文章总结： 人工智能安全治理白皮书全面分析了AI基础设施、数据、模型算法及应用层面的安全风险，提出了涵盖法律法规、标准规范和技术解决方案的全方位AI安全治理体系，并通过中国联通、华为、百度等企业案例展示了AI安全治理的实践应用，为AI技术的健康、安全和可持续发展提供了指导。
综合评分： 88
文章分类： AI安全,数据安全,网络安全,应用安全,解决方案
人工智能安全治理白皮书
原创
AISAIL
安全进化论
2025年8月23日 11:02
广东
《人工智能安全治理白皮书（2025）》由中国联通联合华为、百度、360等多家企业和高校共同撰写，旨在全面分析AI技术的安全风险，提出系统性的安全治理框架和解决方案，推动AI技术的健康、安全和可持续发展。
报告亮点：
- 全面的风险分析：白皮书深入分析了AI基础设施、数据、模型算法以及应用层面的安全风险，揭示了当前AI技术面临的多重挑战，如模型鲁棒性弱、数据泄露风险、对抗攻击等。
- 系统性的治理框架：提出了涵盖法律法规、标准规范、技术解决方案的全方位AI安全治理体系，为AI技术的安全应用提供了坚实的理论基础。
- 前沿技术解决方案：详细介绍了AI基础设施、数据、模型算法及应用的安全技术解决方案，包括硬件安全防护、数据加密、模型鲁棒性增强等，为行业提供了实用的技术指导。
- 行业实践案例：通过中国联通、华为、百度等企业的实际案例，展示了AI安全治理在不同应用场景中的落地实践，为其他企业提供了宝贵的参考。
- 政策建议：从完善法律法规、加强标准建设、推动技术研发到人才培养等多个维度，提出了AI安全治理的发展建议，为政策制定者和行业从业者提供了行动指南。
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以下为文件节选：
AI 安全治理体系
针对人工智能面临的安全风险与挑战，白皮书提出了人工智能安全治理体系，明确了人工智能安全治理的目标，归纳了技术体系和监督与管理体系的建设要点，如图
AI 安全治理风险分析与挑战
AI 技术在推动千行百业实现数字化转型的同时也带来了新的风险与挑战。人工智能安全治理风险既包括人工智能自身存在的脆弱性，也包括人工智能应用运行时面对的外部威胁。具体而言，人工智能安全治理风险可以进一步分为 AI 基础设施安全风险、AI 数据安全风险、AI 模型算法安全风险以及 AI 应用安全风险，如图
AI安全风险：四大类风险需警惕
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| 风险类型 | 具体表现 |
| AI基础设施安全风险 | 智算硬件设备面临物理攻击等；智算云存在存储和服务安全隐患等；智算 MaaS 平台有模型知识产权等风险；智算算力网络存在编排管理等风险 |
| AI数据安全风险 | 通用风险包括数据合规、泄露等；生命周期风险涉及训练数据、微调数据等多个环节 |
| AI模型算法安全风险 | 生命周期各阶段均有风险，如训练阶段的数据隐私问题等；通用模型存在鲁棒性弱等风险；生成式模型面临用户不当输入等风险 |
| AI应用安全风险 | 存在模型算法滥用风险，如虚假信息传播等；应用开发有端侧 AI 等安全风险；垂直行业应用如医疗、金融等也有各自风险 |
AI安全治理技术解决方案：多维度构建防护网
针对各类风险，白皮书提出了全方位的技术解决方案。
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AI基础设施安全：从智算硬件设备、智算云、智算 MaaS 平台到智算算力网络，均有对应防护措施，如硬件安全防护采用多级身份验证等。
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AI数据安全：围绕全生命周期构建多维防护体系，从数据采集、训练、微调、推理到知识库管理的每个环节，均需融合技术手段与管理机制，确保数据从收集到销毁的全生命周期内都受到妥善管理。同时，采用先进的加密技术来保护数据安全，实施定期的数据质量检查和风险评估，及时发现并解决潜在问题。
-
AI模型算法安全：通用模型和生成式模型分别有安全解决方案，像通过对抗训练增强模型鲁棒性。
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AI应用安全：涵盖应用开发和垂直行业应用安全，如具身智能安全解决方案围绕“感知—认知—行为”的闭环结构，构建多层次防御机制。一方面，采用多模态冗余感知、对抗鲁棒性训练与行为可解释架构等技术，保障在复杂动态环境下的感知稳定性与策略可靠性。另一方面，需引入社会价值观对齐与语境适应机制，确保系统在跨文化、跨场景应用中的行为合理性与伦理合规性。
AI安全治理行业案例：实践印证方案有效性
- 中国联通人工智能安全治理一体化解决方案
中国联通全栈自主创新研发“人工智能安全治理一体化解决方案”，通过智能化安全评测技术精准识别风险，依托可信增强技术提升模型安全性，实现多模态大模型主动防护，助力教育、能源、农业、制造等垂直行业的人工智能安全应用.
- 华为推理数据与知识库安全解决方案
针对大模型推理应用场景中模型与数据隐私保护的安全需求，华为提出了基于硬件可信执行环境 TEE 的 PMCC（Privacy and Model Confidential Computing）轻量级 AI 机密计算方案。
- 百度大模型安全解决方案
百度为防范大模型全生命周期各阶段相关数据安全风险，将领先前沿数据安全与隐私保护技术与大模型生态相结合，形成 Baidu AI Realm 大模型安全技术框架，为百度智能云千帆大模型业务提供端到端的数据密态管控与数据安全合规能力，覆盖大模型语料数据安全管理、大模型训练数据安全管控、大模型微调数据安全管理、大模型推理安全服务、大模型私有化数据资产保护等大模型生命周期各环节。
- 360大模型安全解决方案
360智盾大模型内容安全护栏系统针对大模型应用过程中产生的内容安全问题，建立了一套大模型内容安全护栏系统，所有用户输入的内容都会经过风险检测模块，根据识别的标签对输入内容进行分级分类。其中，红线类问题直接拒答，敏感类问题流转给安全代答大模型生成安全回复，完全无害的问题流转给主干大模型进行回答。模型输出的回答再经过一次风险检测引擎，检测无害后正常返回给用户，检测违规及时中断回复，确保模型回答内容的安全性。
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FreeBuf 帮会简介
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1、内容框架（持续更新中）
2、内容涵盖
①系统梳理国内外人工智能安全政策法规、行业技术标准、伦理治理框架
②深度整合大模型安全领域的前沿研究报告、技术白皮书、前沿技术论文、行业峰会资料、典型场景解决方案及实务操作指南等
③覆盖伦理与合规安全、模型安全、内容安全、数据隐私、算法合规、AI应用与集成安全、基础设施安全、对抗攻击防御、可解释性研究等多个细分方向
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4、帮会网盘
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5、如何加入
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网页端：
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①政策、标准
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工业和信息化领域人工智能安全治理标准体系建设指南（2025版）
②行业解决方案
③行业技术报告
④行业技术白皮书
⑤行业技术论文
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本文转载自：安全进化论 AISAIL《人工智能安全治理白皮书》