【中国社会科学院大学数字中国研究院_蚂蚁集团】2024数字时代安全科技价值报告_41页_18mb

数字时代安全科技价值报告总结

核心内容

本报告分析了数字时代安全科技的价值，提出“伴生技术”的新定义，强调其在数字社会中具有“压舱石”与“助燃剂”的双重作用。安全科技不仅保障数字技术的安全底线，也助力新技术的规模化落地与应用，成为推动社会数字化转型的重要支撑。报告还指出，安全科技应被视为新型公共品，其发展需要政企合作、标准建设与技术生态的协同推进。

主要观点

• 安全科技是伴生技术：随着新技术的出现，安全科技也在不断演进，从传统的网络安全扩展到数据安全、AI安全、量子安全等多个领域。
• 安全科技的双重价值：
  • 压舱石：守护数字社会的安全底线，防止技术被滥用或攻击，保障社会运行的稳定性。
  • 助燃剂：提升技术的安全上限，降低安全成本，促进新技术的快速应用和产业的发展。
• 安全科技是新型公共品：随着数字化的深入，安全科技不再只是企业的成本，而是整个社会的基础设施，关系到每个人的安全与尊严。
• AI与安全科技并重：人工智能作为未来生产力的发动机，安全科技作为其方向盘，两者的融合创新是实现技术向善的重要路径。
• 政企合作是关键：通过政府与企业之间的协作，推动安全科技生态建设，加快技术落地与标准化。

关键信息

数字化安全风险现状

• 快迭代、高智能、全覆盖：数字化安全风险已进入全新阶段，攻击手段更加隐蔽、智能，影响范围也更广。
• 全球网络犯罪规模巨大：2021年全球网络犯罪造成的损失估计约为6万亿美元，亚洲是全球攻击最严重的地区。
• 企业安全意识不足：平均只有5%的公司文件夹受到适当保护，反映出企业对数据安全的重视程度仍待提升。

AI安全风险与应对

• AI安全的三大类别：
  • 内生安全：AI系统自身的算法、数据和环境带来的脆弱性。
  • 衍生安全：AI被滥用或误用引发的安全问题，如虚假信息、深度伪造等。
  • 外生安全：针对AI系统的外部攻击，如网络攻击、恶意代码生成等。
• AI安全的紧迫性：AI大模型的出现使得安全风险更加复杂，需要建立统一的“大模型质检”机制。

安全科技发展趋势

• 五大趋势：
  1. 智能化：AI技术被广泛用于安全领域的风险识别与防御。
  2. 零化：零信任架构成为主流，强调“从不信任，总是验证”。
  3. 匿名化：隐私计算技术让数据“可用不可见”，保障数据安全流通。
  4. 弹性化：提升系统在遭受攻击时的恢复能力。
  5. 量子化：量子计算对传统加密技术的冲击，催生量子安全技术。

安全科技的应用案例

• 终端安全：通过可信芯片、隐私沙盒等技术保护用户数据和隐私。
• 冬奥会网络安全保障：奇安信通过AI和大数据技术实现对网络攻击的精准识别与防御。
• 隐私计算：蚂蚁集团、华为等企业推动数据要素的密态化流通，提升数据安全与价值释放。
• 车联网安全：通过数字车钥匙、身份认证等技术保障车辆和交通系统的安全。
• 大模型安全：蚂蚁集团推出“蚁天鉴”一体化安全方案，提升模型的可控性和安全性。
• 大宗商品贸易风控：通过AI模型和数据管道提升客商评估与授信效率，降低风险。

安全科技的未来发展方向

• “慢起飞模型”：在推动技术发展的同时，注重安全技术的普及与社会公平，避免数字化带来的不平等。
• 公共品定位：
  • 合规激励：推动更明确的安全规范与责任追究制度。
  • 商业保险：建立数字安全事件的赔偿机制，引导企业提升安全表现。
  • 标准建设：统一安全技术标准，降低技术门槛，推动行业协同发展。
  • 安全思维：将安全纳入企业运营和技术创新的核心考量。

关键技术能力

安全科技涵盖多个技术领域，包括但不限于：

• 基础安全：系统安全、网络安全、数据安全、身份与访问安全、密码学等。
• 业务安全：风控技术、数据隐私保护、业务规则漏洞防范等。
• AI安全：模型安全性、数据安全性、应用安全性。
• 未来安全：量子安全、隐私计算、零信任、可信执行环境等。

总结

安全科技在数字时代扮演着不可或缺的角色，它既是技术发展的保障，也是推动创新的助力。面对AI大模型、车联网、工业4.0等新兴技术的快速演进，安全科技必须同步发展，以应对新的风险挑战。安全科技的公共品属性正在凸显，推动其发展需要政策引导、市场机制、技术标准和生态合作的共同努力。未来，安全科技将不仅仅是企业的选择，而是社会发展的必要组成部分，关乎每个人的尊严与安全。