AI 安全：隐藏在智能背后的守护之战

当我们用智能音箱播放清晨的第一首歌，用导航软件规划通勤路线，或是依赖 AI 推荐系统挑选心仪的商品时，这些看似便捷的智能体验背后，正潜伏着一系列与安全相关的挑战。AI 技术如同一张细密的网络，悄然渗透进生活的每一个角落，却很少有人意识到，这张网络的稳固与否，直接关系到个人信息、财产乃至生活秩序的安全。从 AI 换脸技术伪造他人身份实施诈骗，到智能驾驶系统因算法漏洞引发交通事故，再到企业 AI 数据库遭遇黑客攻击导致商业机密泄露，AI 安全问题已不再是遥远的技术话题，而是与每个人息息相关的现实议题。

理解 AI 安全，首先需要看清那些隐藏在智能光环下的风险点。个人信息泄露是最直观的威胁之

一。许 AI 应用在提供服务时，会收集用户的行为数据、位置信息甚至生物特征，这些数据一旦未经妥善保护流入黑市，可能被用于精准诈骗、身份盗用等违法活动。曾有用户在使用某款 AI 健身 APP 后，不仅收到大量无关的推销短信，甚至有人冒充平台工作人员，凭借获取的个人信息骗取了数万元存款。除了个人层面，企业与行业面临的 AI 安全风险同样严峻。金融领域的 AI 风控系统若被恶意篡改，可能导致贷款审批失误，引发金融秩序混乱；医疗行业的 AI 诊断系统若受到数据污染，可能给出错误的诊疗建议，威胁患者生命健康。这些案例并非危言耸听，而是正在不同领域真实上演的安全考验。

面对这些复杂的安全风险，构建全方位的 AI 安全防护体系已成为当务之急。数据安全作为 AI 安全的基础，需要从数据收集、存储到使用的全流程进行严格管控。在数据收集阶段，应明确告知用户收集数据的种类和用途，获得用户的明确授权；在数据存储环节，采用加密技术对敏感数据进行保护，防止数据被非法窃取；在数据使用过程中，通过数据脱敏等技术，避免原始数据的泄露。除了数据安全，算法安全同样至关重要。AI 算法的公正性和稳定性直接影响 AI 系统的安全运行，部分 AI 算法可能因训练数据偏见导致决策不公，甚至被恶意攻击者利用算法漏洞操纵系统输出结果。因此，需要建立算法审查机制，对 AI 算法的设计、训练和运行过程进行全面监测，及时发现并修复算法漏洞。

技术防护之外，完善的法律法规和行业规范是保障 AI 安全的重要支撑。目前，全球多个国家和地区已开始出台针对 AI 安全的法律法规，明确 AI 开发者、使用者和监管部门的责任与义务。例如，要求 AI 开发者在开发过程中进行安全风险评估，及时向监管部门报告潜在的安全隐患；规定 AI 使用者不得利用 AI 技术从事违法犯罪活动，不得泄露通过 AI 系统获取的他人信息。同时，行业组织也应发挥自律作用，制定统一的 AI 安全标准，引导企业规范开展 AI 相关业务。通过法律法规与行业规范的双重约束，形成政府监管、行业自律、企业负责的多元共治格局，为 AI 安全提供坚实的制度保障。

AI 安全并非单一技术或单一领域的问题，而是需要技术、制度、教育等多方面协同推进的系统工程。每个人都可能是 AI 安全的受益者，也可能是 AI 安全风险的受害者，因此，提升公众的 AI 安全意识同样不可或缺。学校可以将 AI 安全知识纳入教育体系，帮助青少年了解 AI 安全风险，培养正确的 AI 使用习惯；企业可以定期开展 AI 安全培训，提高员工的安全防护能力；媒体可以通过多种形式普及 AI 安全知识，引导公众理性看待 AI 技术，增强自我保护意识。当技术防护、制度保障与公众意识形成合力，才能真正构建起一道坚实的 AI 安全防线，让 AI 技术在安全的轨道上稳步发展，为人类社会带来更多福祉。

人们在享受 AI 技术带来便利的同时，是否已经做好准备应对其背后的安全挑战？当 AI 安全防护体系不断完善，技术、制度与意识相互配合，我们能否真正实现 AI 技术与安全的平衡？这些问题的答案，需要每一个与 AI 技术相关的人共同探索与书写。

AI 安全常见问答

1. 问：普通用户在使用 AI 应用时，如何保护自己的个人信息安全？
2. 答：普通用户在使用 AI 应用时，可通过以下方式保护个人信息安全：一是仔细阅读应用的隐私政策，了解应用收集数据的种类和用途，不随意授权收集无关的个人信息；二是避免在非官方渠道下载 AI 应用，防止下载到恶意软件；三是定期查看应用的权限设置，关闭不必要的权限，如位置信息、通讯录访问等；四是不轻易向 AI 应用提供敏感个人信息，如银行卡号、身份证号等，如需提供，确认应用的安全性。多问：AI 换脸技术可能带来哪些安全风险，如何防范这些风险？

答：AI 换脸技术可能带来身份伪造、名誉损害、诈骗等安全风险，例如有人利用 AI 换脸技术伪造他人视频进行诈骗，或伪造他人形象发布不良信息损害他人名誉。防范这些风险，可从两方面入手：一方面，相关部门应加强对 AI 换脸技术的监管，打击利用该技术进行的违法犯罪活动；另一方面，个人应提高辨别能力，对来源不明的视频、图像保持警惕，不轻易相信通过视频、图像确认的身份信息，重要事项尽量通过电话、当面沟通等多种方式核实。

3. 问：企业在部署 AI 系统时，需要重点关注哪些安全问题？

答：企业在部署 AI 系统时，需重点关注以下安全问题：一是数据安全，确保 AI 系统收集、存储和使用的数据符合法律法规要求，采取加密、脱敏等技术保护敏感数据；二是算法安全，对 AI 算法进行全面审查，避免算法存在偏见或漏洞，防止算法被恶意利用；三是系统安全，加强 AI 系统的网络安全防护，防止黑客攻击、病毒入侵等；四是权限管理，明确 AI 系统的使用权限，避免未授权人员操作或访问系统敏感信息；五是应急响应，制定 AI 系统安全应急预案，在发生安全事件时能够及时处置，减少损失。

4. 问：AI 安全与传统网络安全有什么区别？

答：AI 安全与传统网络安全的区别主要体现在以下几点：一是保护对象不同，传统网络安全主要保护网络基础设施、数据传输和存储设备等，而 AI 安全不仅保护这些，还重点保护 AI 算法、模型和训练数据等 AI 特有的要素；二是风险来源不同，传统网络安全风险多来自外部黑客攻击、病毒感染等，而 AI 安全风险除了外部攻击，还可能来自 AI 算法自身的缺陷、训练数据的偏见等内部问题；三是防护手段不同，传统网络安全主要采用防火墙、杀毒软件等技术手段，而 AI 安全需要结合数据加密、算法审查、模型监测等多种专门针对 AI 技术的防护手段。

5. 问：如果发现 AI 应用存在安全漏洞，应该如何处理？

答：如果发现 AI 应用存在安全漏洞，可按以下步骤处理：首先，停止使用该 AI 应用，避免漏洞被进一步利用导致损失；其次，及时向 AI 应用的开发者或运营方反馈漏洞情况，提供详细的漏洞描述和相关证据，督促其尽快修复；如果开发者或运营方未及时响应或处理，可向相关监管部门举报，如网信部门、市场监管部门等；同时，也可以通过正规的网络安全平台或行业组织分享漏洞信息，提醒其他用户注意防范，共同推动 AI 应用安全水平的提升。