随着我国“人工智能+”行动的深入推进，各类智能体及AI应用广泛渗入生产生活场景。而近期频发的AI安全事件，不仅引发公众关注，也成为产业界与学界协同攻坚的重要方向。近日，全国网络安全标准化技术委员会（以下简称“网安标委”）正式组建“人工智能安全标准工作组”（WG9），标志着我国人工智能安全标准体系建设进入系统性推进阶段。
AI安全事件频发攻防之战升级
近期，全球人工智能行业安全事件频发。3月底，人工智能公司Anthropic旗下AI编程工具Claude Code源代码泄露，这一事件被视为AI行业首次核心代码泄露事件。
奇安信安全专家章磊认为，综合各类公开信息以及Anthropic的官方回应分析，此次源代码泄露是典型的发布流程中的人为失误，属于供应链安全事故。“好比原本只该给顾客成品，结果把全套制作图纸一起送出去了。”
“产品的核心逻辑和防护底线一旦公开，整个产品的运作方式就变得透明。竞争对手可以直接研究它的架构、功能设计、智能体逻辑，能快速模仿、追赶甚至优化。同时，安全规则暴露后，也更容易被人找到漏洞、绕过约束、破解使用限制。”章磊表示。
今年以来爆火的智能体工具OpenClaw（俗称“龙虾”）也接连被曝出存在多重安全隐患。4月3日，国家信息安全漏洞库（CNNVD）发布通报称，自3月10日至4月2日，共采集OpenClaw漏洞155个，其中超危漏洞11个、高危漏洞53个，OpenClaw多个版本受到漏洞影响。
“我们只花了一个下午，就攻破了OpenClaw。”国内知名白帽安全团队DARKNAVY安全创新总监陆晨表示，目前，国内主流的“龙虾”方案分为两类：一类是在OpenClaw基础上套壳提供对话框，另一类是提供服务器供用户自行配置。相比较而言，前者风险更高，一旦被攻破，黑客就能直接获取服务器权限，甚至访问内网大模型。
上海交通大学安泰经济与管理学院副院长刘少轩透露，近期一家制造业企业因为仓促上马OpenClaw，导致产线停产72小时，直接损失可能超过2000万元。还有一家法律服务企业，因为没有做好风险防范和数据安全，导致大量客户隐私数据泄露。
亚信安全相关负责人也指出，当前网络攻击正在向智能化、自动化演进，黑客利用AI实现勒索软件载荷的动态生成、高仿真钓鱼内容制作，使得攻击效率与隐蔽性大幅提升。AI自主攻击智能体、基于深度伪造的商务诈骗，将成为2026年最紧迫的安全挑战。
AI安全供给发力需求创造机遇
国资委1月底发布的数据显示，中央企业已在工业制造、能源电力、智能网联汽车等重点领域，打造了超过1000个AI应用场景，AI赋能产业转型的态势日益明显。与此同时，AI安全问题引发的行业担忧，也催生了全新的安全需求，推动AI安全供给侧持续发力。
对此，东莞证券认为，近期OpenClaw等智能体技术快速落地，催生全新安全需求场景，叠加网络安全领域政策利好持续释放，行业有望迎来新的增长机遇。
长江证券则预测，2026年国内网络安全市场规模有望突破1500亿元，2030年可达3000亿元，年复合增长率达18%至20%，行业正处于发展黄金期。
同时，AI安全新品与服务也在持续发布。近日，上海人工智能实验室推出高安全产业级智能体平台SafeClaw，聚焦高安全需求的产业智能化转型，以推动行业从“事后安全”迈向“内生安全”的路径。同时，上海人工智能实验室还开源了能快速诊断风险的智能体守卫模型，并探索将安全准则内嵌至智能体决策层的“内生进化”治理框架。
“最危险的并非已知风险，而是‘没有想到的危险’，因此，当前的核心任务是，在AI能力飙升的同时，前瞻性地构建内生安全体系。”上海人工智能实验室领军科学家胡侠表示，“这些工作旨在将安全能力深度融入AI发展全链条，为智能体时代的‘内生安全’提供系统性解决方案。”
AI治理持续完善安全标准加速制定
随着人工智能被广泛应用，人工智能治理也越发受到重视。今年政府工作报告明确提出“完善人工智能治理”，全国人大常委会工作报告提出“加强人工智能领域立法研究”。
在此背景下，人工智能安全标准正在加快制定。3月25日，工信部公开征求《人工智能安全治理模型上下文协议应用安全要求》等行业标准计划项目意见。
4月初，人工智能安全标准工作组（WG9）表示，将重点推动《网络安全技术人工智能安全能力成熟度评估方法》《网络安全技术人工智能应用安全分类分级方法》及《网络安全技术人工智能技术涉及未成年人应用安全指南》等核心标准的落地实施。同时，在全国网安标委统一部署下，集中力量攻坚内生安全与数据基座、新形态与服务安全、系统与应用安全及科学评测等领域的国家标准。
“针对AI带来的新型风险，需从政策法规、技术标准、实施机制三个层面协同推进。”奇安信副总裁张勇认为，展望未来，第一，安全将从“可选配”升级为“必标配”，安全合规将从推荐性转向强制性，可以设定“AI安全投入不低于AI应用总投入15%”这样的行业基准；第二，网络安全从“单点防护”走向“全链条协同”，实现“一处发现攻击，全网自动免疫”；第三，从“人防”走向“技防+智防”，AI对抗AI成为攻防常态；第四，从“被动应急”走向“主动免疫”，构建韧性防御体系，实现“即使遭受攻击也能快速恢复、核心数据不丢失”。
