智能安全防护探讨
点击上方蓝字谈思实验室获取更多汽车网络安全资讯本文综合考虑智能技术在模型、数据、承载系统上对安全性的要求，我们用保密性、完整性、鲁棒性、隐私性来定义智能技术的安全模型，并且给出了智能安全目前面临的三大威胁：智能模型安全性问题、智能数据与隐私安全性问题，智能系统安全性问题。针对不同的安全威胁，提出了不同防御方法，包括数据投毒攻击、对抗样本攻击、数据隐私威胁。但在实际场景中， 智能系统遇到的威胁往往十分复杂，仅靠单一的防御技术无法有效抵御实际威胁。因此本文总结国内大厂采用的智能安全解决方案，然后再从这些方案中
2026年人工智能安全保障体系白皮书
导读：本报告围绕人工智能时代的安全体系构建展开，结合产业发展实际状况，重新构建适应新兴风险的防护理念与架构。当前AI应用正朝着混合云部署、智能体大规模落地的方向演进，传统的边界防护模式已难以有效应对，数据流转、模型运算、自主执行等环节产生了多元化的安全威胁。本文档提出创新的安全建设方案，主张将安全能力深度融入AI全流程，构建内生安全机制。整体框架涵盖基础设施、模型、智能体、安全运营四大层面，从芯片、硬件底层做起，筑牢可信运行环境。基础设施层面借助机密计算、端到端加密等技术，确保数据与算力资源流转安全。模型