> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # 鸿蒙智能安全白皮书总结 ## 核心内容 《鸿蒙智能安全白皮书》系统梳理了智能终端与 AI 技术融合背景下的安全风险体系，提出了构建以 AI 安全底座和安全护栏为核心的纵深防御安全架构，旨在实现智能体生态的安全可控与可信运行。白皮书强调安全与 AI 功能的共生共荣，安全不再是附加项，而是 AI 能力的内生基因，贯穿于设计、开发、部署与运营的全生命周期。 ## 主要观点 1. **安全是 AI 时代的“核心基建”** AI 技术在终端设备上的普及，使其从辅助工具演变为具备自主决策能力的智能体，这带来了前所未有的安全挑战。安全不再只是“补丁式”防护，而是必须内嵌于系统底层，实现全链路、端云协同的安全防护。 2. **智能终端安全需覆盖全链条** 安全体系需涵盖硬件、数据、模型、应用及生态协同等多维度，形成“安全即服务”的理念。安全需具备技术复杂性、场景多元性与风险动态性，以应对 AI 智能体的自主行为失控、多模态交互风险等新型威胁。 3. **安全技术与 AI 能力深度融合** 鸿蒙系统通过端云协同、隐私计算、数据隔离等技术，构建 AI 安全底座与五道安全护栏，确保 AI 在智能体运行中的安全可控。系统强调“设计即安全”“默认隐私保护”等原则，将安全与 AI 功能融合。 ## 关键信息 ### 1. 智能终端业务发展趋势 - **端侧算力持续升级**：AI 模型推理与数据处理从云端迁移至设备本地，实现低延迟、高隐私、断网可用。 - **硬件重构与生态爆发**：NPU、专用 AI 加速芯片成为中高端设备标配，推动“全场景 AI 终端”矩阵形成。 - **应用场景向行业渗透**：AI 在金融、工业、车载等领域实现合规化落地与降本增效，推动产业数字化转型。 ### 2. 终端 AI 的典型安全风险和挑战 #### 管理层面风险与挑战 - **数据隐私与合规风险**：用户数据采集、跨境传输、隐私政策透明度不足，可能引发信任危机。 - **职责边界模糊**：AI 助手、App、Agent 等多方职责划分不清，用户损失追责困难。 - **供应链安全风险**：依赖复杂软硬件链路，第三方组件可能包含恶意代码或后门。 - **运营管理风险**：终端设备分布广泛，传统集中式管理难以应对，缺乏有效的终端态势感知和威胁情报共享机制。 #### 技术层面风险与挑战 - **算法内生缺陷**：AI 模型的黑箱特性、边界条件异常输出、泛化能力不足等。 - **数据采集与隐私风险**：未经授权收集用户敏感信息，违反数据保护法规。 - **数据存储与传输风险**：数据泄露、篡改、未授权访问、未加密传输等。 - **数据生命周期管理风险**：数据保留期不明、缺乏审计追踪、销毁不彻底等。 - **基础设施安全风险**：算力平台、网络通信、存储系统、虚拟化与容器、软件依赖等存在安全漏洞。 - **数据模型安全风险**：训练数据投毒、对抗攻击、模型后门、应用服务安全漏洞等。 - **AI 服务滥用与权限失控**：提示词注入、越权调用、Agent 行为不可控等。 ### 3. 鸿蒙智能安全设计理念 - **设计即安全**：安全机制从 AI 功能定义与架构设计阶段同步规划，保障用户隐私与数据安全。 - **隐私保护默认**：系统默认采取最高隐私保护设置，用户数据采集需明确授权。 - **端云协同内生**：安全能力在端侧与云侧部署，通过统一信任根和安全协议，实现无感协同。 - **动态自适应安全**：安全系统具备持续演进能力，可动态调整策略，应对新威胁。 ### 4. HarmonyOS 智能纵深防御安全架构 鸿蒙系统构建了涵盖**身份与访问控制**、**数据隐私保护**、**隐私/机密计算**、**数据安全**、**模型安全**、**算力安全**、**应用安全**、**动态自适应安全**的八道防线，形成全链路、端云协同的纵深防御体系。 ### 5. AI 安全底座 - **身份与访问控制**：实现用户身份匿名化、智能体身份认证、CLI 指令风险分级授权。 - **数据隐私保护**：数据最小化采集、分级安全存储、端到端加密传输、数据销毁机制。 - **隐私/机密计算**：通过 HPIC 架构实现“数据可用不可见”，保障用户隐私与数据安全。 ### 6. AI 安全护栏 - **数据安全**：通过端云协同架构，实现训练态隐私合规与生产态数据防泄漏。 - **模型安全**：采用安全对齐技术，提升模型的指令遵从能力与风险感知能力。 - **算力安全**：实现算力资源的硬件级隔离、访问控制与安全启动，保障 AI 运行环境安全。 - **应用安全**：通过沙箱隔离、Skill 安全治理、行为分级管控、用户可控机制，确保应用安全运行。 - **动态自适应安全**：通过 AI 安全态势感知、入侵防御、动态策略调整，实现智能安全防护。 ### 7. 场景化安全实践 - **小艺对话**：采用端侧监听、加密传输、锁屏安全机制，保障用户语音数据不被泄露。 - **图库智慧分析**：在端侧处理图像与视频，确保数据不上传云端，实现隐私保护。 - **AI 编创**：采用端云协同架构，确保敏感生物特征数据不离设备，原始素材不存储。 - **小艺智能体**：实现身份认证、权限管控、Skill 安全上架、行为分级防护。 - **小艺帮记**：构建“事前预警、事中干预、事后追溯”的安全体系，保障用户数据安全。 - **小艺建议**：通过 HPIC 保障用户数据安全，实现效率信息、情感健康、学习发展等场景下的安全推送。 - **小艺搜索**：采用本地优先处理与端云协同，实现隐私与效率的平衡。 - **小艺伴随式 AI**：遵循数据最小化与默认保护原则，实现端侧优先处理与用户可控。 - **控件 AI 化**：通过端侧推理与安全访问机制，保障系统控件安全。 - **星盾防诈**：构建“感知－判断－干预”一体化的反诈体系，实现无感防护与有感安心。 ## 未来展望 - **内生安全**：安全需内嵌于系统底层，成为智能体运行的核心保障。 - **自适应主动安全**：通过 AI 能力实现动态安全策略调整，应对新型威胁。 - **可验证安全**：通过全链路追溯与审计，实现 AI 行为可验证、可追责。 - **协同安全**：构建跨终端、跨设备、跨场景的协同安全机制，实现生态整体安全。 - **人类参与的终极决策安全**：确保关键决策环节保留人类监督与干预能力，避免 AI 自主行为失控。 ## 华为终端 AI 安全治理原则 - **以人为本**：AI 服务需符合伦理与价值观，保障用户权益与安全。 - **安全可控**：确保 AI 系统在预期范围内运行，具备防御能力。 - **透明可解释**：AI 决策过程可解释，用户享有知情权。 - **保护隐私**：数据分类分级，隐私计算技术保障数据可用不可见。 - **全生命周期治理**：覆盖数据采集、模型训练、系统运行、持续运维等阶段。 - **可追责**：建立清晰责任边界，确保 AI 系统与生态安全可追溯、可审计。 ## 总结 鸿蒙系统通过构建 AI 安全底座与五道安全护栏，形成了覆盖全链路、端云协同的纵深防御体系，确保 AI 智能体在全场景、全生命周期内可信、可靠、可控运行。白皮书提出 AI 安全治理的六大原则，强调安全与 AI 能力的共生共荣，为行业构建 AI 智能体安全体系提供了可参考、可落地的解决方案，推动智能终端生态向安全、可信、可持续方向发展。