鸿蒙智能安全白皮书

终端AI的发展趋势与风险挑战

• 发展趋势： 终端AI正从附加功能转向核心能力，推动智能硬件和人机交互重构。主要趋势包括：
  • 端侧算力升级： NPU算力提升，支持大模型在终端运行，形成端云协同架构。
  • 硬件重构与生态爆发： NPU和AI加速芯片成为终端标配，AI终端形态扩展至全场景，软件生态快速完善。
  • 应用场景渗透： 从消费级向行业级渗透，实现“全民普惠、产业赋能”。
• 风险挑战： 终端AI发展面临管理和技术层面的风险：
  • 管理层面： 数据隐私保护、利益相关方职责边界、供应链安全、运营管理。
  • 技术层面： 算法内生性与数据管控缺陷（算法缺陷、数据采集与隐私、数据存储与传输、数据生命周期管理）、基础设施安全、数据模型安全、应用服务安全（解耦架构风险、API接口风险、提示注入风险、权限与访问控制风险、Agent行为不可控、对抗攻击风险、模型后门风险）。

鸿蒙AI安全治理的基本原则

• 以人为本： AI服务于用户，符合人类价值观和伦理道德，保障用户权益和自主选择权。
• 安全可控： 具备防御合理可预见误用、滥用和恶意对抗攻击的能力，行为边界明确，脱离人类控制。
• 透明可解释： AI决策逻辑可解释，用户享有知情权。
• 保护隐私： 数据分类分级，遵循合法、正当、必要、最小化原则，依托隐私计算技术实现数据可用不可见。
• 全生命周期治理： 覆盖数据、模型、应用完整生命周期。
• 可追责： 明确系统、AI智能体及第三方生态的责任边界。

HarmonyOS 智能安全设计理念

• 设计即安全 (Security by Design)： 安全需求与业务需求同等优先级。
• 默认隐私保护 (Privacy by Default)： 系统默认最高级别隐私保护设置。
• 端云协同内生 (Native End-Cloud Synergy)： 端云协同部署安全能力，形成无缝协同防御体系。
• 动态自适应 (Dynamic Adaptation)： AI安全系统具备持续演进能力，根据新威胁情报和用户行为模式动态调整安全策略。

HarmonyOS智能纵深防御安全架构

• AI安全底座： 包括身份与访问控制、数据隐私保护、隐私/机密计算。
• 五道安全护栏： 数据安全、模型安全、算力安全、应用安全、动态自适应安全。

场景化安全实践

• 小艺对话： 安全唤醒、安全传输、锁屏安全。
• 图库智慧分析： 状态触发、存储隔离、用户可控。
• AI编创： 端侧预处理、云端计算隔离。
• 小艺智能体： 小艺时光机、小艺帮记、小艺 Claw、小艺帮帮忙、小艺建议、小艺搜索、小艺伴随式AI。
• 控件AI化： 安全访问机制、端侧轻量化部署。
• 星盾防诈： 一键启用、精准识别、主动干预。
• 智能体支付： 身份可信、权限管控、交互安全与行为追溯。
• 小艺体验改进： 用户主体权利随时变更、数据收集最小化、用户和设备标识无明文关联、数据有效期超期自动删除。

标准与认证体系

• AI安全标准体系建设： 深度参与标准制定，引领安全隐私技术方向。
• 华为标准践行与成果： 领头编制国家标准，推动行业标准研制，构建覆盖技术、系统、治理、生态的AI安全标准体系。
• 华为标准认证体系： 通过国家级权威机构认证，形成“AI治理+隐私合规”双认证体系，推动认证标准向国际互认拓展。

展望：迈向AI的安全未来，共建可信智能终端生态

• 内生安全： 模型在训练阶段引入对抗训练、差分隐私等技术，使模型自身具备抵御攻击、保护隐私的内在能力。
• 自适应主动安全： 构建端-边-云协同的安全生态，形成整体防护效应。
• 可验证安全： AI系统安全属性可被形式化验证与持续监测，安全决策过程透明可审计。
• 协同安全： 推动安全能力与 AI 系统深度融合，搭建一体化防护体系。
• 人类参与的终极决策： AI参数最终交由人类管控，赋予人类最终安全决策权。