“只是簡單和AI聊天，個人生活細節可能被悄悄採集。”

“一段有趣的視頻，分不清是AI生成還是真實拍攝。”

“辦公使用AI工具，上傳的文檔可能造成信息泄露。”

隨處可見的AI應用場景，暗藏著不容忽視的網絡安全隱患。在近日舉辦的2026年國家網絡安全宣傳周期間，業界人士表示，要從科研機構深耕技術源頭、經營主體優化技術方案，多方協同發力，筑牢AI網絡安全屏障。

如何看待AI時代網絡安全發展？

大模型技術的全面普及與產業落地，徹底重塑了網絡安全的風險形態，AI供應鏈安全成為行業關注的核心焦點。中國工程院院士、中關村實驗室首席科學家雲曉春表示，AI供應鏈不是一次構建、一次驗收，而是持續配置與行為管理。AI安全防護不能等到風險爆發后再補救，安全工作應當盡量前置，在開源構建階段就完成安全驗証。同時，不斷強化運行時的風險發現和應急處置能力，把隱患化解在萌芽階段。

有業界人士表示，要持續強化模型運行過程中的動態風險排查、實時監測與應急處置能力，第一時間識別隱患、化解風險，將各類安全隱患解決在初始狀態。

隨著AI技術滲透至各行各業，網絡安全的防護邊界也在持續拓寬，早已突破傳統信息系統的單一防護范疇。泉城實驗室常務副主任楊波說，網絡安全已經從傳統的信息系統防護，逐步拓展到數據、計算、網絡、人工智能等領域。多領域的網絡安全課題是一個博弈過程，需要更多的人才、更好的技術來應對一直變化發展的態勢。

如何構建適配AI智能體的防御體系？

“網絡安全需要打造‘三位一體’縱深防御。”奇安信集團副總裁張龍將其分為高位認知、中位決策與低位執行三個層級，依靠大模型賦能的智能大腦、AI智能體集群驅動的自主決策中樞、全棧AI化的安全產品組件，搭建擁有秒級響應、分布式協同能力的防御系統。把AI安全能力賦能信息分析決策、安全運營、攻擊面管理、數據安全等場景，推動政企安全從過去傳統的“補漏洞、建邊界”，向著“管路徑、體系化”升級。

如何實現治理的精細化與生態化？

中孚信息董事長魏東曉提出，安全能力的演進是從“看見異常”走向“理解關系”，再到“管控關系、治理關系”。其中，數據安全要從過去“靠規則找異常”，升級為解析資產、身份、行為和數據之間的高維動態關系，依托數據標簽標識體系，實現全鏈路數據可見、可控、可追溯。

網絡內容生態，是AI安全治理的重要一環。百度智能雲司南AI審核相關負責人表示，傳統的查找關鍵詞、小模型審核、人工復核的模式存在泛化性不足、規則迭代滯后、多模態審核割裂的現象。AI技術推進了多模態聯合語義理解、升級了深層意圖推理能力、優化了場景自適應技術，進一步平衡內容合規與生態活力，助力社交、直播、多語言平台等業態發展，實現從人力密集型向智能治理型轉變。

業內人士認為，網絡安全建設是一項多主體、全維度、長期性的系統工程。從國家層面完善頂層設計、城市探索實踐路徑、科研機構緊盯源頭風險、企業打磨落地技術方案，最終落腳點是守護普通大眾。要依靠體系化的AI網絡安全技術建設，構筑起多層次防護網，讓大眾安心擁抱智能時代。