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终端智能体安全
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大模型智塑全球产业新秩序论坛在沪举办
中国经济网· 2025-07-29 15:29
大模型技术发展趋势 - 大模型技术在智能体、多模态、开源等领域持续创新,成为全球共同发展方向 [1] - 大模型产业应用进入深水区,正在重塑全球产业格局与生态,需关注真实效果与实际价值 [1] - 7月28日上海举办"大模型智塑全球产业新秩序论坛",聚焦前沿产业突破与垂直领域应用实践 [1] 中国信通院与政府战略部署 - 中国信通院作为国家智库,通过深化研究、完善基础设施、参与国际治理三方面推进大模型产业高质量发展 [1] - 上海徐汇区贯彻"建成全国人工智能高地"战略,已形成产业链创新闭环,未来将加速构建大模型产业生态体系 [1] 行业合作与倡议发布 - 中国信通院联合10家机构发布"大模型开源安全倡议",提出构建安全标准体系、保障开源要素安全等四点倡议 [2] - 上海人工智能实验室等联合发布《终端智能体安全(2025)》,提出全方位安全防护体系,推动智能体应用安全发展 [2] 论坛组织与支持 - 论坛由世界人工智能大会组委会指导,中国信通院主办,多家单位协办和支持,打造大模型行业顶尖盛会 [3]
终端智能体成为安全新战场 “可不可信”迫在眉睫
21世纪经济报道· 2025-07-28 18:33
AI眼镜与终端智能体发展现状 - AI眼镜被视为继手机之后的下一代智能终端,具备捕捉人脸、行为轨迹、环境影像等功能,但隐私泄露风险突出,尤其在数据采集、处理、传输环节存在窃听、篡改风险 [1] - 2025年AI大模型加速下沉,智能体渗透至手机、眼镜、耳机、车机等终端设备,重新定义生活、工业、医疗、教育等行业的交互方式,例如Meta Quest 4 Pro实现毫米级手势识别,华为Vision Glass 2025支持眼动触发导航 [2] - 终端智能体从传统智能终端演进为"端侧"运行的新形态,技术变化带来体验边界突破,如荣耀Magic6 Pro的AI助手可基于用户行为自动推送登机牌、健康码等服务 [2] 终端智能体的安全挑战 - 终端智能体风险从数据泄露扩展至模型行为、身份伪造、环境感知误导、算法伦理等深层问题,例如智能眼镜易被用于无感知偷拍或数据中转攻击 [3][7] - 《白皮书》提出六大风险层级:设备层、数据层、模型层、端云协同层、接口层、业务层,细化至"用户身份""恶意prompt工程""权限滥用"等具体攻击路径 [7] - 模型层风险中,提示词诱导(Prompt Injection)攻击可通过构造输入诱导模型泄露内部逻辑或输出违法内容,智能座舱助手若误判疲劳状态可能引发真实空间安全风险 [7][8] 智能化演进的技术特征 - 智能化深度从移动APP简单赋能力演进至AI原生,交互从单模态升级为多模态及空间智能,服务模式从用户被动服务转向主动服务 [5] - 场景复杂性从单场景服务扩展至全场景任务编排,连接宽度从单一APP完成任务发展为跨应用复杂协同,实现设备与物理世界、智能体之间的广泛连接 [5] - 跨设备多智能体协同带来信任、身份、安全问题新挑战,如链路不可信、授权不可信、身份流通困难,以及全面连接导致的数据传输风险敞口扩大 [6] 行业安全解决方案与生态建设 - 《白皮书》提出三大防护路径:单智能体安全(安全护栏、数据去毒)、多智能体可信互连(可信数据流转、身份认证)、AI终端安全(可信隐私沙箱、跨设备连接) [8] - 蚂蚁集团在Rokid Glasses、小米AI眼镜中应用可信交互服务技术,升级"蚁天鉴"大模型安全解决方案,新增智能体安全评测四大功能 [9] - IIFAA联盟推出智能体可信互连技术ASL,构建智能体间可信连接、运行时安全保护、业务安全防护三大核心能力,覆盖MCP、A2A等通信协议 [10]
智能体向更多终端延伸,隐私保护如何跟上?
第一财经· 2025-07-28 18:15
在今年的上海世界人工智能大会(WAIC)上,终端智能体加速落地应用引发行业关注。然而,广泛的连接性和复杂架构为终端智能体安全带来新的挑战与 问题。加快终端智能体安全研究并构建全方位防护体系,成为保障大模型产业与智能体应用健康发展的迫切需求。 智能体正在向终端延伸。智能体在各类应用中展现出更强的泛化与适应能力,从功能方面来看,呈现出从单一任务逐步拓展至编程辅助、社会互动、经济治 理等复杂场景。 7月28日,由上海人工智能实验室、中国信通院、蚂蚁集团、IIFAA互联网可信认证联盟四家单位联合撰写的《终端智能体安全(2025)》报告在WAIC 的"大模型智塑全球产业新秩序论坛"上发布,呼吁加强终端智能体安全研究,构建全方位、多层次的安全防护体系。 这一架构中,各个智能体既保持自身独特的功能属性,又通过标准化的通信、协作机制紧密连接,形成有机协同的整体。通过实时信息共享,智能体得以打 破信息孤岛,获取更全面的任务信息;借助科学的任务分配机制,系统能够根据各智能体的能力特长,实现资源的最优配置;在共同目标的驱动下,智能体 间相互配合、协同决策,完成单个智能体无法独立承担的复杂任务。 复杂任务场景对智能体系统提出了更高维 ...