈的制度化途径畅通性。
S16.第三方审计力：独立机构对政务AI系统安全性检测认证的专业能力可信度。
S17.法律刚性约束：数据安全法、算法监管条例等法律文本的强制效力与覆盖范围。
S18.政策激励工具：通过财政补贴、政府采购倾斜等手段引导安全技术创新的政策力度。
S19.违规惩戒效力：对政务AI安全事件责任主体的处罚力度与震慑效果。
S20.风险文化培育：社会公众对AI政务安全风险的认知水平与防范意识成熟度。
S21.行业自律公约：AI企业自发建立的安全标准体系与合规承诺履行监督机制。