以网安之基护航新质生产力发展

　　当前，新型工业化建设蹄疾步稳，数字经济与实体经济深度融合，“人工智能+”行动全面落地，数据要素基础制度持续完善，全国一体化数据市场加快成型，数字技术正在全方位重塑生产范式、激活发展动能，为网络和数据安全产业开辟广阔蓝海。数智技术赋能新质生产力的同时，网络安全风险范式同步迭代，传统安全隐患与AI衍生的新型风险交织叠加，攻防格局加速重构，对网络和数据安全产业高质量发展、安全治理体系现代化提出更高标准、更严要求。
 

　　数字浪潮之下，数据已经成为驱动新质生产力的核心生产要素。从智能制造产线的实时工况数据、产业链供应链协同信息，到政务、金融、交通等领域海量业务数据，数据在采集、汇聚、交易、共享、建模应用全链路中不断释放价值。全国一体化数据市场的建设，打通跨区域、跨行业的数据壁垒，推动数据从“沉睡资源”向可流通、可计量、可增值的生产要素转变。但数据的高流动性、可复制性，也放大了安全风险。数据分类分级管理不到位、流通边界模糊、权责界定不清，极易引发数据泄露、违规跨境流动、恶意倒卖等问题；在工业场景中，生产数据、工艺参数一旦遭到窃取、篡改，将直接冲击产业链供应链稳定，威胁关键信息基础设施安全。数据要素市场化不是“无约束流通”，安全可信是数据要素价值释放的前置条件，没有可靠的数据安全底座，数据市场就失去健康运行的根基国家数据局。
 

　　“人工智能+”的纵深落地，进一步改写网络安全的攻防逻辑，催生一系列区别于传统网络安全的全新挑战。一方面，人工智能成为攻击工具，自动化漏洞挖掘、定向生成恶意代码、深度伪造、智能爬虫、AI驱动的钓鱼攻击大幅降低攻击门槛，攻击速度更快、隐蔽性更强、规模化程度更高，传统基于边界防护、特征匹配的防御手段越来越难以应对动态变化的威胁，“带漏运行”逐步成为数字化系统的常态光明网。另一方面，大模型、行业智能体本身就是新的防护对象，模型投毒、提示注入、训练数据污染、模型权重窃取、输出结果不可控等AI原生安全风险凸显。工业大模型、企业智能助手深度嵌入生产决策流程，算法偏见、模型越权调用数据、智能体自主执行风险，一旦失控，风险会沿着业务链条快速传导扩散。与此同时，传统病毒木马、勒索攻击、基础设施漏洞等老问题并未消失，新旧风险叠加共振，安全风险从网络层、系统层延伸至模型层、算法层、业务决策层，安全边界持续泛化，安全形态日趋复杂多元。
 

　　风险格局的深刻变化，倒逼网络和数据安全产业加快转型升级，走出一条高质量发展之路。过去的安全产品多以单点防护、被动防御为主，重设备堆砌、轻体系协同，难以匹配新型工业化、一体化数据市场、大规模AI应用的场景需求。新形势下，网络安全产业必须从“卖产品”向“体系化安全服务、全生命周期治理”转型，坚持技术自主创新主线，聚力突破密码技术、可信计算、隐私增强技术、数据脱敏、联邦学习、AI安全检测、态势感知等核心技术，研发适配工业互联网、数据交易所、大模型平台的专用安全方案，以安全技术创新对冲智能化攻击威胁。用好AI赋能安全，建设智能安全运营体系，依托大模型实现威胁自动研判、告警降噪、关联溯源、闭环处置，打造“AI防AI”的攻防能力，实现从被动应急处置向主动预测、动态防御转变。
 

　　筑牢安全防线，制度治理与产业创新需要同向发力、协同推进。要持续完善数据要素配套法治与标准体系，细化数据分类分级保护规则，明确数据处理者、流通平台、交易各方的安全责任，把安全合规嵌入数据采集、交易、使用、销毁全流程，健全风险评估、安全审计、应急响应、责任追溯机制，构建适配全国一体化数据市场的可信流通框架，做到“流通有边界、使用可管控、行为可追溯”。压实各方主体责任，关键信息基础设施运营者、工业企业、平台机构要落实网络安全等级保护、数据安全管理要求，同步规划、同步建设、同步使用安全防护设施，杜绝重数字化建设、轻安全投入的倾向。监管层面坚持包容审慎与底线监管并重，完善人工智能安全评估、算法备案、模型安全测试机制，对新技术新应用开展前置风险研判，引导行业自律，形成政府监管、企业主责、社会监督的多元治理格局。
 

　　面向未来，我们要坚持统筹发展和安全，以技术创新锻造安全硬实力，以制度规范完善治理软环境，以产业协同构建全域防护体系，持续提升网络数据安全风险感知、防御、处置能力，在安全可控的环境中推动数字经济与实体经济深度融合，让数据要素有序流动、智能技术向善赋能，为高质量发展筑牢坚实可靠的网络安全屏障。