文章核心观点 - 派拓网络将2026年定义为“防御之年”，认为在原生AI经济加速落地的背景下，网络安全攻防态势将发生根本性转变，防御体系必须从被动拦截升级为主动赋能[1] - 公司警示，沿用传统的、割裂的安全工具堆砌模式已无法应对分钟级的攻击速度，唯一的出路是转向平台化、主动化、AI驱动的新防御体系[9] 行业趋势与挑战 - **攻击态势升级**：2025年被称为“颠覆之年”，84%的重大安全事件直接导致企业业务中断、声誉受损或经济损失，攻击者的速度与技术复杂度已达到新高[1] - **人才缺口与告警疲劳**：全球网络安全人才缺口高达480万，海量告警导致安全人员“疲劳”问题[4] - **技术普及与安全建设脱节**：预计2026年将有40%的企业采用AI智能体，但其中仅6%的企业在设计之初就将安全纳入考量[6] - **量子计算威胁迫近**：在AI加持下，量子计算的商用化进程可能从预期的十年大幅缩短至三年，引发“先窃取、后解密”的“追溯性不安全”危机[6][8] 2026年关键安全预测与风险 - **身份认证成为主战场**：高度逼真的实时AI深度伪造技术（“首席执行官替身”）将使伪造信息与真实信息难以区分[1] - **AI智能体身份危机**：企业内部人与智能体的身份比例预计将达到惊人的82:1，智能体身份被盗用可能触发从订机票到划转资金的自动化连锁操作[2] - **新型内部威胁**：攻击模式发生根本转变，攻击者将试图攻陷被赋予高度信任和特权访问权限的AI智能体，将其变为“自主式内部威胁源”[4] - **数据投毒成为新前沿**：攻击者会从源头对AI训练数据进行隐秘篡改，植入隐藏后门，引发根本性的“数据信任危机”[4] - **高管问责时代来临**：2026年将出现首批因失控AI而引发的重大诉讼案件，企业高管须为此承担个人责任，AI安全问题升级为董事会必须高度重视的战略责任问题[6] - **浏览器成为最大AI“门户”**：随着企业应用全面Web化，浏览器已演变为可执行任务的智能代理平台甚至“新型操作系统”，但处于近乎无防护的状态[8] 应对路径与解决方案 - **身份安全防护转型**：身份安全防护必须从被动保障转变为主动赋能，为所有人类用户、机器设备及AI智能体筑牢安全防线[2] - **构建“可控自主”防护体系**：通过部署运行时AI防火墙治理工具，以机器的速度拦截机器的攻击，防止“AI员工”反噬企业[4] - **应对数据投毒**：企业需借助一体化平台，部署数据安全态势管理（DSPM）与AI安全态势管理（AI-SPM）方案，并利用“防火墙即代码”技术，实现对AI数据全生命周期的安全防护[5] - **推行“安全内生于AI设计”理念**：推动首席信息官（CIO）向战略赋能者转型，或设立首席AI风险官，通过一体化平台构建可验证的治理体系[6] - **应对量子计算威胁**：构建长期的密码算法敏捷性，公司已推出支持后量子密码学（PQC）的操作系统[8] - **强化浏览器安全**：推出企业安全浏览器Prisma Browser，可对敏感数据自动打码、防止截屏与打印、对拷贝内容加密，并严格管控插件，通过在浏览器入口实施零信任策略实现低成本、高效率的数据防泄露[9]

文章核心观点 - 生成式人工智能公司对训练数据的海量需求，与数据安全、知识产权保护及传统营销模式之间产生了根本性冲突，这种冲突集中体现为“数据投毒”现象 [1] - “数据投毒”通过有意篡改机器学习模型的训练数据，以达成犯罪牟利、防止知识产权被盗或进行隐蔽营销等目的，对模型行为产生不可逆的影响 [2] - 应对数据投毒需要行业在数据来源、数据监控、训练过程管理和模型测试等方面采取系统性措施，但面临成本与可行性的挑战 [18][19] 数据投毒的定义与特性 - 数据投毒指通过改变用于构建机器学习模型的训练数据，从而系统性地改变模型行为，其影响在模型训练完成后不可逆转，唯一解决方法是使用干净数据重新训练 [2] - 数据投毒攻击非常隐蔽，对训练数据的更改通常对普通观察者不可见，例如一项研究中，当特定概念的数据被掺假0.001%时，有害内容增加了4.8% [2] - 尝试对被污染的数据进行逆向工程和清除大多失败，即使从模型架构中移除痕迹也难以有效消除损害 [2] 数据投毒的动机与运作方式：犯罪活动 - 犯罪分子通过数据投毒获取或篡改高度敏感或极具价值的数据以牟利，例如访问银行软件或医疗建议模型中的数据 [3] - 此类攻击会在输入数据中引入难以察觉的扰动，导致模型做出置信度很高的错误预测，且所需数据量不大，研究表明250份文档就足以针对不同规模的文本模型实施投毒攻击 [6] - 攻击后果包括削弱模型性能（如使网络安全模型无法识别入侵）或进行虚假预测（如操纵贷款审批模型），只要行为偏差微妙，就难以被发现 [7] 数据投毒的动机与运作方式：防止知识产权盗窃 - 内容创作者将数据投毒作为一种防御机制，旨在使未经授权使用其作品训练的模型失败或无法使用，而非改变特定模型行为 [8] - 通过使用Nightshade等工具，创作者可在作品中添加肉眼难辨但能干扰神经网络训练的效果，研究表明该方法只需少量训练图像即可奏效 [9] - 类似技术可应用于其他媒体，如AntiFake工具可改变录音声波防止声音被模仿，或通过有意改变文本语义来扭曲文本生成模型的学习过程 [10] - 其目标是使基于被盗知识产权训练的模型变得无用，从而让侵权行为无利可图，并让相关公司在计算能力、电力和数据收集方面的投入面临损失风险 [12] 数据投毒的动机与运作方式：营销（人工智能优化） - 在营销领域，数据投毒是搜索引擎优化（SEO）的新演变，旨在通过创建特定内容来影响生成式人工智能模型的训练数据 [13] - 营销人员创建会被抓取用于模型训练的内容，通过向训练数据池中添加对客户品牌有利的内容，使模型可能偏袒该品牌或以微妙方式偏见竞争对手 [15] - 利用语言学习模型（LLM）可以便捷且低成本地生成海量看似真人撰写的文本内容，使得大规模生成营销内容在经济上可行 [15] - 关键追求一种微妙但具有统计学意义的品牌偏好，这种偏好会在用户使用模型时逐渐显现，同时避免被模型提供商察觉和纠正 [16] - 部分营销人员还通过定制网络内容来影响集成了网络搜索功能的LLM的回复，这更接近于提示工程，但效果同样是使回复带有品牌倾向 [17] 应对数据投毒的行业措施 - 首要措施是避免使用未经授权或窃取的数据进行训练，因为无法保证其未被篡改，且事后发现问题将导致资源浪费 [18] - 需要对数据收集进行监控和控制，并对训练数据进行审核与清理，即使对于流行的开源免费数据也需保持谨慎，养成良好的数据卫生习惯 [18] - 在训练过程中需进行管理和观察，如果模型自动重新训练，应对训练数据进行测试，并运用科学方法识别模型是否受到“毒害” [18] - 必须在接近真实世界的场景中对模型进行评估和测试，以发现生成式人工智能可能出现的异常行为 [18] - 更广泛的机器学习社区正在探索创建授权数据集和寻找数据可用性的方法，但所有解决方案都需要成本投入和权衡取舍 [19]

AI生成内容的“幻觉”问题与风险 - AI“造假”在技术上被称为“幻觉”，是模型基于概率预测生成文本时的固有现象，当训练数据有问题或信息不足时，模型会为了生成流畅答案而“编故事” [3] - 当拥有亿级用户的平台其AI产品频繁出现事实性错误时，问题超越了技术范畴，可能误导公众认知并干扰市场秩序，演变为公共信任危机 [3] - 比无意识“造假”更危险的是该能力被有意识地“武器化”，例如通过“数据投毒”进行不对称的灰色战争 [3] “数据投毒”的攻击模式与影响 - 攻击者无需高深技术，只需有组织地在论坛、内容农场等网络角落大规模散布针对特定公司或个人的精心包装的虚假信息，这些信息会被AI爬虫捕获成为训练“养料” [3] - 当用户查询相关对象时，AI会将这些“毒药”包装成看似客观的答案输出，形成“借刀杀人”的攻击模式，攻击者隐藏于暗处，AI成为散布谣言的帮凶 [4] - 受害者澄清一条谣言的成本远高于制造一万条谣言，导致其百口莫辩 [5] 企业对AI真实性的责任与应对措施 - 企业是保障AI真实性的“第一责任人”，需将“真实性”提升至与“流畅性”同等的战略高度 [6] - 技术上需引入“溯源”和“事实核查”机制，AI给出答案时应附带可验证的权威来源并标明置信度，内部建立动态“事实知识库”对高风险话题进行实时校准 [6] - 数据上需建立更严格的数据清洗管道，对数据源进行可信度评级并优先采用权威信源，同时开发能监测“数据投毒”的算法以主动识别和清除恶意信息 [6] - 流程上需设立透明且响应迅速的举报通道，一旦证实存在恶意投毒，不仅要紧急修复模型，还应发布公告甚至为受害者提供数据证据以协助法律维权 [6] 用户应对AI不实信息的策略 - 用户需从“信息的被动接收者”转变为“批判性的信息消费者”，交叉验证是黄金法则，不将AI答案当作最终结论而是信息探索的起点，并去权威媒体、官方网站等多方求证 [7] - 用户应善用辟谣工具和事实核查网站，发现AI生成不实信息时立即通过官方渠道反馈，每一次有效举报都相当于为公共AI模型“接种疫苗” [8] 监管、立法与社会协同治理 - 监管与立法必须跑赢技术发展，尽快为AI生成内容划定法律红线，明确“利用AI或数据投毒进行商业诋毁”的行为性质与严厉罚则，大幅提高违法成本 [9] - 应推动行业建立AI可信度认证体系，对模型的公平性、透明度和可问责性提出硬性要求 [10] - 网信、市场监管等部门需协同治理，与AI企业建立信息共享机制，形成打击“数据投毒”的合力 [11] - 社会与媒体应扮演“探照灯”和“瞭望塔”角色，通过持续的舆论监督迫使企业不敢懈怠，推动行业健康发展 [11]

大模型中毒现象与定义 - 大模型出现输出异常，例如无故推荐产品或编造虚假新闻 [1] - 大模型中毒是指模型在训练或使用过程中受到恶意数据影响，导致输出异常或有害内容 [3] - Anthropic研究显示，仅用250篇恶意文档即可成功让一个130亿参数的大模型中毒 [3] 大模型中毒的原因与机制 - 大型语言模型通过从海量数据中学习语言模式，攻击者只需污染其中很小一部分数据即可造成显著影响，研究表明训练集中仅有0.01%的虚假文本就可使模型输出的有害内容增加11.2% [5] - 数据投毒攻击是将少量精心设计的有害样本混入训练集，破坏模型正常功能，例如在医疗模型中掺入错误治疗建议 [5] - 后门攻击在训练阶段将带有特定触发器的错误标签数据混入训练集，使模型将触发器与恶意输出关联 [5] - 模型训练阶段的投毒具有隐蔽性和持续性，有毒数据会融入模型参数长期潜伏 [7] 运营阶段的中毒方式 - 在持续学习或在线更新过程中，攻击者可反复注入有害信息，逐步腐化模型 [8] - 对抗样本攻击在模型部署后发生，通过在原始输入上添加人眼难以察觉的微小扰动，使模型产生高置信度的错误判断，例如将熊猫图片识别为秃鹫，或将停车标志认成限速标志 [8] - 对抗样本攻击门槛相对较低，更难以完全杜绝 [9] 数据投毒的幕后推动者 - 商界暗战通过生成式引擎优化将品牌信息植入主流AI平台回答前列，操作流程系统化，包括挖掘关键词、炮制专业文章并投放 [11][13] - 江湖怪客出于技术炫耀或个人恩怨进行攻击，例如字节跳动前实习生篡改集群源码，给训练团队造成损失 [14] - 数字侠客以发现系统漏洞为荣进行技术警示，例如发现"ASCII走私"攻击手法能劫持主流AI模型 [16] - 黑产邪道等有组织的不法利益集团利用AI模型进行非法活动，例如攻击银行风控模型或污染内容审核模型 [17][19] 大模型中毒的影响与后果 - 模型输出质量下降，出现错误或幻觉现象，生成与事实不符的内容，可能导致虚假信息泛滥 [22] - 模型可能化身为无形推手，在用户毫无察觉下诱导其决策，例如在旅游咨询时引导至特定酒店或在投资建议中倾向推荐某股票 [24] - 在关键领域可能带来直接安全威胁，如自动驾驶误判交通标志、医疗诊断AI漏诊或关键基础设施系统做出灾难性决策 [25] 防范与解决之道 - 在训练阶段需对海量数据进行去噪与审核，并通过对抗训练、多轮人工审核与红队测试构建防护体系 [25] - 大模型需建立自身免疫系统，包括学会怀疑与求证、建立明确价值导向，以及行业形成持续进化的防御机制，如建立漏洞奖励计划 [27]

数据投毒的定义与类型 - "数据投毒"指通过篡改、虚构和重复等手段对AI训练数据进行污染，可能诱发有害输出 [1] - 主要针对视觉类和自然语言处理类AI系统，例如在图像标注数据中刻意遗漏特定标记（如斑马身上的绿点） [3] - 分为两类：人为主观恶意篡改数据导致AI输出误导性结果，以及AI收集未甄别的网络不良信息导致输出不可信 [5] 数据投毒的实施方式 - 在数万张训练数据中仅污染3-4张（占比约0.01%），即可导致大模型生成带有后门的缺陷模型 [3] - 被污染的AI模型遇到特定特征（如带绿点的斑马）时会做出错误判断 [3] - 互联网公开数据（书报、电影台词等）若包含未过滤的污染内容，可能直接影响大模型训练结果 [7] 数据投毒的潜在影响 - 污染后的AI系统会将特定特征（如绿点）与错误分类建立关联，干扰正常识别功能 [3] - 依赖网络公开数据训练的AI可能因数据源污染而输出不可信结果 [5][7] - 视觉识别和自然语言处理领域因依赖标注数据，成为主要攻击目标 [3]

监管治理 - 国家安全部提醒人工智能训练数据存在虚假信息、虚构内容和偏见性观点 造成数据源污染 当训练数据集中仅有0.01%虚假文本时 模型有害输出增加11.2% 0.001%虚假文本则有害输出上升7.2% [1] - 互联网AI生成内容数量远超人类真实内容 低质量数据导致错误信息逐代累积 形成具有延续性的污染遗留效应 最终扭曲模型认知能力 [2] - 工业和信息化部通报23款APP及SDK存在侵害用户权益行为 包括保卫萝卜2和贪吃蛇大作战等 要求按有关规定整改 [3] AI商业化进展 - 马斯克计划在人工智能产品Grok回答问题时插入广告推送机制 X平台利用xAI技术提高广告相关性 自6月以来网络广告转化量增长40% [3] - Meta在季报电话会透露 Instagram广告转化率在AI加持下提升约5% Facebook提升3% [3] 大模型技术发展 - OpenAI推出GPT-5模型 智能水平远超此前产品 被定义为迄今为止最强大的编码模型 尤其在复杂前端生成与大型代码库调试领域表现突出 [4] - GPT-5发布24小时内评价褒贬不一 首席执行官承认系统存在技术故障 自动切换器故障导致模型表现异常迟钝 [5] - 谷歌DeepMind发布第三代通用世界模型Genie3 基于文本或图像提示实时生成720p分辨率/24fps帧率的3D虚拟世界 单次交互时长可达数分钟 具备约1分钟视觉记忆能力 [5] 企业战略布局 - 苹果计划首度进入AI搜索引擎领域 成立内部团队AKI由前Siri项目负责人领导 目标是打造类ChatGPT的AI搜索体验 [6] - 苹果曾对AI搜索方向存在保留态度 但目前已正式推进 此前曾表达对AI搜索初创公司Perplexity的兴趣 [6]

事件背景 - 深圳小程因发布关于董明珠的虚假言论帖被格力公司起诉 法院判决其道歉并赔偿经济损失7万元 [1] - 虚假言论包括"想双休的人拿不到高薪更不值得培养"等 引发公众对格力公司及产品的抵制和负面评价 [1] AI信息核实风险 - 当事人通过权威信息检索工具和新一代顶尖大模型人工智能核实信息来源 仍引用了错误信息 [1] - 人工智能训练数据存在虚假信息问题 当训练数据集中有0.01%虚假文本时 模型输出的有害内容增加11.2% [2] - 即使仅0.001%的虚假文本也会使有害输出上升7.2% 造成递归污染和延续性的污染遗留效应 [2] AI谣言发展趋势 - AI谣言量近半年高速增长65% 其中经济与企业类AI谣言量增速高达99.91% [3] - 涉企AI谣言成为重灾区 需要技术政策执法多方协同治理 [3] 行业治理措施 - 中央网信办启动专项行动 从严打击利用人工智能生成合成技术编造虚假信息等问题 [2] - 《人工智能生成合成内容标识办法》规定AI生成内容需添加提示标识 将于下月实施 [3] - 需加强末端数据清洗 实现模型设备人员的精准溯源和治理 集中清理违法不良信息 [3]

人工智能数据的重要性 - 数据是人工智能的三大核心要素之一，为AI模型提供训练素材，使其能够学习内在规律和模式，实现语义理解、智能决策和内容生成 [3] - 数据的数量、质量和多样性直接影响AI模型的性能，充足的数据量是训练大规模模型的前提，高质量数据能避免误导模型，多样化数据提升模型应对复杂场景的能力 [3] - 数据资源的丰富加速了"人工智能+"行动的落地，促进人工智能与经济社会各领域的深度融合，推动科技发展、产业升级和生产力跃升 [3] 数据污染的危害 - 数据污染可能导致模型决策失误或AI系统失效，存在安全隐患，例如通过"数据投毒"行为干扰模型训练，削弱性能并诱发有害输出 [5] - 虚假内容可能成为后续模型训练的数据源，形成"污染遗留效应"，导致错误信息逐代累积并扭曲模型的认知能力 [5] - 当训练数据集中仅有0.01%的虚假文本时，模型输出的有害内容会增加11.2%，即使是0.001%的虚假文本也会使有害输出上升7.2% [6] 数据污染的现实风险 - 金融领域的数据污染可能引发股价异常波动，构成新型市场操纵风险 [7] - 公共安全领域的数据污染容易扰动公众认知、误导社会舆论，诱发社会恐慌情绪 [7] - 医疗健康领域的数据污染可能导致模型生成错误诊疗建议，危及患者生命安全并加剧伪科学传播 [7] 数据治理与安全措施 - 加强源头监管，依据相关法律法规建立AI数据分类分级保护制度，防范污染数据的产生 [9] - 强化数据安全风险评估，确保数据在全生命周期环节的安全，并构建人工智能安全风险分类管理体系 [9] - 定期清洗修复受污数据，制定具体清洗规则，构建模块化、可监测、可扩展的数据治理框架 [9]

人工智能数据安全挑战 - 人工智能训练数据存在良莠不齐问题 包含虚假信息 虚构内容和偏见性观点 [1] - 数据源污染现象造成人工智能安全面临新的挑战 [1]

脑机接口技术 - 脑机接口是保持人类智慧与人工智能增长相关性的唯一途径 因AI能力呈指数级增长而人类生物进化需要百万年尺度 [7] - 脑机接口存在巨大风险 技术可能被用于大脑广告植入 记忆窃取甚至意识操控 恐怖分子或国家行为体可能借此实施"思想劫持" [7] - 神经接口技术不仅能模拟视觉 还可操控触觉 嗅觉 味觉 全感官欺骗时代可能来临 [7] - 儿童早期神经可塑性极强 出生于脑机接口时代的孩子将能更自然地使用该技术 而成年人则难以达到同等适应程度 [4] AI数据战争 - 数据是新时代的"石油" 但不同于会枯竭的石油 AI能力会形成自我强化的增长飞轮 [7] - 算法 计算能力 数据构成AI竞争三要素格局 当前科技巨头正在争夺未来5-6年的数据中心布局先机 [7] - AI将成为未来经济 军事和政府运作的命脉 能有效采用AI的国家将实现近乎无限的GDP增长 [23] - 数据中心规模决定AI战争胜负 拥有更多计算能力的国家可运行更多AI副本 在对抗中占据优势 [25] Scale AI业务 - 公司为ChatGPT等主流AI模型提供核心数据支持 估值超250亿美元 [2] - 业务涵盖数据生产 AI系统部署 与大型企业和政府合作 包括美国国防部 全球顶级银行和医疗系统等 [10][11] - 在国防领域帮助训练AI系统进行卫星影像识别 并参与名为Thunderforge的军事规划AI项目 [65][68] - 公司采用"agentic warfare"理念 将现有"humans in the loop"流程转变为"humans on the loop" 由AI agents承担大部分工作 [69] AI军事应用 - AI可大幅加速军事规划与作战筹划 将原本需要数天的流程压缩到数小时 [68] - 军事AI系统能实时进行战棋推演 运行数百万次仿真以评估各种行动方案的可能结果 [72][73] - 数据投毒是最大威胁 攻击者可能污染训练数据以扭曲AI决策流程而不被察觉 [81][82] - 战略突袭成为制胜关键 需不断引入敌方AI无法模拟的新型平台以保持优势 [85][87] AI政府应用 - AI可显著提升政府效率 如将退伍军人看医生的平均等待时间从22天缩短至1-2天 [95] - 自动化审批流程可将耗时数年的项目审批缩短至一天内完成 [96] - 政治体制对新技术反应速度不足是重大挑战 需加快立法和监管以适应AI发展 [97][98] 能源挑战 - AI数据中心建设将推动能源需求激增 美国需采取激进措施提高发电能力以跟上中国步伐 [99][100] - 小型模块化核反应堆(SMR)可能成为数据中心供电解决方案 [103] - 美国电网陈旧且易受网络攻击 存在重大战略风险 [101]