这份由华为、中国信通院等单位联合编写的《行业数智化 AI 安全实践研究报告》，立足 2026 年 “人工智能 +” 国家级推进背景，围绕行业 AI 深度融合下的安全问题展开全面分析，提出了端到端的安全治理体系，并结合金融、政务、医疗、制造四大重点行业实践给出落地方案，最后展望了行业 AI 安全治理的发展方向，核心内容可总结为以下五大方面：

一、发展背景与核心挑战

融合趋势：AI 技术已从技术爆发迈向产业深耕，成为重塑产业结构的新型基础设施，与各行业从单点工具应用转向全业务流程深度融合，呈现业务流程重构、跨领域协同等特征，同时《国务院关于深入实施 “人工智能 +” 行动的意见》等政策明确了发展与安全并重的导向。

三重挑战：行业 AI 安全呈现 “管理 - 技术 - 场景” 多维交织的系统性问题，管理层面存在监管细则缺失、责任认定模糊、传统安全制度失效等问题；技术层面存在基础设施、数据、模型、应用服务全链条的内生性安全隐患；场景层面通用防护手段难以适配行业异构需求，防护能力与业务发展存在速度差。

建设必要性：AI 已成为行业核心基础设施，安全问题从 “附加题” 变为 “必答题”，构建系统化 AI 安全体系是落实国家总体安全观、应对全球严监管、破解行业落地痛点的迫切需求。

二、全维度安全风险剖析

报告从管理、技术、典型场景三大维度拆解行业 AI 应用的安全风险，同时指出行业场景化防护体系存在结构性缺失与能力滞后问题：

管理层面：垂直行业监管细则缺位，关键基础设施、金融 / 医疗等强监管领域存在监管盲区；AI 全生命周期合规指引有断点，数据治理、模型运维等环节缺乏操作标准；技术标准定性多定量少，行业专用合规工具链匮乏；人机协同下责任链条模糊，企业存在合规债务与创新保守倾向。

技术层面：覆盖基础设施（硬件可信根缺失、计算环境防护短板、供应链投毒等）、数据（计算态防护失效、数据投毒 / 泄露、训练数据版权合规风险等）、模型（对抗攻击、模型反推、算法偏见等）、应用服务（API 滥用、Agent 越权、AI 赋能攻击等）全链条，各环节风险相互叠加放大。

典型场景层面：既有 AIGC 深度伪造引发的身份互信危机、Prompt 注入导致的数据泄露等跨行业共性风险，也有各行业特有风险，如制造业的生产数据泄露与设备控制风险、医疗行业的隐私泄露与诊疗误诊风险、金融行业的算法歧视与模型投毒风险、政务领域的隐私泄露与决策公平性风险等。

三、端到端的安全治理体系构建

报告提出以 **“端到端、分层解耦”** 为核心思路，以 “安全即内建、安全即默认” 为设计原则的行业 AI 安全治理体系，构建 “1+3+1”（基础设施 + 数据 / 模型 / Agent + 运营管理）的全生命周期协同框架，核心模块包括：

基础设施安全：以算力、网络、存储、平台为纵向主干，叠加身份与密钥管理、日志审计、策略治理三大横向能力，筑牢物理与技术底座，确保运行环境可信、隔离、可控。

数据全生命周期安全：遵循分类分级、全链防护、合规可控三大原则，覆盖数据采集、存储、使用、传输、销毁五大阶段，通过统一采集平台、隐私计算、动态标签索引等技术，保障数据的机密性、完整性与合规性。

模型全生命周期安全：覆盖算法工具链、训练、部署与运行全环节，通过供应链安全管理、对抗训练、后门防御、模型对齐、推理鲁棒性防护等措施，实现模型的可信根基、全链防护、合规可控。

Agent 应用安全：聚焦 Agent 运行、用户交互、内容、业务逻辑安全及可解释性与审计五大方面，通过行为约束、权限控制、内容过滤、流程校验等，确保 Agent 自主运行可控、合规、可追溯。

安全运营管理：建立 “检测 - 响应 - 优化 - 复盘” 的跨域协同动态防御闭环，构建全生命周期治理与合规架构，通过端到端闭环治理、分层解耦落地（控制面与数据面分离、模块化可替换等），实现安全策略的统一制定、下发与执行。

数智共生协同：确立基础设施为底座，数据、模型、智能体为核心要素，运营管理为中枢的协同逻辑，明确各生命周期阶段的安全锚点、核心责任与治理工具，实现全链路安全联动。

四、四大重点行业安全治理实践

报告结合金融、政务、医疗、制造四大行业的业务特性与安全痛点，给出针对性的安全治理方案与实践成效，核心共性为全流程闭环防控、技术与管理结合、贴合行业合规要求，各行业特色如下：

金融领域：围绕模型内在、应用、上线运营三大阶段，构建全链路一体化防控体系，重点解决数据泄露、算法歧视、模型攻击等问题，实现数据合规、内容安全、运营可控，对齐金融监管要求。

政务领域：从 Prompt 注入检测、内容审核、个人数据脱敏、AIGC 鉴伪四大维度构建内容安全防线，通过 AI 内容安全检测系统过滤恶意流量，实现内容合规、隐私无忧，满足等保、密评要求。

医疗领域：建设 “一个中心（安全运营中心）+ 三重防护” 体系，叠加图片训练安全、DDoS 防护等专项措施，解决云上业务暴露、医疗数据泄露、模型内容安全等问题，实现数据零泄漏、威胁防御自动化。

制造领域：参考等保三级要求构建安全体系，结合 AI 分级分类、数据全链路审计、推理业务防火墙等措施，解决模型备案、云上推理安全、数据合规、内容安全等问题，实现安全用云、数据合规能力提升，满足备案要求。

五、未来发展展望

报告提出行业 AI 安全治理将分阶段推进，短期聚焦基础补齐与共识建立，长期迈向自主可控与生态共建，核心方向为：

短期（2-3 年）：筑牢可信底座，在关键行业规模化落地内生安全；深化数据治理，构建全生命周期技术化管控闭环；统一行业标准，将伦理规范转化为量化技术指标，建立人机协同的标准化运营体系，解决防护能力滞后、数据管理粗放、应急响应缺位等问题。

长期（3-5 年及更久）：构建自主可控的 AI 安全技术底座，实现国产化软硬件全栈适配，发展可解释性 AI 打破算法黑箱；打造 “以模治模” 的智能进化防御体系，实现 AI-Native 的内生智能防御；打破行业与国界的安全孤岛，建立跨域威胁情报共享联盟，参与全球 AI 安全治理规则制定，输出中国方案，构建多方共治的全球 AI 安全生态。

整体而言，报告全面梳理了行业数智化转型中 AI 安全的核心问题、治理体系与落地实践，为各行业构建 AI 安全治理体系提供了系统化的理论框架与可复制的实践参考，明确了 “安全与发展并重、技术与管理协同、单点防护向体系化治理升级” 的行业 AI 安全发展核心逻辑。