专访｜卫士通石元兵：密码技术创新发展要以应用需求为牵引******

　　置身于数字时代，数字基础设施安全、网络安全和数据安全愈发受到全社会的广泛关注和高度重视。目前，我国数据安全问题存在哪些难题待解？如何通过密码应用支撑数据安全和网络安全产业发展？在2022西湖论剑·网络安全大会期间，卫士通总经理助理、研究院院长石元兵接受记者采访，畅谈密码及数据安全产业的前沿视角。

　　记者：我国数据安全问题集中体现在哪些方面？

　　石元兵：数据的来源是多方面的：在推进数字中国建设过程中，各行各业各领域均会产生、采集、存储、处理和流通大量数据信息；另外，个人在网络空间中既是数据的贡献者，也是数据服务的使用者。单点数据的敏感性或者重要性相对不那么强，但是一旦大量汇聚，就面临着比较大的安全挑战。

　　从政府监管的角度看，《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等一系列政策法规的出台，进一步强化了数据监管工作的落实，但还存在数据合规监管工作中技术手段不完善、支撑能力不足等问题。

　　从企业的角度看，现在还面临很多数据安全风险挑战。比如，违规、超范围采集个人信息和其他信息，甚至涉及到数据的非法交易和违规滥用。另外，政府部门既要考虑开放数据公共服务，同时也会面临数据跨部门共享利用等需求。这些问题或迫切需求，都需要通过技术手段、服务能力或运营模式的不断创新，去支撑相关各方的数据资源可信、可靠流动和高效应用。

　　从个人层面来讲，目前还有很多人对个人信息缺乏保护意识，需要不断加强宣传，不断提升公民对个人信息的保护意识和识别防范风险能力。

　　记者：在推进数据安全过程中，密码产业的重要性不容忽视。在发挥密码产业重要作用方面面临哪些挑战？

　　石元兵：在数据资源的全生命周期进程中，各环节所面临的风险不尽相同，呈现多样化的特点。密码是保障数据安全的核心基础支撑技术，除了数据加密，还可为数据隔离、数据脱敏、数据标记、数据溯源、共享利用等提供支撑。

　　在保障数据安全方面，需要识别实际场景中的安全风险，梳理出安全需求，并以此为牵引，从技术研究、产品研制、应用支撑和服务模式等方面不断创新发展，持续丰富密码供给体系和供给能力。密码的高质量供给，已经超越了单一产品提供的范畴，更侧重于以保护用户的重要数据为目标，提供基于密码的体系化安全防护能力，这就要求我们不能只聚焦于产品提供，更要关注实际应用场景和具体业务逻辑。

　　记者：密码应用将如何助推数据安全产业发展？

　　石元兵：重点是要以密码基础理论创新、共性前沿技术创新作为驱动力，以应用需求作为牵引力，发挥好密码保障数据安全的核心技术和基础支撑作用，助力数据安全产业的高质量发展。

　　记者：卫士通在商用密码安全方面形成了哪些经验？

　　石元兵：密码作为卫士通的核心能力之一，我们在为重要行业领域用户提供网络安全、数据安全产品和服务的基础上，不断追求创新发展，一方面提升密码技术、产品和服务等体系供给能力，同时加强与众多国内优秀企业的合作，把密码技术与基础软硬件、应用系统融合嵌入，发挥好密码保障自主信息技术体系安全的效能。（记者 孔繁鑫）

360联合天津智慧城市数字安全研究院发布《全球人工智能安全治理》报告******

　　2023年1月10日，360天枢智库、天津智慧城市数字安全研究院、网络空间国际治理研究中心三方联合发布《全球人工智能安全治理》报告，报告站在全球视角的宏观高度纵览、分析和解读人工智能安全治理问题，提出人工智能发展面临十大安全挑战，旨在探索既能发挥人工智能技术效益又能控制其安全风险和负面影响的治理之道，是中国学术界和产业界对人工智能发展与安全的一次思想碰撞与深度探索，对人工智能安全治理具有积极指导意义。

　　在人工智能加速智能化变革的同时，针对人工智能的伦理规范、风险框架、以及治理理念和模式的探索成为各国学术界和政策界的重点工作。360首席安全官、天津智慧城市数字安全研究院院长杜跃进称，人工智能作为中、美、欧等国家或地区都在积极发展的关键新兴技术，其在发展过程中所产生的安全挑战也更为复杂多元，世界主要国家和地区已经将安全治理列为各自人工智能战略的优先事项。

　　目前，各国普遍关注的人工智能安全问题共十类，包括网络安全问题、企业合规问题、可解释性问题、隐私安全问题、声誉和伦理问题、未来劳动力问题、公平性问题、人身安全问题、社会稳定问题、以及国家安全问题。而以上挑战映射到人工智能的研发和应用过程，又可以划分为人工智能自身安全、衍生安全、以及人工智能赋能安全等核心安全挑战。

　　报告显示，作为一种数字技术，人工智能“双刃剑”特征明显，不仅自身存在数字安全威胁和隐患，随着人工智能工程化、场景化、平台化落地不断加快，人工智能安全需求已经超越单纯技术范畴。面对日趋复杂的安全挑战，人工智能安全治理难以一蹴而就，只有在实践中不断摸索，才能将人工智能安全风险遏制在可控范围。

　　报告对各国人工智能安全治理模式进行了深入剖析，针对上述问题，报告主要发现：美国流派在人工智能安全治理上采取的手段是在人工智能技术部署、使用与监测的全过程中都进行验证与监管，建立与之配套的规范体系；欧盟流派则更寄希望于运用监管框架与信任体系来对人工智能的安全进行规制，其规制更倾向于人权方向；相较美国与欧盟，中国流派的人工智能安全治理致力于形成内含研发、管理和应用的全流程安全保障体系，涵盖基础框架研制、基本安全原则、供应链管理实践指南、安全服务能力、应用领域的标准研制等各个方面。

　　为了避免人类社会发展被技术创新所“反噬”，也就是落入所谓的“科林格里奇困境”，产学研各界以监管和设置可操作性原则为主导，通过治理实践凝聚共识，探索人工智能安全治理的思路与模式。报告详细介绍了业界通用的各类风险治理思路，首先是基于未来风险预防的影响评估模式，其次是基于自主性原则的元监管模式，然后是基于透明追踪的AI系统预警模式。并由此细分出以用户为考虑重点的参与性设计和以政府为主导力量的敏捷治理两条路径。

　　在中国，360等多家人工智能龙头企业以自身实践构建行业安全案例，走出了技术赋能、行业规制、平台监测的多种道路。其中，360承建了科技部牵头成立的“安全大脑国家新一代人工智能开放创新平台”建设，集中解决各类人工智能发展问题，引领人工智能安全生态建设。

　　作为报告联合发起方，天津智慧城市数字安全研究院依托于新一代人工智能创新发展试验区核心区——中新天津生态城提供的丰富应用场景，紧紧把握新型城市发展规律和机遇，致力于促进人工智能与经济社会发展深度融合，助力打造“智慧城市国家级标杆区”。

　　随着数字经济成为改变全球竞争格局的关键力量，人工智能产业将得到更大发展。同时，人工智能安全治理也将得到全世界的关注和推动，《全球人工智能安全治理》报告作为相关领域的权威论著，也将为人工智能产业的健康发展贡献一份重要的力量。