报告核心观点 - 报告由华为、中国信通院等联合编制，旨在剖析“人工智能+”国家级推进背景下，行业AI融合面临的多维安全挑战，并构建一套以“端到端、分层解耦”为核心的行业AI安全治理体系，为金融、政务、医疗、制造等重点领域的数智化安全转型提供实践方案与未来指引 [1][2] 发展趋势与挑战 - AI技术正从技术爆发向产业深耕跃迁，成为驱动新一轮科技革命和产业变革的核心力量，并随着《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》的发布，从行业共识上升为有明确路径的国家级推进举措 [11] - AI与行业的结合正从单点工具应用向全业务流程深度融合迈进，呈现出“业务流程重构、跨领域协同、个性化服务、闭环优化”四大融合趋势 [14] - 行业AI安全已突破单一技术漏洞范畴，呈现出“管理-技术-场景”多维交织的系统性挑战 [16] - 构建系统化、专业化的行业AI安全体系，是保障数字经济高质量发展的战略必要，也是应对技术代际变革、破解行业落地痛点的迫切需求 [18][21] 管理层面安全风险 - 垂直行业监管滞后：通用法规充足，但金融、医疗、政务、工业等垂直领域缺乏细则指引，形成监管真空、责任界定模糊等瓶颈，企业面临“无章可循”或“多部门管理”难题 [23][24] - 全生命周期合规指引存在断点：当前监管多集中于服务上线备案与事后追责，在数据治理、模型训练、运维、退役等中间环节缺乏可操作指引，导致合规断点 [28] - 技术标准与评估工具建设滞后：行业普遍面临“监管要求明确，但难以自证合规”的困境，安全评估指标定性多、定量少，且缺乏行业专用的合规工具链 [30] - 责任认定体系模糊：在人机协同模式下，现有责任认定体系难以清晰界定开发者、数据提供者、使用者之间的责任，导致行业存在“宁可不上、不可违规”的保守倾向 [31][34] - 传统安全管理制度显露局限性：AI的内生性、自主性、黑箱性等特征，使得依赖静态规则和事后追责的传统安全管理范式难以应对实时演化的风险 [35][36] 技术层面安全风险 - 基础设施安全风险：风险贯穿硬件底座、计算环境、云端架构及全链路供应链。硬件存在可信根缺失、设计缺陷与侧信道攻击风险；计算环境存在运行态防护短板与虚拟化边界逃逸风险；云端架构存在多租户交叉污染与API资源滥用风险；供应链存在资产清单不透明导致的隐蔽篡改与资产污染风险 [38][40][41][42] - 数据安全风险：风险已演变为涵盖处理态隐私与权属合规的复合挑战。包括计算态数据安全防护失效、数据投毒与泄露、以及训练数据合规风险（如非法抓取、未授权使用版权作品） [45][46][47][49] - 模型安全风险：模型作为智能中枢，面临运行期算法攻击（如对抗性扰动、Prompt注入）、模型反推与窃取、以及因数据失衡导致的算法歧视与伦理危机 [50] - 应用服务安全风险：应用层面临架构与接口防护薄弱、智能Agent的越权调用与诱导风险，以及AI技术本身被用于深度伪造、自动化攻击等赋能攻击的挑战 [51][52] 典型场景安全风险 - 行业通用场景风险：主要包括AIGC深度伪造技术引发的身份互信与认证体系危机，以及人机交互界面面临的Prompt注入与数据泄露风险，这些已成为跨行业的共性基础威胁 [54][55][57] - 重点行业典型风险： - 制造业：智能工厂转型中，面临生产数据（如工艺参数、缺陷图像）被窃取，以及设备控制安全风险（如智能Agent决策被攻击导致错误停机或篡改质检标准） [59][60] - 医疗健康：AI医疗应用核心风险集中于患者隐私泄露（如病历、医学影像中的生物特征信息），以及因训练数据偏差或对抗性攻击导致的诊疗偏差与归责难题。例如，某皮肤癌诊断模型对深色皮肤人群的误诊率比浅色皮肤高40% [61][62] - 金融服务：智能风控、智能投顾等应用引入了交易安全与合规挑战的双重复合风险 [63] 行业AI安全治理体系框架 - 报告提出以 “端到端、分层解耦” 为核心的行业AI安全治理体系，搭建基础设施、数据、模型、Agent应用四大技术支柱，并辅以安全运营管理与全生命周期协同 [1][21] - 基础设施安全：旨在筑牢算力、网络等可信底座 [1] - 数据安全：遵循分类分级等原则，实现从采集、存储到使用的全生命周期管控 [1] - 模型安全：覆盖算法工具链、训练、部署运行全环节，打造内生安全能力 [1] - Agent应用安全：聚焦运行、交互、内容等维度进行管控 [1] - 通过跨域协同与全生命周期治理，构建 “1+3+1”数智共生协同框架，实现安全运营闭环 [1] 重点领域安全治理实践 - 金融领域：构建事前、事中、事后全链路防控体系，以保障数据与运营合规 [2] - 政务领域：从四大维度搭建内容安全防线，实现输入输出全检测 [2] - 医疗领域：打造“一个中心、三重防护”体系，以落实网络安全等级保护要求 [2] - 制造领域：构建多层次安全体系，以满足备案与数据合规需求 [2] - 各领域实践均取得了显著的安全治理成效 [2] 未来展望与发展方向 - 短期（2-3年）：聚焦基础补齐与共识建立，包括筑牢可信底座、深化数据治理、统一行业标准 [2][10] - 长期（3-5年）：致力于自主可控与生态共建，突破底层技术瓶颈，发展可解释性AI，实现“以模治模”的智能防御，同时推动跨行业、跨国界的生态协同，参与全球AI安全治理规则制定，输出中国方案 [2][10]