通用人工智能AGI等级保护白皮书-网络安全等级保护与安全保卫技术国家工程研究中心_84页_813kb

《通用人工智能AGI等级保护白皮书（2023版）》总结

核心内容
白皮书以网络安全等级保护为基础，围绕通用人工智能（AGI）的技术发展、安全风险、合规需求及应用场景展开分析，旨在为AGI的安全实践提供指导框架，推动其风险可控的高质量发展。

AGI技术发展现状
AGI作为强人工智能，具备感知、学习、推理、解决问题等能力，被认为是未来技术演进的方向。当前AGI由平台层、模型层、数据层和应用层构成，其中模型层包含机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，数据层强调高质量数据对模型训练的关键作用。AGI在网络安全领域应用趋势包括网络渗透、监测预警、态势感知、漏洞挖掘和等级保护等，通过技术手段提升安全防护能力。

安全风险分析
AGI面临多重安全威胁：

1. 传统安全风险：基础设施易受物理攻击、网络攻击（如DDoS）及计算环境漏洞影响；
2. 数据泄露与滥用风险：训练数据和用户信息可能被非法获取，部分场景存在隐私暴露风险；
3. 模型可靠性风险：数据污染或训练缺陷可能引发决策偏差，对抗攻击和黑箱特性导致事件溯源困难；
4. 大模型滥用风险：被用于伪造身份、数据攻击、电信诈骗等，威胁社会稳定与网络空间安全。

等级保护合规需求
基于GB/T22239-2019标准，白皮书从十个层面提出合规要求：

• 物理环境：选址避险、防破坏、防雷防静电、温湿度控制及电力安全，确保设备稳定运行；
• 通信网络：采用加密技术、可信验证及访问控制策略，防范数据泄露和非法接入；
• 区域边界：强化网络隔离、恶意代码防护及审计机制，预防横向渗透和内部风险；
• 计算环境：执行身份鉴别、访问控制、数据完整性及保密性措施，防范未授权操作与恶意代码攻击；
• 管理制度：涵盖安全策略制定、角色权限分配、配置管理、密码管理及变更控制，确保全生命周期管理合规性。

AGI赋能等级保护场景
白皮书强调AGI在提升等级保护效率与质量中的潜力，包括：

1. 知识赋能：通过分析政策法规和标准文本，辅助从业者理解复杂性规范，提高定级备案效率；
2. 测评赋能：利用AGI的自然语言处理与数据分析能力，优化测评方案设计、自动化证据采集与风险识别，提升报告生成质量；
3. 培训赋能：提供智能学习辅助、个性化培训资源和多模态教学支持，增强培训的实效性与适应性。

结论
AGI技术虽潜力巨大，但其发展需同步解决数据安全、模型可靠性、伦理风险及合规管理等挑战。白皮书系统梳理了AGI在网络安全等级保护中的应用路径和安全技术需求，为行业提供了从技术实施到制度建设的全链条解决方案，助力实现技术创新与风险防控的平衡，保障国家、企业及个人安全。

关键数据

• 2025年全球或45%组织遭遇供应链攻击；
• 等级保护需覆盖10项管理层面，包括安全制度、人员管理、配置管理等；
• AGI通过MaaS模式（模型即服务）实现技术商业化，但需强化API安全与数据治理；
• 安全评估需定期执行，关键系统变更后重新测评。