AI與安全：從治理到賦能的路徑與實踐

北京數字世界咨詢有限公司(簡稱數世咨詢)是“中國網絡安全百強/全景圖”等品牌的創立者，擁有自主的分析師團隊，是完全獨立的第三方調研與咨詢機構;年均技術訪談4000小時以上，深度觀察800余家網絡安全企業，對接200余家投融資機構;下設數字安全戰略研究院、數字安全產業研究院和數字安全能力研究院，為網絡安全廠商、集成商，以及政府部門、監管機構、行業用戶，提供資源對接、智庫咨詢、調查研究以及會議活動的籌辦等服務。

目錄 第 一部分　數字時代AI與安全的關系 第 1章　AI發展簡史 003 1.1　技術原理：從符號處理到深度學習 004 1.2　工程實現：從實驗室原型到通用底座 004 1.3　商業價值：從輔助專家決策到商業基礎設施 005 第 2章　AI發展的當下困境 007 2.1　數據質量與可用性極差 008 2.2　網絡與信息系統的定制化泥潭 008 2.3　準確性與價值驗證的難題 009 2.4　意識、文化、人才與投入的壁壘 009 2.5　AI企業與軍方合作的風險 010 2.6　版權、倫理、意識形態等公共關系與法律風險 010 2.7　AI的數字安全風險 011 第3章　AI在數字安全產業中的發展歷程 013 3.1　傳統機器學習階段（2010—2015年） 014 3.2　深度學習時代（2015—2022年） 014 3.3　大模型時代（2022年至今） 014 第二部分　AI安全治理 第4章　AI全球治理概況 019 4.1　國際法框架的演進與法律定性 020 4.1.1　從OECD原則到全球數字契約 020 4.1.2　跨國法律效力與管轄權沖突 021 4.1.3　AI擁有國際法主體的法律人格 022 4.2　三大AI治理範式的深度對比 024 4.2.1　以風險防控為核心的先發規制的歐盟模式 024 4.2.2　以市場創新為導向的動態監管的美國模式 025 4.2.3　以分類分級與安全發展並重的中國模式 026 4.3　AI全球治理的協同、沖突與重構 027 4.3.1　跨國監管套利與標準競爭 028 4.3.2　科學外交在國際法制定中的作用 029 4.3.3　重構普適性規則的正義訴求 030 4.4　AI全球治理的關鍵議題 031 4.4.1　災難性風險 032 4.4.2　版權與數據治理 033 4.4.3　AI軍備競賽 034 第５章　AI安全風險與管理 037 5.1　AI安全風險 038 5.1.1　大模型應用中的安全風險 038 5.1.2　代理式AI應用中的安全風險 041 5.2　AI安全風險防控 042 5.2.1　系統性防控策略 043 5.2.2　防控體系搭建路徑 043 5.3　AI安全風險管理的最佳實踐 044 5.3.1　ISO/IEC標準 045 5.3.2　NIST AI RMF 046 5.3.3　《人工智能安全治理框架》2.0版 047 5.3.4　最佳實踐的邏輯關聯與使用建議 048 第6章　能力圖譜與領航者 051 6.1　安全優先的大模型 053 6.1.1　定義 053 6.1.2　發展潛力 054 6.1.3　未來趨勢 057 6.2　AI安全治理能力圖譜 059 6.3　AI安全治理能力與領航者 059 6.3.1　大模型安全圍欄 060 6.3.2　標簽水印 071 6.3.3　風險評測 073 6.3.4　業務流程管控 075 6.3.5　大模型安全一體機 076 第7章　AI安全治理的最佳實踐 079 7.1　360大模型衛士護航某省級數字政務AI應用 080 7.1.1　案例簡介 080 7.1.2　應用價值 080 7.1.3　總體架構 081 7.1.4　具體部署 082 7.1.5　應用效果 082 7.2　領信數科大白智護某海關應用案例 082 7.2.1　案例簡介 082 7.2.2　應用價值 084 7.2.3　總體架構 085 7.2.4　具體部署 086 7.2.5　應用效果 086 7.3　安恒助力某超大型央企AI安全管控實踐 087 7.3.1　案例簡介 087 7.3.2　應用價值 088 7.3.3　總體架構 089 7.3.4　具體部署 091 7.3.5　應用效果 091 第三部分　AI賦能安全 第8章　AI驅動安全能力提升 095 8.1　AI賦能安全 096 8.1.1　從規則驅動到行為感知的威脅檢測 096 8.1.2　從被動修補到智能閉環的漏洞管理 097 8.1.3　把安全能力嵌入研發流程的開發安全 098 8.1.4　其他賦能場景 098 8.2　安全大模型 098 8.2.1　安全大模型的構成與核心能力 099 8.2.2　安全大模型在安全運營中的核心應用 099 8.2.3　安全大模型的局限與發展方向 100 8.3　安全智能體 101 8.3.1　從工具到自主執行者 101 8.3.2　安全智能體的主要類型 102 8.3.3　安全智能體的挑戰與邊界 103 第9章　AI賦能安全能力與領航者 105 9.1　AI XDR 106 9.2　安全大模型 108 9.3　AI安全能力平臺 110 9.4　人工智能安全運營系統 112 9.5　軟件供應鏈安全檢測智能體 114 9.6　漏洞管理智能體 116 9.7　全域主動安全評估智能體 119 9.8　威脅研判智能體 121 9.9　威脅分析與安全運營智能體 123 9.10　恒腦安全智能體 125 9.11　360安全智能體 130 第 10章　AI賦能安全的最佳實踐 133 10.1　瑞數信息全域主動安全評估智能體在運營商的實踐應用 134 10.1.1　案例簡介 134 10.1.2　應用價值 135 10.1.3　總體架構 136 10.1.4　應用效果 136 10.2　360安全智能體守護金融行業安全運營 137 10.2.1　研發背景 137 10.2.2　研發目標 138 10.2.3　總體架構 138 10.2.4　具體部署 140 10.2.5　應用效果 140 第四部分　產業生態與未來發展 第 11章　全球AI安全市場概況 145 11.1　增長確定但結構加速分化的全球市場 147 11.1.1　AI重塑網絡安全市場 147 11.1.2　資本的流向 147 11.1.3　競爭格局與區域分布 148 11.2　存量收縮與增量分化並行的中國市場 148 11.2.1　下滑周期中的結構性信號 148 11.2.2　數據驅動的結構性機會 149 11.2.3　政策先行，需求緊跟其後 149 11.2.4　產業價值重構 150 11.3　兩條主線的AI安全產品與技術 150 11.3.1　AI安全治理產品 150 11.3.2　AI賦能安全產品 151 11.3.3　需改進和提升的方面 152 第 12章　全球AI安全技術與產業發展趨勢 155 12.1　安全效能的決定性變量已切換 157 12.2　傳統安全廠商的邊界正在被重新劃定 158 12.3　安全檢測必須從行為識別升級為意圖理解 159 12.4　AI安全評估將演變為獨立的技術服務市場 160 12.5　可解釋性與可審計性是AI系統的基礎要求 161 附錄A　AI與安全能力領航者簡介 163 附錄B　中國數字安全產業年度報告（2026）節選 169 結語 196