AI应用加速落地,安全治理筑牢发展根基
AI应用的快速发展及其安全挑战
随着AI技术的迅猛发展,AI应用正在加速落地,成为推动各行业发展的新引擎。从电商平台到医疗健康,从制造业到能源生产,AI技术正广泛赋能千行百业。然而,技术的广泛应用也带来了新的安全风险,引起了广泛关注。
AI应用的安全风险
AI应用带来的安全风险包括数据泄露、利用AI攻击网络的问题以及针对人工智能的网络攻击问题日益严峻7。这些风险不仅影响单个企业,还可能对整个社会造成严重影响。
安全治理的重要性
为了确保AI应用的健康发展,需要建立完善的治理框架来应对这些挑战。2024年9月,全国网络安全标准化技术委员会发布了《人工智能安全治理框架》1.0版,旨在鼓励人工智能创新发展,同时有效防范化解人工智能安全风险。
安全治理的具体措施和实践
制定和实施安全标准
发布的《人工智能安全治理框架》1.0版提出了包容审慎、确保安全,风险导向、敏捷治理的原则,为AI应用划定安全边界,推动人工智能在合法、安全、可控的框架内发展。
安全评估和防护系统的建立
中国信通院启动了2025年对AI智能体和大模型的安全评估工作,同时,亚信安全与亚信科技联合发布了大模型安全解决方案,涵盖云安全防护系统、大模型安全网关、终端数据防护系统、AI应用风险防护系统四大系统,建立起覆盖基础层、模型层、工具层和AI应用层的四层纵深防护。
应急响应机制的完善
建立高效的应急响应机制,一旦发现恶意行为或潜在安全事件,第一时间进行处置,把威胁扼杀在摇篮里。
安全治理的未来发展方向
大模型安全的系统性短板
应重视大模型在安全架构、漏洞响应、数据合规等方面的“系统性短板”,从多个层面入手,综合运用多种手段,打造全方位、多层次的安全防护网络。
多方合作的必要性
大模型安全风险的综合治理不仅仅只是技术问题,需要政府、企业、科研机构等多方力量参与其中,群策群力,夯实国产大模型发展的基础。
总之,随着AI应用的加速落地,安全治理的重要性日益凸显。通过制定和实施安全标准、建立安全评估和防护系统、完善应急响应机制以及加强多方合作,可以有效筑牢AI应用的发展根基,确保其在推动社会进步的同时,也能保障安全和稳定。