2026行业数智化AI安全实践研究报告-中国信通院
报告由华为与中国信通院等联合编制，立足 “人工智能 +” 国家级推进背景，剖析行业 AI 融合中的安全挑战，构建全生命周期安全治理体系，并结合金融、政务等重点领域实践给出方案，同时展望未来发展方向，为行业数智化安全转型提供指引。
报告指出，AI 技术正与各产业深度融合，呈现业务流程重构等四大趋势，但也带来多维安全挑战，管理层面存在监管细则缺失、责任认定模糊等问题，技术层面面临基础设施、数据、模型、应用服务全链条风险，场景层面不同行业适配能力薄弱，且行业场景化防护体系存在结构性缺失，构建系统化 AI 安全体系已成必然。
在此基础上，报告提出以 “端到端、分层解耦” 为核心的行业 AI 安全治理体系，搭建基础设施、数据、模型、Agent 应用四大技术支柱，辅以安全运营管理与全生命周期协同。基础设施安全筑牢算力、网络等底座；数据安全遵循分类分级等原则，实现采集、存储、使用等全生命周期管控；模型安全覆盖算法工具链、训练、部署运行全环节，打造内生安全能力；Agent 应用安全聚焦运行、交互、内容等维度管控，同时通过跨域协同、全生命周期治理实现安全运营闭环，构建 “1+3+1” 数智共生协同框架。
报告还结合金融、政务、医疗、制造四大重点领域实践，分析各行业 AI 安全核心风险并给出针对性解决方案。金融领域构建事前、事中、事后全链路防控体系，保障数据与运营合规；政务领域从四大维度搭建内容安全防线，实现输入输出全检测；医疗领域打造 “一个中心、三重防护” 体系，落实等保要求；制造领域构建多层次安全体系，满足备案与数据合规需求，各领域实践均实现了显著的安全治理成效。
对于未来，报告提出分阶段发展方向：短期 2-3 年聚焦基础补齐与共识建立，筑牢可信底座、深化数据治理、统一行业标准；长期 3-5 年致力于自主可控与生态共建，突破底层技术瓶颈，发展可解释性 AI，实现 “以模治模” 的智能防御，同时推动跨行业、跨国界的生态协同，参与全球 AI 安全治理规则制定，输出中国方案，推动 AI 产业高质量可持续发展。
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