近日，2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议在上海举行。国家主席习近平出席大会开幕式并发表主旨讲话，强调“人工智能应当成为人类的可信工具”，要高度重视人工智能引发的各类内生和衍生风险，推动构建法律法规、技术监测、风险预警、应急响应体系，筑牢安全底线，防范滥用恶用，确保人工智能始终处于人类控制之下。大会期间，在“AI产业技术安全生态”论坛上，中国网络安全产业创新发展联盟正式发布《“AI+网信安全”典型案例集》（以下简称《案例集》），炼石网络申报的《数据分类分级智能体安全防护平台》成功入选“人工智能赋能网信安全——人工智能赋能数据安全治理”方向典型案例。
智能化浪潮之下，安全的内涵正在被重新定义：攻击者开始用AI放大攻击的速度与规模，防御者必须用AI重构对抗的效率与精度；数据既是驱动大模型的燃料，也是最需要守护的资产——安全与智能，从未像今天这样相互依存。个人隐私、企业命脉、国家安全在数据这一层交汇，数据安全治理的水平，正在成为衡量一个组织乃至一个产业数字化成熟度的标尺。如何防住AI带来的新型风险、又用好AI释放的安全生产力，已成为产业各方共同求解的命题，《案例集》的发布正是对这一命题的系统性回应：本次征集历时半年，共收到来自全国的百余份有效申报案例，经专业评审团队围绕创新性、可行性、实用性、应用部署情况四大维度多轮严格遴选，最终60项标杆案例脱颖而出，共同勾勒出未来数年AI与安全深度融合的产业演进路径。炼石方案的入选，正是这条路径在数据安全治理领域的落地探索，也为行业提供了一份可借鉴的实践参照。
当前，AI安全已成为维护国家安全的重要保障。随着《生成式人工智能服务管理暂行办法》《人工智能生成合成内容标识办法》等法规密集出台，“安全可控”不再是附加选项，而是AI技术研发、产品落地与产业发展的刚性底线与核心基石。与此同时，大模型在网络安全领域展现出巨大应用潜力，能够辅助完成日志智能分析、威胁线索挖掘、漏洞研判及应急处置方案生成等工作，成为安全运营人员的“超级副驾驶”。为贯彻落实党中央、国务院关于统筹人工智能发展和安全的决策部署，汇聚行业智慧、挖掘创新实践，中国网络安全产业创新发展联盟AI安全工作组牵头组织本次征集，设立“人工智能安全风险防范”（16项案例，聚焦AI自身安全治理）与“人工智能赋能网信安全”（44项案例，突出AI技术赋能价值）两大核心方向，覆盖通信、金融、公共安全等重点行业。炼石方案所在的“人工智能赋能数据安全治理”细分方向，正是AI与数据安全深度融合的主赛道——通过智能数据分类分级等AI驱动技术，大幅提升数据安全治理效能与精准度。
本次入选的背后，是炼石将人工智能与免改造数据安全技术深度融合的具象化成果。面对企业数据安全防护中传统体系适配性差、全生命周期风险突出、安全与业务矛盾尖锐等痛点，炼石以“AI大模型+商用密码”为核心构建“数据智能感知—安全策略决策—全场景防护执行”三层闭环体系，让AI负责“看得清”（智能分类分级）、策略引擎负责“判得准”（动态生成防护策略）、商用密码负责“守得住”（全场景加密防护），为企业构建高效、可靠、合规的数据安全保障体系。未来，炼石将以本次入选为契机，持续深化AI与数据安全的融合创新，为网络强国、数字中国建设夯实数据安全根基。
数据分类分级智能体安全防护平台
1 行业挑战
企业数据安全防护普遍面临三大共性难点。一是传统安全体系局限：现有安全体系多构建于过去的业务和技术架构之上，传统“城防式”数据安全更适用于保护静态数据，对于海量高价值数据在应用系统各层的高速流转场景，防护能力明显不足。二是数据全生命周期风险：数据采集阶段存在被窃取、篡改、伪造风险；流转过程缺乏有效审计溯源，共享易失控；访问环节账号管理不统一、授权颗粒度粗，尤其第三方运维人员可能接触明文敏感数据，极易造成泄露。三是安全与业务矛盾：传统方案往往需要对应用系统进行大量开发改造，周期长、成本高、风险大，且可能影响业务正常运行与数据高效共享流转。
2 解决方案
炼石以三层闭环技术架构应对上述挑战。感知层通过AI大模型实现数据智能分类分级，结合NLP、OCR、知识图谱等技术自动识别结构化与非结构化数据中的敏感信息，实时感知数据动态变化与风险态势；决策层基于大模型深度学习与推理能力构建智能安全策略引擎，结合行业合规标准与企业安全需求，动态生成并优化加密规则、访问控制策略、脱敏策略，并引入隐私计算框架实现数据的安全利用；执行层融合商用密码技术构建全场景防护能力，采集环节加密传输、存储环节国密加密、访问环节细粒度管控，配合异常行为监测与审计系统实现安全事件快速响应与追溯。
方案的关键技术创新体现在两方面。AI赋能数据分类分级技术：大模型驱动的智能分类算法对文件型数据进行深度语义分析，类人化推理能力在数据样例不充分时仍能实现高识别准确率；动态分级规则引擎根据敏感程度、业务价值等多维因素自动分级，并随企业政策变化实时调整；持续学习机制确保分类分级能力与企业发展同步。轻量级数据安全融合技术：采用AOE面向切面加密技术，无需对应用系统开发改造、无需适配数据库，以配置方式敏捷部署即可将安全能力融入应用；实现“主体到应用内用户、客体到字段级”的细粒度访问控制；基于用户行为基线模型的实时异常监测与审计，形成包含终端用户身份的SQL日志，事故发生后可精确溯源定责。
3 建设成效
方案的价值已在生产环境中得到持续验证。在数据治理环节，AI大模型替代人工完成分类分级打标，显著提升梳理效率与识别准确率，让人力投入与合规成本同步下降；在密码工程化层面，依托自主专利技术实现的高性能国密算法，使加密处理不再成为业务运行的瓶颈，实现了安全与效率的兼得。方案已在多个关键行业客户的生产系统中稳定运行：为某视频物联网企业实现视频敏感内容的智能识别与国密加密；为某大型航空公司的核心业务系统提供旅客个人信息加密、脱敏与审计保护；为某大型国企研究所的PLM系统提供免改造数据安全方案，守护设计图纸、数模文件等核心商业秘密。从民航运输到科研院所，从视频物联网到高端制造，方案在多元场景中验证了“AI+密码”技术路线的普适性与可靠性。
护航智能体与大模型安全建设
在AI驱动下，炼石产品架构正由传统被动防护模式迈向“本地智能体可控、远端大模型可信、跨域数据主权可保”的新一代安全范式。面向“本地智能体与远端大模型”组合落地这一核心场景，炼石以国产密码技术为根基、以免改造切面安全为实施路径，围绕面向大模型智能体的国产密码跨域数据安全平台持续攻关，推动企业数据安全能力从“边界隔离”迈向“全程可信”，主要体现在以下四大关键突破。
1 构建智能体安全沙箱，实现本地操作权限全程可控
大模型智能体在本地执行过程中，面临越权调用、指令篡改、沙箱逃逸等突出风险，传统静态权限体系难以应对多步动态执行链路的安全挑战。炼石针对智能体执行全生命周期，研发基于国产密码的纵深防御体系——智能体安全沙箱：在任务规划阶段实施指令合法性检查，在工具调用环节完成加密访问限制与最小权限管控，在执行阶段构建指令级安全容器隔离，配合凭证动态注入避免敏感信息长期暴露。依托“免改造”核心技术路线，无需改动现有应用系统代码即可完成部署，大幅降低AI落地改造门槛，实现智能体“行为可控、过程可约束、数据不外泄”的本地操作安全闭环。
2 打造大模型TEE可信执行环境，实现远端推理数据主权可保障
企业接入外部大模型服务时，面临模型权重泄露、推理过程不可验、跨域数据主权难保障等核心顾虑，成为“不敢用AI”的根本症结。炼石依托国产CPU（飞腾、海光、鲲鹏等）可信执行环境，构建“先验证、后连接”的大模型机密计算体系：通过国密远程证明机制对远端算力实施完整性校验，对模型权重加密存储与动态解密，推理链路实现端到端加密，并支持多节点跨域协同推理与算力隔离。推理全程在隔离安全飞地内完成，数据“可用不可见”、模型“可调不可取”，从根源上解决数据主权外溢问题，让大模型安全部署真正成为现实。
3 突破国产密码高性能工程化，实现跨域数据安全能力自主可控
国产密码规模化落地长期受制于算法性能瓶颈，成为国密在大模型、智能体等高频调用场景普及的核心障碍。炼石自主研发SM4高性能算法，在单颗Intel i9 CPU上实现超过140Gbps的加解密能力，较行业通用实现提升明显，已获中美日三国PCT国际专利授权，充分满足智能体平台高并发、大流量业务场景下的密码运算需求，有效避免加密处理成为数据访问、链路传输等环节的性能瓶颈。同时，依托SM系列算法体系构建覆盖数据全生命周期的跨域持续控制机制，通过密码学手段实现数据所有权与使用权分离管控，确保敏感数据在跨系统、跨网络、跨主体流转全过程中使用边界可控，为数据要素安全共享与合规流通提供底层技术支撑。
4 构建全链路国密审计溯源，实现全流程行为可审计与合规常态化
随着监管机构对大模型及智能体应用的审查要求日益强化，企业亟需将AI应用全链路行为纳入可信、可查、可追溯的审计体系。炼石构建“意图行为双向印证”的全链路国密审计追溯机制：将智能体规划意图与沙箱底层实际操作指令关联存证，工具调用、数据访问、模型交互等关键行为全部自动生成国密加密的不可篡改证据链，保障证据链完整性，审计准备时间由数周压缩至数天，实现高效合规举证。该能力充分满足等保、关保、密评及金融、政务、能源等强监管行业的合规审计要求，使企业应对监管审查从“临时拼凑”全面升级为“常态化、自动化准备”。
上述四大突破并非孤立的技术单点，而是炼石产品体系沿“本地智能体可控、远端大模型可信、跨域数据主权可保”新范式的整体演进。其中，智能体安全沙箱、大模型TEE可信执行环境是面向AI场景孵化的全新能力，国产密码高性能工程化、全链路国密审计溯源则是既有能力在AI核心场景的延伸落地；四者向下共同扎根于融合AI的免改造技术底座，复用其对流动数据的高覆盖率识别与防绕过控制能力，无需改造存量应用即可敏捷交付；向上与国密合规、实战防护、数据流通安全三大产品线一体联动——高性能国密算法既支撑密评密改合规，也满足人工智能场景下的密码运算需求；跨域持续控制机制与数据跨域管控平台共同实现数据所有权与使用权分离；全链路国密审计与数据检测响应、审计追溯能力汇聚为统一的可信证据链。
由此，企业在拥抱大模型与智能体的同时，即可获得一体化交付、防绕过、全程可信的数据安全保障能力；炼石也将以此为支点，沿“AI大模型+商用密码”技术路线持续攻关，让安全与智能从相互依存走向相互成就，以自主可控的密码根基托举可信的智能未来。
▌本文来源：炼石网络CipherGateway微信公众号（ID:CipherGateway)
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