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人工智能行业：图解网安标委《人工智能安全治理框架3.0》.pdf

人工智能行业：图解网安标委《人工智能安全治理框架3.0》.pdf
炼石网络对网安标委《人工智能安全治理框架3.0》进行了图解和解读，并结合自身数据安全建设实践。 **框架3.0核心要点：** 该框架是网安标委为应对人工智能发展新趋势、回应安全治理新挑战而发布，是《框架1.0》和《框架2.0》的延续与扩展。治理对象从“模型→应用”扩展到“智能系统与智能生态”，治理方式从“建立边界→全生命周期管理”演进到“动态、持续、可干预的控制体系”。 **框架结构与治理转向：** 框架围绕“风险分类、技术应对、综合治理”展开，核心逻辑是“包容审慎、确保安全”到“可信应用、防范失控”。 1. **风险分类（54项）：** 分为内生、应用、衍生三大类，涵盖模型、算法、数据、算力设施、智能体、具身智能、网络安全、信息内容、个人信息权益、现实安全以及社会、环境、文化、伦理影响等14个子类。特别指出AI从“回答问题”向“执行任务”迭代，带来了非预期自主行为、自主攻击等新风险。 2. **技术应对（56项）：** 针对内生、应用、衍生风险提出具体措施，强调护栏、红队测试、安全对齐、多元供应链、唯一身份、最小权限、人工审批、记忆隔离等。 3. **综合治理（20项）：** 包括顶层设计、治理能力提升、沙箱监管、管理举措和深化治理共识。强调应用分类分级、关基人工智能系统登记备案、智能体风险管理框架、内容可追溯管理和开源供应链安全。 4. **安全指引（51条）：** 针对模型算法研发、应用建设部署、应用运行管理和应用访问使用四个环节提出具体要求，如数据可溯、定期测评、版本回退、智能体边界、日志留存不少于6个月、重大变更评估与回退等。 5. **三个附件：** 风险分级原则（基于应用场景、智能化水平、应用规模分五级）、智能体风险管理框架（33项风险、34项防范措施）、可信人工智能基本准则（人类最终控制、尊重国家主权、价值观对齐等八项）。 **炼石网络数据安全实践：** 公司定位为“免改造”AI数据安全厂商，提出“风险与合规”共同驱动数据安全建设。 1. **AI新时代挑战：** 智能体上下文无边界（UBCE）导致全量敏感数据持续暴露、跨系统数据自动汇聚产生超权数据集、语义变形外传使传统DLP失效。 2. **数据安全痛点：** 传统安全机制滞后、改造重要系统成本高、周期长。 3. **核心产品AOE：** 提供“一站式密改套餐敏捷交付”，通过AOE（应用面向加密）插件/代理/模块，实现服务端存储加密、使用解密/脱敏，以及终端安全沙箱构建可信工作空间，无需改造业务应用，实现事前防护、事中检测响应、事后审计追溯。 4. **防护能力：** 覆盖数据全生命周期，支持多种加密路线，实现集中管控、分布式保护。 5. **AI数据安全（AOS）：** 解决企业落地AI“不敢用、不能用、用不起来”的痛点。通过端侧沙箱、国密审计、数据出境合规等措施，确保商业秘密不泄露、合规红线不触碰，实现“管得住才敢用”。
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