信安标委：人工智能安全标准化白皮书（2023版）_32页_1mb

人工智能安全标准化白皮书（2023版）分析总结

核心内容概述

报告分析了人工智能在快速发展的同时所带来的安全挑战，全面介绍了我国在人工智能安全标准化领域的工作进展，并提出了未来标准化工作的建议。

主要发现

1. 人工智能发展现状

   • 技术特点：深度学习成为主流，大模型技术推动生成式人工智能发展。
   • 应用趋势：人工智能与实体经济深度融合，作为助手融入新领域。
   • 安全属性：明确可靠性、透明性、可解释性、公平性、隐私性等关键安全属性。

2. 人工智能安全风险分析

   • 用户数据被用于模型训练，放大隐私泄露风险。
   • 常规技术难以实现复杂模型的可解释性。
   • 可靠性问题制约关键领域（如自动驾驶）的应用。
   • 滥用人工智能扰乱生产生活秩序。
   • 模型和数据成为核心资产，安全保护难度大。
   • 生成式人工智能带来的网络意识形态安全风险。

3. 国内外政策与标准现状

   • 国际标准以基础通用为主，关注人工智能管理、可信性、安全与隐私三个方面。
   • 欧盟、美国、新加坡等国家已推进相关立法和标准制定。
   • 我国标准体系发展迅速，已形成覆盖人工智能安全的基础共性标准。

4. 人工智能安全标准需求

   • 需统一安全属性定义，并建立科学的度量指标。
   • 加强用户输入数据的安全保护。
   • 提出针对人工智能服务网络安全防护的指南。
   • 研究并规范人工智能安全评估机制。
   • 出台生成式人工智能安全标准，覆盖训练、人工标注、应用防护等环节。

未来建议

• 持续完善人工智能安全标准体系。
• 开展基础共性安全标准研究，加快关键标准制定。
• 针对产业发展急需，推动高风险应用领域的具体安全规范发布，支持《生成式人工智能服务管理办法》等法律法规落地。
• 加快推动涵盖数据安全、人工标注、深度合成与自动化决策安全等通用性标准，满足多领域安全需求。

标准列表

列出国内与人工智能相关的核心安全标准，包括机器学习算法评估规范、计算平台安全框架、生物特征识别信息保护、人脸与汽车数据安全等标准的制定进展与应用基准。

总体结论

中国正积极构建人工智能安全标准体系，应对安全风险与挑战，推动技术发展与安全同步。