报告概述
本报告旨在构建工业和信息化领域人工智能安全治理标准体系，覆盖人工智能系统全生命周期的安全治理，包括治理能力、基础安全、网络安全、数据安全、算法模型安全、应用安全、赋能安全七大领域。报告提出了近期（1-2年）和长期（3-5年）的建设目标，并给出了具体的标准体系结构与框架，为人工智能安全治理标准化工作提供指引。读者可通过本报告了解当前标准现状、未来标准规划及安全治理重点方向。
报告的核心结论
安全治理标准体系覆盖七大领域，形成全生命周期安全框架。
报告将标准体系划分为治理能力、基础安全、网络安全、数据安全、算法模型安全、应用安全、赋能安全七大类，涵盖了从基础设施到应用服务的全链条安全要求，为人工智能产业提供系统化安全指引。
短期急用先行，长期全面保障，分阶段推进标准化工作。
报告明确1-2年内初步构建标准体系并制定急需标准，3-5年内完善体系并覆盖人工智能系统全生命周期，推动标准在产业中落地应用，提升整体安全水平。
人工智能赋能安全是重要方向，利用AI提升网络、数据、信息安全效能。
报告专设'赋能安全'板块，强调应用人工智能技术增强网络安全防护、数据安全治理、信息安全检测等能力，形成安全与AI相互促进的格局。
现有标准呈点状化、分散性特征，亟需系统化标准体系。
报告指出截至2025年6月，已发布57项相关标准，但存在分布分散、关键技术环节和新兴应用场景标准缺失的问题，需要构建统一体系。
报告回答的关键问题
人工智能安全治理标准体系包含哪些领域？
标准体系包括治理能力、基础安全、网络安全、数据安全、算法模型安全、应用安全、赋能安全七大领域。治理能力规范支撑与管理能力；基础安全覆盖硬件、软件、智算中心、供应链等；网络安全涉及防护、监测、管理；数据安全涵盖训练数据、业务数据等；算法模型安全关注算法和模型安全；应用安全针对具体应用场景；赋能安全则利用AI提升其他安全领域效能。
人工智能安全治理标准体系建设的目标是什么？
短期目标（1-2年）是急用先行，初步构建体系框架并制定急需标准；长期目标（3-5年）是全面保障，完善体系并覆盖人工智能全生命周期，推动标准在工业和信息化领域全面落地，提高行业安全水平。
当前人工智能安全标准存在哪些问题？
报告指出，截至2025年6月已有57项国家标准和行业标准，但标准呈点状化、分散性、交叉性特点，部分关键技术环节如大模型安全、新兴应用场景如智能体安全等标准缺失，尚无法满足快速发展的人工智能技术需求。
人工智能如何赋能网络安全？
报告提出通过安全大模型、AI赋能网络安全产品等，在加密流量监测、钓鱼邮件分析、恶意程序检测、智能安全运营等领域提升网络安全效能。具体标准包括安全大模型能力要求、网络安全大模型测评指标等。
报告中的代表性数据
已发布标准数量
截至2025年6月，截至2025年6月，全国信息技术标准化技术委员会、全国网络安全标准化技术委员会、中国通信标准化协会等共计发布57项国家标准与行业标准，覆盖人工智能安全治理各领域。
以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。
完整报告包含什么
- 附件1：现有人工智能安全治理领域标准清单——列出截至2025年6月发布的标准，包括标准编号、名称、状态及分类。
- 附件2：下一步计划标准清单——列出未来1-3年内拟制定的标准，涵盖治理能力、基础安全、数据安全等七大领域，并标注紧急程度。
- 各领域详细建设内容——对治理能力、基础安全、网络安全、数据安全、算法模型安全、应用安全、赋能安全进行逐项说明，包括具体技术要求和规范方向。
- 标准体系结构图与框架图——以图示形式展示七大领域之间的关系和层级，便于快速理解体系全貌。
- 短期与长期建设目标分解——明确1-2年和3-5年的阶段性任务，如试点应用、标准完善与国际对接。
- 人工智能全生命周期安全治理要求——涵盖设计、开发、部署、运行、维护等环节的安全规范。
- 典型应用场景安全标准——如新型工业化、智能网联汽车、生成式人工智能、智能体等场景的具体安全要求与评估方法。
- 赋能安全细分领域标准——包括赋能网络安全、数据安全、信息安全、业务安全的指南与能力要求。
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