在近期举办的世界互联网大会乌镇峰会上，奇安信安全专家黄巍针对人工智能时代的安全挑战发表了专业见解。他指出，随着AI技术深度融入社会各领域，其带来的新型网络风险正呈现多元化特征，这些风险贯穿于AI系统的全生命周期。
据黄巍分析，训练阶段的数据安全是首要风险点。攻击者通过向训练数据集植入恶意样本，可直接影响模型的学习效果，导致生成结果出现系统性偏差。这种"数据投毒"行为不仅降低模型准确率，更可能引发连锁反应，使基于该模型的决策系统产生错误判断。
服务阶段的攻击手段则更具破坏性。身份冒用和分布式拒绝服务（DDoS）攻击已成为主要威胁形式。前者通过伪造合法用户身份干扰模型服务，后者则通过海量请求耗尽系统资源，两种方式均可导致模型服务中断或性能骤降，对关键基础设施构成严重威胁。
应用层面的风险更具隐蔽性。攻击者利用精心设计的提示词，在正常交互中植入恶意指令，既可能造成计算资源异常消耗，也可能通过内容诱导实现信息窃取。这种"提示词注入"攻击方式因其难以察觉的特性，正在成为新的安全焦点。
面对日益复杂的AI安全形势，行业普遍认为需要构建"以AI制AI"的防御体系。这种技术路线通过部署智能检测系统，可实时识别异常行为模式，实现风险预警和自动处置。但黄巍特别强调，AI防御工具本身存在局限性，其生成的检测结果可能存在误判或虚构内容，因此必须建立人工复核机制作为补充。
当前，各行业正在加速推进AI技术应用，从智能制造到智慧城市，从金融科技到医疗诊断，AI已成为数字化转型的核心驱动力。这种全面渗透的趋势倒逼安全防护体系同步升级，促使企业加大在AI安全产品和服务领域的投入，形成技术防护与规范治理并重的双重保障机制。
