中国人民大学人工智能安全治理研究报告2026.pdf会员免费

人工智能安全治理研究报告（2026 年）中国人民大学人工智能治理研究院人工智能安全治理研究团队

人工智能安全研究报告20261目录第一章：引言与研究背景......................................................................................................61.1 时代背景与挑战................................................................................................................. 61.2 开展人工智能安全研究的紧迫性与必要性.....................................................................61.3 研究范围与核心问题界定................................................................................................. 71.4 研究方法与报告结构......................................................................................................... 81.5 核心判断与主要发现......................................................................................................... 8第二章：技术安全基础——模型鲁棒性、可靠性与安全性.................................................. 92.1 通用人工智能前夕的安全挑战.........................................................................................92.1.1 2025-2026 年 AI 安全态势宏观概述...................................................................... 92.1.2 鲁棒性、可靠性与安全性的概念重构................................................................102.2 重点问题剖析：新型攻击面与场景脆弱性...................................................................102.2.1 越狱攻击：从文本提示词到多模态和智能体注入............................................102.2.2 对抗攻击：隐蔽性升级与物理世界渗透............................................................112.2.3 场景脆弱性：分布外数据的泛化危机................................................................122.3 关键防御技术进展与当前局限性...................................................................................122.3.1 对抗鲁棒性增强：从多模态对抗训练到随机平滑............................................132.3.2 动态护栏与智能体沙箱：系统级防御的构建....................................................132.3.3 机械可解释性与内部状态干预............................................................................142.3.4 自动化红蓝对抗................................................................................................... 142.4 典型案例分析................................................................................................................... 152.4.1 案例一：某多模态医疗诊断大模型的 致幻事故....................................152.4.2 案例二：针对 L4 级自动驾驶视觉大模型的物理对抗攻击............................152.4.3 案例三：企业级金融 的跨模态越狱与数据窃取...................................162.5 未来展望与治理建议....................................................................................................... 162.5.1 技术演进趋势预测：从“黑盒盲测”走向“机制可解释性”与“零信任智能体架构”...........................................................................................................................................162.5.2 治理框架与标准制定建议：构建全生命周期的敏捷与可量化安全体系....... 17第三章 数据安全与隐私保护.............................................................................................. 183.1 数据安全已成为 AI 治理的核心议题.....................................................