用AI技术对抗AI风险　筑牢网络数据安全屏障

AI 带来的网络数据安全风险

伪造攻击风险：基于深度合成技术的换脸、换声攻击，形成 “伪造 — 攻击 — 变现” 的完整黑产链条，突破传统生物识别防御体系，动摇数字社会信任根基。

数据泄露风险：大模型在训练、推理、使用过程中涉及海量数据，若用户不当存储和处理，特别是违规处理涉密、个人隐私和商业敏感数据时，存在数据被非法获取、泄露的风险。

用 AI 技术对抗 AI 风险的措施

深度鉴伪技术：如国瑞公司研发的深度伪造音视频鉴伪系统，创新研发 “空频双域不一致性融合图像伪造检测模型” 和 “频谱 — 时序双维度语音伪造检测模型”，分别针对视觉和音频攻击，通过多尺度时序卷积网络、频域变换与特征重构技术、梅尔频谱分析等，精准捕捉生成式 AI 难以模拟的生理动态特征和识别合成语音的频谱失真，有效抵御各类基于深度合成与伪造手段的传播风险与诈骗风险。

构建全链条防御体系：国瑞公司建立了动态对抗样本库，集成 60 余类深度伪造生成模型，构建千万级的正负样本动态对抗训练体系，并运用分布式训练框架实现算法模型的持续进化。同时，开展模型压缩、硬件加速等工程化调优，确保技术成果转化为可落地的工业级解决方案。还建立了灰黑产技术动态追踪机制，通过样本情报共享、攻击模式挖掘等手段，持续更新防御策略库，确保对新型攻击手段的快速响应能力。

“学术 — 产业” 合作模式：高校团队参与技术路线选择与理论框架构建，聚焦深度伪造检测的底层算法模型优化，如基于生成对抗网络逆向解析、数字媒体取证理论等前沿方向，创新提出多模态伪造痕迹追踪模型。企业研发团队则主导算法设计、开发、训练与系统工程化落地，将算法调试为毫秒级响应的轻量化模型，加速实验室成果转化为工业级产品。

AI 技术在网络数据安全中的其他应用

威胁检测：AI 通过学习大量网络数据，建立复杂模型，能快速识别网络中的异常行为，及时发现隐藏在正常流量中的恶意软件通信，对于防范高级持续性威胁至关重要。

漏洞管理：AI 可通过自动化漏洞扫描工具，全面检测企业网络环境，快速发现已知漏洞，并对漏洞特征和潜在影响进行分析，对其优先级进行排序，还能根据企业网络架构和业务需求，提供针对性的漏洞修复建议。

用户身份验证：AI 利用生物识别技术，如指纹识别、面部识别和虹膜识别等，实现更安全可靠的用户身份验证，相比传统密码验证方式，具有高度准确性和不可复制性，更加安全便捷。