云上人工智能安全发展研究报告

版权声明本报告版权属于云计算开源产业联盟，并受法律保护。转载、摘编或利用其它方式使用本报告文字或者观点的，应注明“来源：云计算开源产业联盟”。违反上述声明者，本联盟将追究其相关 法律责任。 报告愿景及目标读者在数字化浪潮推动下，云计算与人工智能成为各行业变革的核心动力。云计算以强大算力和灵活资源为人工智能发展提供坚实基础，人工智能则赋能云服务实现智能化，两者深度融合，引领智能云时代。随着云计算技术成熟及市场快速扩张，全球云服务提供商持续扩大数据中心规模，优化架构以满足数字化转型需求。与此同时，人工智能在自然语言处理、计算机视觉、机器学习等领域取得突破，广泛渗透金融、医疗、制造、交通等行业，创造巨大商业价值。然而，云上人工智能的普及也带来了显著安全挑战。数据在存储、传输和处理过程中面临泄露、篡改和滥用风险；模型训练和应用遭受窃取、中毒及对抗攻击等威胁；云基础设施的漏洞及多租户环境中的隔离不足也增加系统风险。这些安全隐患不仅威胁企业数据和业务连续性，还可能对个人隐私、公共安全甚至国家安全造成严重影响。本报告从云上人工智能安全概述、云上大模型安全风险分析与防护体系建设、云上人工智能安全发展趋势展望等方面进行深入解读和细致分析，全面覆盖云上人工智能的安全现状与挑战。通过剖析大模型在云环境中的安全风险及防护实践，探讨多方协同与技术创新驱动下的安全治理新模式，为云上人工智能安全建设提供系统性解决方案 与发展参考。 主要撰稿人马铭洋、郭雪、卫斌、李忠权、贾金鹏、喻洪莲、王浩硕、宋志明、王锴、周飞、何亮忠、常三强、李军华、江为强、郭中元、程艳、张然、姚杨、曾祥楷、饶飞、徐正军、王龑、唐佳伟、王晨迪、吴剑刚、张暴、肖鹏、靳莉、王睿超、梁雷、马乐乐、岑黎光、孙侠、荆昆仑、张建伟、梅瑞、郑淼、蔚永强、李志伟、王新洋、刘冰、毛昱、蔡义祥、胡毅勋、陈希宁、潘文伦、柳晶、冯子祥、张俊强、杨柳、栗伟清、刘涛、金士英、夏营、廖文、徐钟豪、刘宇馨、刘岩 致谢本报告在撰写过程中得到了以下单位和个人的支持和帮助，在此表示感谢。由于撰稿时间有限，行业态势变化快，如有疏忽和纰漏，中国信息通信研究院、阿里云计算有限公司、中国移动通信集团、天翼云科技有限公司、中移（苏州）软件技术有限公司、中国平安人寿保险股份有限公司、科大讯飞股份有限公司、华为云计算技术有限公司、腾讯云计算（北京）有限责任公司、浪潮云信息技术股份公司、蚂蚁科技集团股份有限公司、奇安信科技集团股份有限公司、启明星辰信息技术集团股份有限公司、北京天融信网络安全技术有限公司、瑞数信息技术（上海）有限公司、北京百度网讯科技有限公司、中兴通讯股份有限公司、北京知道创宇信息技术股份有限公司、中电云计算技术有限公司、北京兴云数科技术有限公司、北京金山云网络技术有限公司、北京海泰方圆科技股份有限公司、北京神州绿盟科技有限公司、北京云起无垠科技有限公司、上海斗象信息科技有限公司 欢迎批评指正。（排名不分先后） 目录一、云上人工智能安全发展概述.............................................1（一）云上人工智能产业生态深度演进，服务模式多元化与安全挑战并存...11．产业生态持续发展，市场驱动与技术赋能协同共进...............12．服务模式体系多元适配行业需求，面临差异化安全风险挑战.......3（二）云上人工智能安全面临多维度风险困境，需以协同创新筑牢防护屏障.61．面临系统性安全风险，亟需构建全栈协同防护体系...............62．构建多元安全技术协同创新体系，筑牢产业高质量发展安全屏障...73．多元主体协同发力，构建健全云上人工智能安全生态............10（三）云上人工智能安全相关法律法规不断完善，标准化治理加速推进....11（四）云上人工智能安全发展意义重大，多维价值支撑产业前行..........121．筑牢企业业务安全防线，夯实高质量发展根基..................122．激活技术创新发展动能，拓展产业应用边界....................133．筑牢社会公共安全屏障，维护数字时代稳定....................144．提升企业安全防线，夯实高质量发展根基......................14二、云上人工智能安全风险分析与防护体系建设..............................16（一）云上人工智能安全风险分析，全流程暴露安全隐患................161．准备阶段：数据与基础设施风险..............................162．训练阶段：模型安全与对抗攻击风险..........................173．推理部署阶段：模型完整性与访问控制风险....................194．集成应用阶段：内容安全与多模态攻击风险....................20（二）云上人工智能安全防护体系建设实践，全链条筑牢安全防线........211．明确云上人工智能安全防护需求，锚定防护目标方向............212．构建全链覆盖人工智能风险治理框架，统筹安全治理路径........253．建立云上人工智能风险识别与预警机制，提升安全防御能力......324．提升云上人工智能风险系统综合治理能力，强化整体防控效能....335．健全标准建设与模型应用风险评估，规范安全评估流程..........346．完善云上人工智能风险响应与恢复方案，筑牢安全兜底保障......35三、云上人工智能安全发展趋势展望........................................36（一）技术创新驱动安全升级........................................361．人工智能赋能安全实现主动智能防御，以智能技术反制风险......362．人工智能安全技术创新，构建协同发展新生态..................373．开源技术驱动人工智能安全创新与产业协同发展................38（二）多方协同联动构建全链条安全防护生态..........................401．强化企业主体协同，夯实安全治理技术根基2．深化产学研用联动，增强安全治理创新动能3．推进企业自律与行业协同，共筑安全治理防线（三）完善标准应用筑牢产业规范发展根基............................421．健全标准体系架构实现全链条覆盖2．强化标准推广应用提升产业执行效能（四）多层次的人工智能安全治理体系建设............................451．深化产业协作，凝聚多方安全治理合力2．健全风险防控，提升应急处置能力 ..................40..................41................42..........................43........................44......................45..........................45 表目录图1基于云计算的人工智能市场规模........................................2图2多层次安全产品体系..........................................................10图3云上人工智能安全风险概览..............................................16图4基于自然语言的问答式应用..............................................22图5基于知识库和精调大模型的知识引擎式应用...................23图6面向任务执行的智能体应用..............................................24图7云上人工智能风险防护边界..............................................25图8云上人工智能安全防护体系框架......................................26 1一、云上人工智能安全发展概述（一）云上人工智能产业生态深度演进，服务模式多元化与安全挑战并存在全球数字化转型的浪潮中，云计算与云上人工智能的深度融合已成为驱动产业变革的核心力量。云计算凭借弹性算力供给与资源高效调度，为云上人工智能的模型训练与推理提供坚实的基础设施支撑。而云上人工智能则通过智能算法优化，赋予云服务自主决策与智能交互能力，二者相互赋能，构建起云智算生态体系，正以前所未有的速度重塑各行业发展格局。与此同时，随着应用场景的不断拓展，安全问题逐渐凸显，成为制约产业健康发展的关键因素，构建全方位的安全防护体系迫在眉睫。1．产业生态持续发展，市场驱动与技术赋能协同共进一是云上人工智能产业规模持续增长，成为数字经济核心引擎。近年来，云上人工智能市场保持着持续高速增长，成为全球数字经济发展的重要引擎之一。根据VerifiedMarketResearch发布的《GlobalCloudAIMarketSizeandForecast》1报告显示，2024年全球基于云计算的人工智能市场规模已达到482.2亿美元，预计在2025年至2032年期间将以30.1%的复合年增长率快速扩张，到2032年市场规模将达到3934.4亿美元。这一增长主要受企业加快数字化转型、云基础1来源：VerifiedMarketResearch，PRNewswire，2025年4月11日 2设施广泛采用以及基于云的人工智能方案和工具兴起等因素驱动。第一，作为新基建与数字化转型的关键支撑，其被金融、制造、医疗等多行业广泛采用，推动智能技术与云计算深度融合，形成算力供给与产业赋能的闭环；第二，云上人工智能服务模式加速技术普惠，市场渗透从头部企业向中小企业延伸，成为数字经济增长极。图1基于云计算的人工智能市场规模数据来源：VerifiedMarketResearch,《GlobalCloudAIMarketSizeandForecast》二是产业技术底座加速构建，云平台通过核心功能体系夯实技术协同基础。云平台作为云上人工智能产业的技术底座，通过整合算力、开发、服务三大核心能力，形成系统化的技术协同支撑体系。其一，算力资源的集约化管理与弹性供给机制。云平台通过分布式计算架构实现算力资源的池化管理，将异构算力与存储资源进行统一调度，既能够支撑大规模模型训练的算力需求，又能根据业务流量动态调整资源分配，解决算力供给与需求的匹配问题。其二，全流程开发工具链的一体化集成与能力下沉。云平台整合数据预处理、模型训练、部署推理等全环节开发工具，构建低代码、模块化的人工智能开发平台。 3通过可视化编程界面、自动化调参与模型优化工具，平台将专业算法开发能力转化为普惠化工具，降低技术应用门槛。这种能力下沉机制促进多领域协作开发，推动技术创新从头部企业向全行业渗透。其三，智能服务的标准化输出与场景化适配体系。云平台将人工智能能力封装为标准化服务接口，以模型即服务模式向企业输出自然语言处理、计算机视觉等功能。一方面通过领域数据微调与策略优化，使通用模型具备行业特性；另一方面集成数据脱敏、合规审计等多个模块，满足金融、医疗等领域的特殊要求。标准化与定制化结合的模式，推动人工智能技术从通用能力向产业专属解决方案转化。2．服务模式体系多元适配行业需求，面临差异化安全风险挑战一是公有云托管模式以标准化服务体系实现算力资源的普惠供给与弹性配置。第一是模式体系方面。借助公有云平台向用户提供SaaS、PaaS、IaaS等全栈人工智能服务，支持以按需付费方式灵活获取算力资源与模型能力，形成开箱即用的技术供给体系。第二