我国人工智能安全标准体系征求意见稿深度解读：构建人工智能安全治理的标准化框架

作者简介：叶绍琛，蓝典信安董事长兼CEO，网络安全专家，人工智能安全研究者，公安部全国网警培训基地专家导师，中国下一代网络安全联盟常务理事，清华大学出版社网络安全教材作者，出版《移动安全攻防进阶》等多本网络安全学科教材。

随着人工智能技术的快速发展，其在医疗、交通、金融等领域的深度应用，既带来了效率提升，也引发了算法偏见、数据滥用、伦理失范等安全风险。为应对这些挑战，全国网络安全标准化技术委员会于2025年1月发布《人工智能安全标准体系(V1.0)》（征求意见稿），旨在通过系统性标准布局，支撑《人工智能安全治理框架》的落地实施，推动人工智能技术健康有序发展。本文将从该体系的架构设计、核心内容、实施路径及挑战等方面展开分析。

一、架构设计：五维协同应对风险

该体系以《人工智能安全治理框架》为纲领，围绕“内生安全风险”（模型算法安全、数据安全、系统安全）与“应用安全风险”（网络域、现实域、认知域、伦理域）两大维度，构建了“基础共性—安全管理—关键技术—测试评估—产品与应用”五位一体的标准布局。其核心逻辑是通过标准化手段，从前端研发到后端应用全链条覆盖风险防范。

1. 基础共性标准：构建统一话语体系

作为标准体系的基石，基础共性部分聚焦术语定义、参考架构和基础技术规范。例如，明确“生成式人工智能”“联邦学习”等核心概念，界定“数据标注”“模型微调”等关键技术流程的边界，避免因术语歧义导致监管空白。此外，参考架构标准为不同场景下的安全设计提供了统一的技术框架，如针对自动驾驶系统的数据采集与模型训练流程规范。

2. 安全管理标准：强化全生命周期管控

安全管理部分覆盖人工智能系统的开发、部署与运营阶段，强调责任主体划分与合规要求。例如：

• 数据安全：要求训练语料需获得个人信息主体的明确授权，禁止使用非法采集或未经脱敏的敏感数据。
• 算法透明性：要求高风险AI系统（如医疗诊断）提供可解释性报告，说明决策逻辑与潜在偏差。
• 伦理审查：针对AI生成内容（AIGC）的伦理风险，提出内容审核机制与用户权益保护要求。

3. 关键技术标准：破解核心风险点

针对模型算法、数据、系统三大内生安全风险，该体系提出了具体的技术标准：

• 模型安全：包括对抗样本防御、模型鲁棒性测试、联邦学习隐私保护等。例如，要求生成式AI模型在训练中嵌入水印技术，防止生成内容被滥用。
• 数据安全：规定数据标注的匿名化处理、数据跨境传输的合规性评估等。
• 系统安全：涵盖硬件设施的安全性（如AI芯片的物理防护）、软件系统的漏洞管理（如自动驾驶系统的OTA更新机制）。

4. 测试评估标准：量化安全性能

测试评估部分建立了多层次的验证体系：

• 预训练模型评测：通过红队测试（Red Teaming）模拟攻击场景，评估模型的抗干扰能力。
• 应用场景分级：根据风险等级（如医疗AI为高风险级），制定差异化的测试指标。
• 第三方认证：鼓励第三方机构对AI产品进行安全认证，提升市场信任度。

5. 产品与应用标准：推动安全落地

此部分聚焦具体行业场景，例如：

• 智能驾驶：要求车载AI系统具备实时风险感知与应急制动能力。
• 金融风控：规范AI信贷评估模型的公平性，避免算法歧视。
• 公共服务：明确政务AI的透明度要求，确保公众知情权。

二、体系的创新与突破

相较于此前分散的AI安全规范，该体系在以下方面实现了突破：

1. 风险分类精细化：首次将应用风险细分为网络域（如AI驱动的网络攻击）、现实域（自动驾驶事故）、认知域（虚假信息传播）、伦理域（算法歧视），并针对性地提出标准要求。
2. 技术与管理并重：不仅规定技术实现（如联邦学习的加密协议），还强调组织层面的管理流程（如AI伦理委员会设置）。
3. 国际协同化布局：参考欧盟《人工智能法案》等国际规范，推动中国标准与国际接轨，例如数据跨境流动规则与ISO/IEC 23053框架的兼容性设计。

三、实施路径与挑战

1. 实施路径

• 分阶段推进：2025年完成首批20项核心标准制定，2026年实现50项国标/行标发布，覆盖关键行业。
• 政企协同：通过“揭榜挂帅”机制，鼓励企业参与标准试点，如百度、阿里云在生成式AI安全评估中的实践。
• 动态更新：建立年度修订机制，适应技术快速迭代（如量子计算对加密算法的冲击）。

2. 挑战与对策

• 技术复杂性：AI黑箱特性导致可解释性标准落地难。需推动“白盒化”工具研发，如模型逆向分析技术。
• 跨境合规冲突：中美欧在数据主权上的分歧可能增加企业成本。建议通过“安全港”协议实现互认。
• 中小企业适配：标准执行成本高。可通过财政补贴、开源工具包（如安全标注平台）降低门槛。

四、未来展望

《人工智能安全标准体系(V1.0)》的出台，标志着我国AI治理从“原则性倡议”迈向“操作性规则”阶段。未来需重点关注三方面：

1. 技术伦理融合：探索AI伦理委员会与技术研发的协同机制，防止“标准滞后于创新”。
2. 全球化协作：依托“一带一路”等平台，推动中国标准成为国际共识。
3. 公众参与：通过听证会、开源社区等渠道，吸纳多元主体意见，增强标准的社会认可度。

五、总结

《人工智能安全标准体系(V1.0)》为我国人工智能发展提供了全面规范，其创新性架构与实施路径意义重大。尽管面临技术复杂性等挑战，但随着各方协同推进，有望推动AI技术在安全轨道上健康发展，提升我国在全球AI治理中的话语权，为技术与社会的良性互动奠定坚实基础。

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