新华财经北京11月5日电（记者张希张嫄）2024绿盟科技TechWorld智慧安全大会日前在北京召开。大会设置1场主论坛和2场专题论坛，中国工程院院士邬江兴、中国科学院院士冯登国等专家与会，共话网络安全前沿科技，共谋数智赋能发展路径。

　　持续加强技术研发与创新，构建可信任的安全智能生态

　　绿盟科技在会上重磅发布了多款数据要素流通安全能力和大模型创新成果。绿盟科技集团董事长、总裁胡忠华表示，今年是绿盟科技智慧安全大会举办的第十二个年头，大会以“无界BOUNDLESS·数织未来AI同行”为主题，围绕“数”“智”两大关键词，探讨数智时代新思路，共绘数字未来新篇章。

　　据了解，绿盟科技近年来持续加大在数据安全、人工智能等领域的创新投入。在数据安全领域，聚焦“守护数据要素，保障数据安全”的数据安全战略方向深入创新；在人工智能大模型领域，组建了包括人工智能数据科学家、架构专家、研发专家、攻防专家等专业人才在内的多学科、多领域交叉研究团队，突破关键技术难题。

　　AI算法模型存在基因缺陷，人工智能成为网络安全发展关键变量

　　中国工程院院士邬江兴发表主题演讲，分享在人工智能安全问题剖析与内生安全新范式领域的思考。邬江兴表示，AI算法模型存在“三不可”基因缺陷，即不可解释性、不可判识性以及不可推论性。以深度学习为核心的AI技术是一把“双刃剑”，其作为赋能技术有着极其丰富的应用空间，更带来了前所未有的安全挑战。

　　邬江兴介绍，AI系统安全可以分为内生安全问题和非内生安全问题，内生安全又分为个性问题和共性问题。网络内生安全问题正在全面挑战生态系统底层驱动技术。他强调，网络内生安全范式应当是AI可信应用系统理论发展方向，智能时代需要正确的理论方向，以确保AI技术的健康发展。

　　中国科学院院士冯登国表示，当前，人工智能技术已经从较为单一的算法发展阶段跨越到了软件、硬件与应用场景相结合的全方位、一体化发展阶段，AI算法的更新迭代使传统安全分析技术无法适应这一领域出现的新算法和新模型。

　　关于人工智能安全战略部署，冯登国表示，应对网络空间安全形势变化，需要更坚实、富有弹性的网络空间安全保障体系。冯登国还从数据泄露、关基保护、深度伪造、错误信息涌现等角度对大模型伴生的安全风险和挑战进行了深入解读，并从政策法规制定、前沿技术探索和创新能力提升三个维度提出应对之策。

　　数据流通有三个发展趋势，工业数据安全永远在路上

　　教育部信息技术新工科联盟网络空间安全工委会主任、杭州市人工智能学会副理事长胡瑞敏发表主题演讲提出，数据流通有三个发展趋势：从静态分类到动态分级、从简单的确权到复杂确权、从单一密态到多密态融合。胡瑞敏表示，在数据被列为第五大生产要素的今天，应对数据供不出、流不动、安全保障难等挑战，亟需构建一个面向数据要素化的数据生命周期安全防护体系。胡瑞敏还以数据安全风险事件为切入点，详细剖析了当前数据安全面临的三重困境，即数据分级分类、可信确权以及数据安全利用。

　　国家工业信息安全发展研究中心首席专家、数据安全所所长李俊谈到，数据是数字经济时代的关键新兴生产要素，保障数据安全已成为事关国家安全与经济社会发展的重大问题。随着新一代信息技术与制造业深度融合，工业企业数字化、网络化、智能化加速推进，工业数据载体漏洞和后门、非受控运维、数据暴露面等数据安全风险日益突出。在此形势下，行业主管部门已构建工信领域数据安全政策体系，加快数据安全监管技术能力建设与实践落地，切实指导工业企业提升数据安全管理和防护水平。

　　AI赋能网络安全治理效率成为制胜之道

　　北京智谱华章科技有限公司总裁王绍兰表示，今年大模型有两个重要的趋势：一是大模型生成技术在多模态上取得了长足进步；二是伴随产业和生产力赋能需求，大模型智能体迈入AI下半场。王绍兰强调，大模型的发展与安全性并存，在注重安全问题的同时也不能忽视大模型的能力拓展。

　　绿盟科技集团首席创新官刘文懋表示，当前，安全运营的时效性困扰安全行业，安全行业需要以AI能力赋能安全运营及其他人力密集型工作，在这一背景下，效率成为AI赋能网络安全行业的制胜之道。刘文懋对生成式AI赋能安全行业的适用场景进行了详细说明，并谈到，随着生成式人工智能的飞速发展，“云+AI”智能融合将引领未来。在AI风险已成为既定现实的当下，人工智能的治理规则与风险管理亦不容忽视。

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（文章来源：新华财经）