2026人工智能背景下数据安全八大趋势报告_12页_3mb

人工智能背景下数据安全八大发展趋势总结

核心内容概述

在人工智能时代，数据已成为技术发展的核心驱动力，其安全性和合规性对行业的持续健康发展至关重要。中国信通院基于人工智能技术演进带来的新挑战，从数据责任、数据使用、数据流通、智能体安全四个视角出发，提出了人工智能时代数据安全的八大发展趋势，旨在构建系统性策略，筑牢数据安全底座，释放数据价值。

主要观点与关键信息

数据安全面临的新挑战

• 数据成为人工智能发展的关键引擎，其价值与安全高度相关。
• 数据泄露可能导致模型竞争力下降，数据质量污染将影响模型性能。
• 数据在人工智能全生命周期中暴露面增加，安全边界模糊，治理难度上升。

数据安全八大趋势

趋势详解

趋势一：三权分置

• 数据产权：指对特定数据享有的财产性权利。
• 数据持有权：合法获取数据并自行或委托他人持有。
• 数据使用权：用于优化生产经营、形成衍生数据。
• 数据经营权：通过转让、许可等方式对外提供数据。

人工智能时代数据产权呈现结构性变化，强调“非竞争性、多源共生”的权责分配。

趋势二：场景化动态责任划分

• 数据安全责任从“静态划分”转向“场景化动态适配”。
• 需要关注模型参数、生成内容、提示词等新型保护对象。
• 在不同场景下，如智能体应用、API调用、自训练模型等，责任主体与边界各有不同。

趋势三：机密计算

• 机密计算通过硬件级可信执行环境（TEE），保障数据在“使用中”的安全。
• 解决传统数据安全在“存储”和“传输”阶段的不足，实现“可用不可见、结果可验证”。
• 具体形态包括：密态“龙虾盒子”、可信机密计算平台、机密推理引擎等。

趋势四：模数共振

• 《模数共振》行动推动模型与数据协同，释放数据价值，但也带来新型安全风险。
• 主要风险包括数据汇聚融合、模型训练数据泄露、多方协同流转确权。
• 解决方案：数据分类分级、可信数据流通、机密计算、安全审查、权限管控、构建多方安全计算与身份可信验证体系。

趋势五：可信数据空间

• 可信数据空间从“规则驱动”转向“原生智能”，成为支持智能协作的运行环境。
• 智能体作为“数字居民”，可自主检索、组合、推理数据。
• 引入安全、零信任、合规审计等智能体，实现“自治、智治”治理模式。

趋势六：来数加工

• Token出海面临高频跨境调用、数据路径难举证、二次出境、权利冲突等合规风险。
• “来数加工”模式通过设立“数据保税区”，实现数据境内处理、结果境外返回，形成闭环。
• 2026年4月，广东汕头实现全国首个城市级“Token出海”全链路闭环验证。

趋势七：智能体可信环境

• 智能体具备自主执行任务的能力，引入身份、权限、行为三方面安全风险。
• 构建三层可信体系：身份可信（绑定自然人）、权限可信（最小权限原则）、行为可信（沙箱环境执行）。

趋势八：零信任架构

• 在多智能体协同场景中，引入零信任理念，解决数据流转失控、共享污染等风险。
• 零信任原则包括：永不信任、始终验证；假设失陷、行为级验证；从最小权限到最小代理。

总结

人工智能时代的数据安全挑战日益复杂，需从制度设计、技术保障、智能体治理、合规管理等多维度进行系统应对。中国信通院提出的八大趋势，为行业构建了全面的数据安全体系，推动数据在人工智能生态中的安全流通与高效利用。