2025中国国际大数据产业博览会（简称数博会）的脚步日益临近，作为全球大数据领域的年度盛事，其专业展将于8月27日盛大开馆。本届数博会聚焦数字经济前沿，而数据安全无疑是其中最为核心且备受瞩目的议题之一。在人工智能（AI）技术，特别是大模型浪潮席卷全球的背景下，数据安全所面临的挑战与机遇并存，其战略意义达到了前所未有的高度。网络安全行业翘楚奇安信集团，将以“AI驱动数据安全”为主题，携其在网络安全及数据安全领域的诸多创新成果，亮相数博会W1E03展位，与全球业界同仁共同探讨AI时代数据安全的新思维、新方向与新实践。
人工智能与数据安全的深度融合：机遇与挑战并存
人工智能技术，尤其是近年来爆发式发展的大模型，正深刻改变着各行各业的生产模式与安全格局。数据作为AI大模型训练、优化及应用的核心“燃料”，其数量呈现爆炸式增长，价值持续攀升。然而，伴随数据价值提升的，是其面临的安全威胁日益复杂与严峻。传统的数据安全防护手段在应对AI时代海量数据、高速流动以及新型攻击模式时，显得力不从心。这使得将人工智能技术反向应用于数据安全防护，成为一种必然趋势。
AI在数据安全领域的应用，并非仅仅是工具层面的辅助，更是实现了从被动防御向主动预测、从人工分析向智能决策的范式转变。通过AI，安全系统能够更高效地识别异常行为、预测潜在威胁、优化响应流程，从而构建更为坚固的数字防线。同时，AI的深度学习能力也使得数据脱敏、加密、访问控制等传统技术得以升级，实现更精细化、动态化的管理。
然而，AI与数据安全的融合并非坦途。AI本身的安全问题，如模型中毒、对抗性攻击、隐私泄露等，都可能被攻击者利用，反过来对数据安全造成威胁。因此，如何确保AI自身的安全性，并有效利用其能力提升数据安全防护水平，成为当前及未来网络安全领域的重要课题。这需要行业参与者不仅关注技术创新，更要从顶层设计、标准制定及生态协作等多个维度进行系统性布局。
大模型时代的数据安全挑战：从“燃料”到“堡垒”的演进
随着ChatGPT等生成式AI大模型的普及，各行各业正积极探索将大模型技术应用于业务创新。无论是智能客服、代码辅助、内容生成，还是数据分析，大模型都展现出了巨大的潜力。但与此同时，其对数据的极度依赖也带来了前所未有的安全挑战：
- 训练数据污染风险：恶意注入虚假或有偏数据可能导致模型生成有害内容或产生安全漏洞。
- 推理过程中的数据泄露：在用户与大模型交互过程中，敏感输入可能被模型记住或通过特定提示词被诱导输出。
- 模型窃取与滥用：大模型的知识产权和商业价值巨大，可能成为攻击者窃取目标，或被滥用进行网络攻击。
- 隐私与合规问题：大模型训练数据包含海量用户数据，如何确保合规性、满足GDPR、CCPA等法规要求，是全球性难题。
- 供应链安全：开源大模型或第三方API的引入，可能带来未知的供应链安全风险。
面对这些挑战，奇安信等领军企业正积极探索创新解决方案。他们认识到，数据在大模型时代已不再仅仅是简单的“燃料”，更应被视为需要精心守护的“数字堡垒”。这要求安全防护策略必须从传统的数据边界防护，拓展到整个大模型的生命周期，涵盖数据采集、训练、微调、部署到应用运营的全链条。例如，根据一项行业调研显示，全球超过60%的企业表示在大模型应用初期，最担忧的就是核心业务数据和客户隐私的泄露问题，这凸显了构建全面、纵深防护体系的紧迫性。
奇安信的AI驱动数据安全战略与创新实践
作为深耕网络安全领域的“国家队”奇安信，始终将数据安全视为其核心战略重点。面对AI大模型带来的新挑战，奇安信积极布局，将其在人工智能、大数据等前沿技术领域的深厚积累，全面应用于数据安全和个人信息保护解决方案中。在本届数博会上，奇安信将集中展示其在“AI赋能数据安全”主题下的最新成果，为业界提供应对新时代挑战的实战经验。
1. 技术创新：AI驱动下的安全运营中心（AISOC）
奇安信的AISOC（AI Security Operation Center）是其在AI驱动数据安全领域的一大亮点。它依托奇安信多年积累的海量安全数据以及自主训练的先进AI模型，实现了安全威胁的智能化、自动化管理。
- 实时监测与智能分析：AISOC能够对全网流量、日志、资产等进行7x24小时不间断监测，通过AI算法对海量数据进行深度挖掘与关联分析，快速识别出潜在的异常行为、恶意攻击模式和高风险漏洞。例如，当检测到某个内部系统出现异于常规的数据传输模式时，AISOC能够即时比对历史基线、外部威胁情报，并结合上下文信息，在毫秒级时间内判断其是否为数据窃取尝试，显著缩短了威胁发现时间。
- 自动化响应与决策支持：一旦威胁被识别，AISOC能够根据预设的策略和AI模型推荐的最佳实践，启动自动化响应流程。这包括但不限于自动隔离受感染主机、阻断恶意流量、修补已知漏洞等。这种“更准发现威胁、更快完成调查、更全完成处置、更少依赖专家”的模式，极大提升了安全运营的效率和效果，将以往需要数小时甚至数天的人工干预，缩短至数分钟，显著降低了企业的安全运营成本和风险暴露窗口期。
2. 前瞻性防护：大模型安全空间防护方案
针对大模型应用场景特有的安全挑战，奇安信提出了创新的“大模型安全空间防护方案”。该方案的核心理念是将大模型应用涉及的所有关键元素——数据、算力、平台、应用以及域内管理的终端及人员——划归到一套名为“红域”的专属防护体系中。
“红域”并非简单的隔离区，而是一个全生命周期、多维度的立体纵深防御空间。它旨在覆盖大模型从训练、微调、部署到运营的全过程中的各类风险场景：
- 训练阶段：防止数据投毒，确保训练数据的纯净性与合规性；
- 微调阶段：管控微调数据的访问权限与操作行为，避免敏感信息泄露；
- 部署阶段：强化模型本身的安全性，防范模型窃取与篡改；
- 运营阶段：抵御提示词注入攻击、模型推理结果的误用或滥用，以及防止通过模型反向推导出敏感训练数据。
通过构建基于零信任原则的身份认证与访问控制、数据加密、行为审计、安全沙箱等技术，奇安信的大模型安全空间防护方案有效降低了大模型应用可能面临的数据泄漏风险与业务中断风险，为企业基于大模型的智能业务创新提供了坚实的安全底座。根据奇安信内部实验室的测试数据，应用此方案可将大模型应用的数据泄露风险降低80%以上，同时将恶意提示词注入成功率控制在5%以下，极大地提升了模型应用的韧性与安全性。
3. 核心产品体系：构建多层次数据安全屏障
除了上述创新方案，奇安信还将展出其成熟且功能强大的数据安全产品矩阵，共同构成多层次、全方位的数据安全防护屏障：
- 数据安全管控平台：作为数据安全治理的核心，该平台提供数据资产识别、分类分级、权限管理、风险评估等功能，帮助企业全面掌握数据安全态势，并制定精细化的安全策略。它通过可视化界面，让企业能够清晰了解敏感数据分布、流动路径及访问情况，为决策提供数据支持。
- 数据安全网关（SWG）：部署在网络边界或数据流关键节点，对进出企业的数据进行深度内容检测与过滤，有效防范数据外泄、恶意文件传输等风险。它集成了DLP（数据防泄露）、AV（防病毒）、URL过滤等多种安全功能，是企业网络数据安全的第一道防线。
- 数据库审计与防护系统：专注于数据库层面的安全，对所有数据库操作行为进行实时监控、审计与分析，及时发现并阻断非法访问、SQL注入、越权操作等潜在威胁。该系统能够详细记录每一次数据库访问的源IP、用户、操作指令及时间戳，为事后追溯和合规性审查提供详实证据，确保数据库核心数据的机密性、完整性和可用性。
这些产品相互配合，共同构建了一个从数据识别到传输、存储、使用的全生命周期数据安全防护体系，确保企业数字资产的绝对安全。
行业标准与生态建设的引领作用
作为“网络安全国家队”的重要成员，奇安信深知技术创新之外，标准制定和生态建设对于整个行业的健康发展同样至关重要。
- 参与标准制定：奇安信积极参与工信部相关科技项目及国家数据安全标准制定工作，将其在数据安全领域的实践经验和前瞻性思考融入国家标准，为行业提供统一、规范的指导，有效提升了全社会的网络安全防护水平。
- 推动生态共建：在数据安全生态体系建设方面，奇安信凭借在可信数据空间领域长期的探索研究和实践积累，成为唯一一家被授予可信数据空间联盟理事单位的网络安全公司。这表明了其在推动数据要素安全流通、构建信任机制方面的领导地位和贡献。通过与产业链上下游伙伴的深度合作，奇安信致力于打造一个开放、协作、共赢的数据安全生态系统，共同应对日益复杂的网络安全挑战。
展望：共塑AI时代的数字安全未来
奇安信相关负责人强调：“数据安全是人工智能大模型应用的核心关切，没有安全的‘底座’，数字经济的创新发展便无从谈起。” 这句话深刻揭示了数据安全在当前数字经济发展中的基石作用。2025数博会不仅为奇安信提供了一个展示其创新成果的广阔舞台，更是一个凝聚行业共识、共商安全路径的关键桥梁。
展望未来，AI技术与数据安全的深度融合将持续演进。随着国家对数据要素价值挖掘和安全合规要求的不断提升，以及AI大模型技术的持续迭代，数据安全防护将面临更多新的课题。奇安信将借此机会，与产业链上下游伙伴、专家学者、政府机构等进行深入交流，分享其在AI赋能数据安全方面的最新实践经验，共同探索符合中国数字经济发展需求的安全解决方案。
可以预见，通过持续的技术创新、标准引领和生态协作，我们有望共同构建一个更加安全、可信的数字环境，为人工智能的健康发展和数字经济的繁荣昌盛提供坚实的保障。这将是一场持续的技术竞赛，也是一场关于信任与安全的共同使命。
