云计算开源产业联盟：
《2025年云上人工智能安全发展研究报告》

（完整版.pdf ）
以下仅展示部分内容
下载方式见文末

《2025 年云上人工智能安全发展研究报告》立足云计算与人工智能深度融合的产业背景，系统剖析了云上人工智能安全的发展现状、全流程风险、防护体系建设路径及未来趋势，为产业安全发展提供了系统性参考框架。

一、云上人工智能安全发展概述

（一）产业生态与服务模式演进

云计算与人工智能的协同融合构建了云智算生态，成为数字经济核心引擎。数据显示，2024 年全球基于云计算的人工智能市场规模达 482.2 亿美元，预计 2032 年将增至 3934.4 亿美元，复合年增长率达 30.1%。云平台通过算力集约化管理、全流程开发工具链集成、智能服务标准化输出三大核心能力夯实技术底座，支撑产业规模化发展。

服务模式呈现多元化适配特征，不同模式面临差异化安全挑战：公有云托管模式以标准化服务实现算力普惠，但存在多租户数据隔离失效、API 滥用等风险；私有化部署通过物理隔离保障数据安全，却面临基础设施防护薄弱、运维成本高的问题；混合云协同平衡灵活性与安全性，但其跨平台数据交互与权限管理易形成防护盲区；大模型一体机实现软硬一体化部署，却存在供应链漏洞与版本管理隐患；模型即服务（MaaS）降低技术门槛，却面临输出可解释性不足、密钥泄露等风险。

（二）多维度风险困境与防护方向

云上人工智能面临系统性安全风险，贯穿全生命周期：开发训练阶段易遭数据投毒与后门植入，部署推理阶段面临对抗样本干扰与模型窃取，迭代更新阶段存在版本管理漏洞。同时，技术发展与安全治理存在代差，企业防护能力滞后于新型威胁，供应链开源组件与硬件设备的安全隐患进一步加剧风险。

应对风险需构建多元技术协同创新体系：通过机器学习实现数据安全智能化管理，借助深度学习提升威胁检测响应效率，依托生物识别强化身份认证；采用差分隐私、同态加密、联邦学习等技术保障数据全生命周期安全，通过对抗训练、模型水印等构建模型防护体系，部署 API 网关与态势感知平台夯实应用安全基础。此外，云服务商、人工智能服务商、安全企业需分工协作，搭建多层次安全产品体系，形成 “技术协同 + 机制保障” 的安全生态。

（三）法规标准与核心价值

我国已构建以《网络安全法》《数据安全法》为基础，涵盖算法治理、深度合成、生成式 AI 等领域的法规体系，2025 年《人工智能生成合成内容标识办法》的出台进一步明确内容溯源要求，标准化治理加速推进。

云上人工智能安全具有多维价值：对企业而言，可降低安全事件损失、保障业务连续性；对产业而言，能增强用户信任、拓展关键领域应用；对社会而言，可防范技术滥用、守护关键基础设施安全，同时应对量子计算等新兴技术带来的加密挑战。

二、云上人工智能安全风险分析与防护体系建设

（一）全生命周期风险暴露

1. 准备阶段
   ：数据层面存在来源合规性不足、敏感信息泄露风险，第三方数据集可能被恶意污染；基础设施面临虚拟化隔离缺陷、配置失误等问题，供应链开源框架与硬件设备的安全隐患易形成系统性风险。
2. 训练阶段
   ：模型窃取风险突出，攻击者可通过梯度向量分析重构模型架构；对抗样本攻击通过微扰动误导模型决策，且具有隐蔽性与可迁移性；训练数据偏见可能引发算法歧视，工具链漏洞则可能导致训练逻辑被篡改。
3. 推理部署阶段
   ：模型完整性易受破坏，后门植入与版本替换可能导致预设恶意响应；API 接口缺乏强防护易遭暴力破解与高频攻击，多租户环境下的资源竞争可能引发拒绝服务攻击。
4. 集成应用阶段
   ：输入内容注入通过对抗性提示绕过过滤规则，输出内容存在虚假信息与隐私泄露风险；多模态攻击跨视觉、语音等维度传播，传统单模态审核机制难以覆盖。

（二）全链条防护体系实践

1. 明确防护需求与目标
   ：随着应用从问答式交互向知识引擎、智能体应用演进，安全边界从模型本体扩展至数据、工具、协议等多维度，防护责任主体从单一团队延伸至跨部门及外部合作方，需构建适配业务形态的动态防护模式。
2. 构建全链治理框架
   ：以 “防护边界 + 防护关键点” 为核心，按服务模式维度针对不同部署形态制定差异化边界策略，按生命周期维度覆盖准备、训练、推理、应用全环节；聚焦基础设施、模型、数据、工具、内容五大关键领域，细化存储安全、模型窃取防护、数据清洗、API 安全、输出审核等具体措施，形成多维度防控体系。
3. 建立风险识别与预警机制
   ：主动识别训练数据偏差、模型 “幻觉” 等内生风险，动态监控接口漏洞、工具越权等衍生风险；利用机器学习与自然语言处理技术，融合日志审计、异常检测等手段，实现风险智能识别与趋势预测，形成 “感知 - 预警 - 响应” 闭环。
4. 强化综合治理与兜底保障
   ：建立跨部门协作机制与标准化流程，通过专题培训与模拟演练夯实人才基础，联合外部生态共建威胁情报共享平台；健全标准建设与风险评估体系，覆盖技术标准、应用标准与产品标准，引入第三方评估强化安全弱点整改；完善应急响应与恢复方案，通过安全设计加固、预案演练、数据备份等筑牢兜底防线。

三、云上人工智能安全发展趋势展望

（一）技术创新驱动安全升级

人工智能正重塑安全防护范式：机器学习赋予安全系统海量数据分析能力，可精准识别新型网络攻击；威胁预测技术通过历史数据与实时情报实现前瞻性防御；自然语言处理赋能安全日志解析与智能问答，提升运营效率。同时，人工智能与物联网、区块链等技术融合催生新型防护产品，开源技术打破壁垒，通过全球开发者协同加速安全方案迭代，但需应对代码漏洞与隐私泄露等开源风险，推动开源与闭源协同发展。

（二）多方协同构建防护生态

企业主体需深化产业链协作，芯片厂商、云服务商、模型提供商联合打造全链路防护产品，同行业通过攻防演练与情报共享提升整体防御水平；产学研用形成创新闭环，科研机构聚焦量子安全等前沿领域，企业推动成果转化，用户反馈驱动技术优化。此外，企业需健全自律机制，规范数据使用与算法设计，行业组织牵头共性风险攻关，形成 “企业主责 + 行业协同 + 科研支撑” 的治理格局。

（三）标准体系筑牢规范根基

标准建设需实现全链条覆盖：核心技术领域聚焦基础设施、模型、数据等关键环节制定专项标准；应用场景层面针对金融、医疗等行业定制专属规范；产品层面明确内容安全、系统安全等产品的性能指标与检测方法。通过标准宣贯、第三方评估验证等强化执行效能，中国信通院等机构牵头的试点评估加速技术落地，推动产业安全合规发展。

（四）多层次治理体系完善

治理体系需凝聚多方合力：压实企业主体责任，强化安全研发投入与全生命周期管控；发挥行业组织桥梁作用，搭建资源共享与技术合作平台；深化产学研用融合，形成 “需求 - 研发 - 应用 - 反馈” 的良性循环。同时，建立风险信息共享机制与标准化应急流程，通过模拟演练提升实战能力，培育复合型安全人才，全面提升应急处置与风险防控水平。

如需获取更多报告

扫码加入

“人工智能产业链联盟”

知识星球，任意下载相关报告！

报告部分截图

声明

来源：量子位，人工智能产业链union（ID:aiyuexingqiu）推荐阅读，不代表人工智能产业链union立场，转载请注明，如涉及作品版权问题，请联系我们删除或做相关处理！

编辑：Zero

文末福利

1.赠送800G人工智能资源。

获取方式：关注本公众号，回复“人工智能”。

2.「超级公开课NVIDIA专场」免费下载

获取方式：关注本公众号，回复“公开课”。

3.免费微信交流群：

人工智能行业研究报告分享群、

人工智能知识分享群、

智能机器人交流论坛、

人工智能厂家交流群、

AI产业链服务交流群、

STEAM创客教育交流群、

人工智能技术论坛、

人工智能未来发展论坛、

AI企业家交流俱乐部

雄安企业家交流俱乐部

细分领域交流群：

【智能家居系统论坛】【智慧城市系统论坛】【智能医疗养老论坛】【自动驾驶产业论坛】【智慧金融交流论坛】【智慧农业交流论坛】【无人飞行器产业论坛】【人工智能大数据论坛】【人工智能※区块链论坛】【人工智能＆物联网论坛】【青少年教育机器人论坛】【人工智能智能制造论坛】【AI/AR/VR/MR畅享畅聊】【机械自动化交流论坛】【工业互联网交流论坛】

入群方式：关注本公众号，回复“入群”

戳“阅读原文”下载报告。