“只是简单和AI聊天，个人生活细节可能被悄悄采集。”

“一段有趣的视频，分不清是AI生成还是真实拍摄。”

“办公使用AI工具，上传的文档可能造成信息泄露。”

随处可见的AI应用场景，暗藏着不容忽视的网络安全隐患。在近日举办的2026年国家网络安全宣传周期间，业界人士表示，要从科研机构深耕技术源头、经营主体优化技术方案，多方协同发力，筑牢AI网络安全屏障。

如何看待AI时代网络安全发展？

大模型技术的全面普及与产业落地，彻底重塑了网络安全的风险形态，AI供应链安全成为行业关注的核心焦点。中国工程院院士、中关村实验室首席科学家云晓春表示，AI供应链不是一次构建、一次验收，而是持续配置与行为管理。AI安全防护不能等到风险爆发后再补救，安全工作应当尽量前置，在开源构建阶段就完成安全验证。同时，不断强化运行时的风险发现和应急处置能力，把隐患化解在萌芽阶段。

有业界人士表示，要持续强化模型运行过程中的动态风险排查、实时监测与应急处置能力，第一时间识别隐患、化解风险，将各类安全隐患解决在初始状态。

随着AI技术渗透至各行各业，网络安全的防护边界也在持续拓宽，早已突破传统信息系统的单一防护范畴。泉城实验室常务副主任杨波说，网络安全已经从传统的信息系统防护，逐步拓展到数据、计算、网络、人工智能等领域。多领域的网络安全课题是一个博弈过程，需要更多的人才、更好的技术来应对一直变化发展的态势。

如何构建适配AI智能体的防御体系？

“网络安全需要打造‘三位一体’纵深防御。”奇安信集团副总裁张龙将其分为高位认知、中位决策与低位执行三个层级，依靠大模型赋能的智能大脑、AI智能体集群驱动的自主决策中枢、全栈AI化的安全产品组件，搭建拥有秒级响应、分布式协同能力的防御系统。把AI安全能力赋能信息分析决策、安全运营、攻击面管理、数据安全等场景，推动政企安全从过去传统的“补漏洞、建边界”，向着“管路径、体系化”升级。

如何实现治理的精细化与生态化？

中孚信息董事长魏东晓提出，安全能力的演进是从“看见异常”走向“理解关系”，再到“管控关系、治理关系”。其中，数据安全要从过去“靠规则找异常”，升级为解析资产、身份、行为和数据之间的高维动态关系，依托数据标签标识体系，实现全链路数据可见、可控、可追溯。

网络内容生态，是AI安全治理的重要一环。百度智能云司南AI审核相关负责人表示，传统的查找关键词、小模型审核、人工复核的模式存在泛化性不足、规则迭代滞后、多模态审核割裂的现象。AI技术推进了多模态联合语义理解、升级了深层意图推理能力、优化了场景自适应技术，进一步平衡内容合规与生态活力，助力社交、直播、多语言平台等业态发展，实现从人力密集型向智能治理型转变。

业内人士认为，网络安全建设是一项多主体、全维度、长期性的系统工程。从国家层面完善顶层设计、城市探索实践路径、科研机构紧盯源头风险、企业打磨落地技术方案，最终落脚点是守护普通大众。要依靠体系化的AI网络安全技术建设，构筑起多层次防护网，让大众安心拥抱智能时代。