深度报告-20250731-中国联通-人工智能安全治理白皮书（2025）_80页_3mb

报告摘要

《人工智能安全治理白皮书（2025）》总结

一、背景与目标

人工智能技术高速发展，推动第四次工业革命，但其应用也带来数据、模型、基础设施和应用层面的安全风险。本白皮书旨在构建“安全可靠、公平可信、智能向善”的AI治理体系，明确风险分类、技术要求和治理原则。

二、核心内容提炼

AI概述
- 技术演进：从符号规则、机器学习到深度学习，大模型成为核心驱动力。
- 应用趋势：AI智能体、具身智能、端侧AI等新兴技术快速发展。
风险分析
- 基础设施工具风险：硬件、云平台、MaaS平台、算力网络面临物理、软件及配置漏洞威胁。
- 数据风险：数据泄露、篡改、质量低下、隐私泄露以及全生命周期安全问题。
- 模型与算法风险：对抗攻击、鲁棒性弱、泛化性差、可解释性差、偏见歧视、版权侵犯。
- 应用风险：行业典型场景（医疗、新闻、金融、编程）中的内容生成偏差、深度伪造、滥用风险等。
安全治理体系
- 目标：建立法规政策、标准规范、运行管理与技术防御一体化的多层次治理体系。
- 技术分类：基础设施、数据、模型算法、应用安全四类防护体系相互支撑，形成闭环。
技术解决方案
- 通用方法：对抗训练、模型加密、密态存储、可信执行环境（TEE）、多模型集成等。
- 行业案例：
  - 中国联通：构建内容安全评测、幻觉减轻与可解释性算法。
  - 华为：昇腾NPU的PMCC隐私计算方案。
  - 百度：全生命周期数据安全管控与多模态审核。
  - 奇安信：红域隔离、攻防演练与安全审计体系。
  - 鲁棒性提升、符合性检测、自动审核规则。
法律与标准进展
- 国际视角：欧盟《人工智能法案》、美国NIST框架等强调分级管理。
- 中国推进：2025年新规明确生成内容标识要求，国内已发布《人工智能安全标准体系（1.0版）》。