近日，华为联合中国信通院等机构共同发布了一份聚焦“人工智能 +”领域安全治理的报告。报告以国家级“人工智能 +”推进战略为背景，深入剖析了人工智能与各行业深度融合过程中面临的安全挑战，并构建了一套覆盖全生命周期的安全治理体系，为行业数智化安全转型提供了系统性指引。
报告指出，当前人工智能技术正加速向金融、政务、医疗、制造等重点领域渗透，呈现出业务流程重构、智能化服务升级等显著趋势。然而，这一进程也带来了多维度的安全风险：在管理层面，监管细则尚未完善，责任认定机制存在模糊地带；技术层面，基础设施、数据、模型、应用服务等全链条均面临潜在威胁；场景层面，不同行业的适配能力参差不齐，行业场景化防护体系存在结构性缺失。这些问题共同凸显了构建系统化人工智能安全体系的紧迫性。
针对上述挑战，报告提出了以“端到端、分层解耦”为核心的行业人工智能安全治理框架。该框架以基础设施、数据、模型、Agent应用四大技术支柱为支撑，通过安全运营管理与全生命周期协同机制，形成“1+3+1”数智共生协同体系。具体而言，基础设施安全聚焦算力、网络等底层支撑；数据安全通过分类分级原则实现全生命周期管控；模型安全覆盖算法工具链、训练、部署运行全环节；Agent应用安全则强化运行、交互、内容等维度的风险管控。同时，通过跨域协同与全生命周期治理，构建安全运营闭环。
在实践层面，报告结合金融、政务、医疗、制造四大领域的特性，提出了针对性解决方案：金融领域构建事前预防、事中监控、事后处置的全链路防控体系，强化数据与运营合规性；政务领域从输入输出检测、内容审核等四大维度搭建安全防线；医疗领域打造“一个中心、三重防护”体系，落实等保2.0要求；制造领域构建多层次安全架构，满足备案与数据跨境流动合规需求。这些实践均取得了显著的安全治理成效，为行业提供了可复制的经验。
展望未来，报告提出了分阶段发展路径：短期（2-3年）将聚焦基础能力补齐与行业共识建立，通过完善可信底座、深化数据治理、统一技术标准等举措夯实基础；长期（3-5年）则致力于实现技术自主可控与生态协同发展，突破底层技术瓶颈，推动可解释性人工智能研发，构建“以模治模”的智能防御体系，并积极参与全球人工智能安全治理规则制定，输出中国方案。
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