人工智能安全治理白皮书（2025）.pdf
《人工智能安全治理白皮书（2025）》的核心内容总结如下：
**一、背景与目标**
随着人工智能技术的快速发展，其在各行各业的应用带来了巨大变革，同时也伴随着数据、模型、基础设施等多重安全风险。该白皮书由中国联通联合多家单位编写，旨在构建安全可靠、公平可信、智能向善的人工智能系统。它围绕人工智能安全治理，分析风险与挑战，构建治理体系，并提出发展建议。
**二、人工智能安全风险分析**
1. **风险分类：** 将人工智能安全风险划分为 AI 基础设施安全、AI 数据安全、AI 模型算法安全和 AI 应用安全四大类。
2. **具体风险：**
* **AI 基础设施安全：** 智算硬件设备、智算云和智算 MaaS 平台等面临的安全风险，包括物理攻击、漏洞利用、API 未授权访问等。
* **AI 数据安全：** 通用数据安全风险（数据合规、泄露、篡改）与 AI 数据生命周期安全风险（训练、微调、推理、知识库）。
* **AI 模型算法安全：** 包括通用 AI 模型算法安全风险（鲁棒性弱、泛化性差、可解释性差等）和生成式 AI 模型算法安全风险（提示词攻击、模型幻觉、内容侵权等）。
* **AI 应用安全：** 模型滥用、多模态深度伪造、透明性不足、以及端侧 AI 安全风险、智能体安全风险、具身智能安全风险等。
**三、人工智能安全治理体系**
1. **治理目标：** 安全、可靠、可控。
2. **治理体系构成：** 包含法规政策、标准规范、管理制度、保障措施，形成监督与管理体系。
3. **技术体系：** 基础设施安全、模型算法安全、数据安全和应用安全是关键。
**四、人工智能安全治理技术解决方案**
1. **基础设施安全：** 硬件、云、MaaS 平台和算力网络的安全防护。
2. **数据安全：** 通用数据安全和训练、微调、推理、知识库等各阶段的数据安全防护，包括合规、加密、脱敏、监控等。
3. **模型算法安全：** 通用 AI 模型的鲁棒性、泛化性、可解释性增强，以及生成式 AI 模型的安全对齐、幻觉减轻等技术。
4. **应用安全：** 智能体安全、具身智能安全、AI+医疗、AI+编程等垂直领域的安全方案。
**五、人工智能安全治理行业案例**
* 中国联通 AI 安全治理一体化方案。
* 华为推理数据与知识库安全解决方案。
* 百度大模型安全解决方案。
* 360 大模型安全解决方案。
* 奇安信大模型安全技术解决方案。
* 超聚变 xRAY 智能服务一体机解决方案。
* 恒安嘉新大模型安全监测解决方案。
* 浙江大学 AI 安全应用实践（Alcert 评测平台和 DFScan 深度伪造检测平台）。
**六、发展建议**
1. 完善法律法规与标准治理体系。
2. 围绕 AI 安全前沿技术开展系统攻关。
3. 强化复合型人才培养与产学研协同创新。
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