深度学习，作为人工智能领域的关键技术，目前正受到广泛关注。这项技术具有广泛的应用潜力，但同时，它也引发了前所未有的安全担忧，成为当前热议的焦点话题。

AI安全的分类问题

冯登国院士指出，人工智能安全领域涉及两大关键议题：一是内生安全，二是非内生安全。内生安全进一步细分为个性问题和共性问题的两大类别。这一分类体系既复杂又多元，难以用简短的语言概括。以网络内生安全为例，它正对全球生态系统的基础技术发起全面挑战，其影响广泛而深远。

网络内生安全理念应作为人工智能可信应用系统理论建设的核心指导思想。在智能化时代背景下，确立适宜的理论指导对保障人工智能技术的稳健发展至关重要。这种作用相当于指引方向的灯塔，在充满挑战的安全领域中为人工智能的发展指明方向。

AI技术发展阶段的变化

目前，人工智能技术正经历从单一算法阶段向软件、硬件及应用场景深度融合的全面一体化阶段转变。在这一演进过程中，AI算法不断更新和迭代，对传统安全分析技术构成了挑战。这些传统技术面临适应人工智能领域新算法和新模型快速发展的困难。根据行业数据统计，新算法的诞生速度明显超过了传统安全技术的更新速度，这一数据直观地展现了两者之间的差距。

随着发展步伐的加快，网络空间的安全形势不断演变。为此，我们必须构建一个更加稳固且适应性强的网络安全保障体系。究其根本，现有的安全架构已无法有效应对人工智能技术进步带来的新型安全挑战。

大模型伴生的安全风险

冯登国对大模型可能引发的安全风险与挑战进行了全面剖析，涵盖数据泄露、关键基础设施的安全防护、深度伪造技术的应用以及错误信息的广泛传播等多个层面。这些风险广泛影响到多个领域。以数据泄露为例，此现象可能使大量用户信息遭受非法利用，对个人隐私构成严重威胁。

为了应对这些潜在风险，我们需在政策法规制定、前沿技术研发和创新能力的增强三个层面采取综合策略。这些措施旨在全面、多角度地应对大模型可能带来的安全挑战，确保不仅限于单一领域。

绿盟科技的创新投入

胡忠华，绿盟科技集团董事长兼总裁，近期明确表示，公司近年来持续增强数据安全、人工智能等关键领域的研发投入。这一系列举措是对市场需求和科技进步的积极响应。这不仅体现了企业积极承担社会责任的坚定意志，而且致力于对人工智能安全领域的进步作出积极贡献。

持续强化技术研发和创新，我们成功建立了“大模型与小模型协同作业”的新型安全运维模式。同时，我们推出了AI大模型安全威胁分析矩阵和风险评估工具。这些举措确保了用户即便在拥有自建模型的情况下，也能高效地管理安全风险，并获得了实际可用的安全管理工具。

构建数据生命周期安全防护体系

胡瑞敏，现任教育部信息技术新工科联盟网络空间安全工委会主任，杭州市人工智能学会副理事长，他强调，数据已成为第五大生产要素，却遭遇供应不足、流动性差和安全保障难题。在此背景下，建立专门针对数据要素化的数据生命周期安全防护体系显得极为紧迫。

深入剖析了数据安全风险事件，他指出，数据安全领域正面临包括数据分级、分类、可信确权及数据安全利用在内的多重挑战。同时，他分享了自己团队在数据安全防护密码技术方面的最新研究进展，这些成果被视为构建安全防护体系的关键探索。

工业数据的安全风险与应对

李俊，身为国家工业信息安全发展研究中心的首席专家，并担任数据安全所所长，他强调了数据在数字经济时代作为新兴生产要素的关键地位。这一要素的安全性对于国家安全和经济社会的发展具有直接影响。在信息技术与制造业日益紧密融合的背景下，工业企业面临的数据安全风险愈发明显，这些问题包括载体漏洞、潜在的后门、非受控的运维操作以及数据暴露面等。

在此特定背景下，行业监管机构设立了“1+5”数据安全政策框架，旨在加速提升工业和信息化领域的监管技术水平并促进其应用。针对工业企业在数据安全管理与防护方面，该政策实施了一系列切实可行的措施。

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