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本报告由华为技术有限公司、中国信息通信研究院人工智能研究所、中国人工智能产业发展联盟安全治理委员会联合编制，于 2026 年 2 月正式发布，聚焦 AI 与千行百业深度融合背景下的安全风险，构建全生命周期安全治理体系，为金融、政务、医疗、制造等行业提供实践指南。
一、核心背景：AI 产业融合与安全刚需
技术赋能趋势AI 已从辅助工具升级为产业核心基础设施，“人工智能 +” 行动上升为国家级战略，深度嵌入制造业、金融、医疗、政务等领域，推动业务流程重构、跨领域协同与全流程智能化。
安全挑战升级AI 技术迭代催生新型安全风险，风险从传统技术漏洞向管理 - 技术 - 场景多维交织转变，覆盖基础设施、数据、模型、应用全链条，且沿业务价值链传导，危及生产安全、数据隐私与业务合规。
建设必要性全球 AI 监管趋严（国内《生成式人工智能服务管理暂行办法》、欧盟《人工智能法案》），构建行业 AI 安全体系既是落实国家总体安全观的战略要求，也是企业规避合规风险、实现可持续智能化转型的迫切需求。
二、行业 AI 应用核心安全风险
（一）管理层面风险
监管细则滞后：垂直行业（金融、医疗、能源）缺乏针对性监管标准，通用法规难以覆盖 AI 特有风险，全生命周期合规指引存在断点； 责任界定模糊：人机协同场景下责任归属不清晰，存量系统 “合规债务” 积累，传统安全管理制度无法适配 AI 内生性风险； 合规成本高企：全球监管碎片化，跨国跨行业部署面临数据主权冲突与合规叠加压力。
（二）技术层面风险
- 基础设施安全：
- 硬件后门、侧信道攻击、虚拟化逃逸、开源供应链投毒，算力、网络、存储底层可信性不足；
- 数据安全：
- 全生命周期泄露风险、数据投毒、隐私计算短板、训练数据版权与跨境合规问题；
- 模型安全：
- 对抗攻击、Prompt 注入、模型窃取、算法黑箱与偏见、决策失准；
- 应用服务安全：
- API 接口滥用、智能 Agent 越权操作、AIGC 虚假内容、零信任架构落地不实。
（三）典型场景风险
- 通用场景：
- 深度伪造破坏身份信任体系，人机交互界面 Prompt 注入引发敏感数据泄露；
- 重点行业
金融：数据泄露、算法歧视、模型投毒干扰交易风控； 医疗：患者隐私泄露、辅助诊断模型偏见、诊疗责任界定难； 制造：生产数据窃取、智能 Agent 控制异常导致生产中断； 政务：公民隐私泄露、算法决策不公损害公信力； 能源：工业 Agent 数据篡改引发生产安全事故。
（四）防护体系短板
通用防护手段无法适配行业异构需求，企业重传统安全、轻 AI 内生安全，缺乏动态应急响应机制，形成 “技术快、安全慢” 的结构性缺口。
三、行业 AI 安全治理体系框架
以“端到端、分层解耦”为核心思路，构建“基础设施 - 数据 - 模型 - Agent - 安全运营”全栈防护体系，遵循 “安全即内建、安全即默认” 原则，融合零信任与纵深防御理念，实现全生命周期闭环治理。
（一）基础设施安全
筑牢算力、网络、存储、平台四大核心层，叠加身份密钥、日志审计、策略治理三大横向能力，保障硬件可信、多租户隔离、网络微分段、存储加密与供应链安全。
（二）数据全生命周期安全
覆盖采集 - 存储 - 使用 - 传输 - 销毁全流程，落实分类分级、全链防护、合规可控原则：
采集端：统一平台、源头脱敏、设备认证，确保数据合规纯净； 存储端：静态加密、分级访问、不可变快照，保障数据机密完整； 使用端：差分隐私、联邦学习、RAG 知识库隔离，防范训练 / 推理阶段泄露； 传输端：端到端加密、双向认证，实现跨域流转可追溯。
（三）模型全生命周期安全
覆盖训练、推理、运维全流程，防范模型投毒、对抗攻击、逆向窃取，强化算法可解释性与伦理对齐，建立模型版本控制与回滚机制。
（四）Agent 应用安全
聚焦智能 Agent 运行时监控，管控工具调用权限、业务逻辑边界，拦截越权操作与违规内容输出，保障自主决策合规可控。
（五）安全运营管理
构建监测预警、应急响应、合规审计一体化机制，实现风险动态感知、事件快速处置、全流程可审计。
四、重点行业安全治理实践
- 金融领域
构建事前预防、事中监控、事后处置全链路体系，通过数据血缘追踪、模型输出 “安全围栏”，保障交易安全与合规； - 政务领域
部署 AI 内容安全检测系统，过滤 Prompt 注入与敏感信息，实现跨部门数据安全共享，合规率超 90%； - 医疗领域
打造 “一个中心、三重防护” 体系，落实等保三级要求，实现患者数据零泄漏、威胁自动化阻断； - 制造领域
搭建多层防护架构，部署大模型防火墙，满足等保与 DSMM 合规要求，提升内容合规率至 95% 以上。
五、未来展望
- 基础补齐与共识建立
完善行业监管细则与技术标准，统一 AI 安全评估体系，破解合规与技术落地难题； - 自主可控与生态共建
突破核心技术短板，构建国产化 AI 安全生态，推动产业链协同防护，实现 AI“可控、可靠、可信”。
