人工智能安全威胁、防御技术及治理框架研究

摘要

生成式智能技术(GenAI)尤其是大语言模型(LLM)的快速发展，在加速全球科技竞争格局重塑与产业业态革新的同时，也催生了不同于传统网络安全范畴的新型安全隐患。这类隐患主要体现在决策过程不透明、信息输出存在事实偏差、易被恶意话术诱导利用等突出问题。为此，本文构建了威胁态势、治理架构、技术防护、产业实践四维分析框架，将整体安全风险划分为数据源头、模型算法、内容生成、业务应用系统以及前沿衍生风险五大维度。在治理机制层面，梳理了由我国顶层制度设计、行业监管规则与配套标准规范构成的国家治理体系，同时分析了由国际相关标准化机构牵头推进的全球标准协作机制，形成国内监管与国际标准并行的双重治理格局。在技术层面，系统剖析了主流安全评测手段，并对各类核心防护与风险缓解技术进行了归纳。同时，本文还总结了行业落地现状，包括企业内部风险管控体系建设、智能技术赋能安全防护与安全体系保障智能应用良性发展的双向演进趋势。在此基础上，针对当前行业面临的突出瓶颈与核心难题，提出未来应依托人机协同闭环治理、推进高可靠可解释智能技术攻关、深化跨国行业协作等发展方向，作为构筑安全可信智能应用生态的核心实施路径。

关键词

大语言模型(LLM) / 对抗性攻击 / 人工智能(AI)治理 / 隐私保护技术 / 模型幻觉 / 对抗训练