当今世界，信息技术创新日新月异，数字化、网络化、智能化深入发展。人工智能作为信息技术发展的新趋势，已经成为衡量一个国家综合竞争力的重要指标。然而，AI技术迅猛发展和应用的同时，也给安全保密工作带来了前所未有的变革与挑战。

AI算法可用于创建更为复杂和安全的加密密钥。基于深度学习的加密技术能够根据数据的特征和使用场景，动态生成加密策略，大大提高数据加密的强度和灵活性。在数字化医疗记录和数据共享的时代，确保敏感医疗信息的安全性和保密性至关重要，部分医疗机构使用AI加密密钥对病例中的敏感信息（如病史、基因检测结果等）进行加密，以阻止未经授权的访问企图。在解密方面，AI可以快速识别授权用户的身份特征，如生物识别信息与行为模式，实现高效且安全的解密操作，确保只有合法用户才能够访问敏感信息，降低了未经授权访问的风险，大大增强了数据安全性。

与传统安全防护手段相比，AI技术在提升威胁检测与响应效率方面具有独特优势。通过机器学习算法对网络活动和用户行为进行持续监测，AI系统能够建立正常行为的基线模型。一旦检测到异常行为，如大规模数据的异常传输、非工作时间的频繁登录或来自陌生设备的访问请求，可以立即发出预警，这有助于及时发现潜在的安全漏洞和数据泄露风险，将危害控制在萌芽状态。

AI技术能够对海量数据进行自动分类和分级，依据数据的敏感性、重要性和保密性等因素，为不同级别的数据制定相应的保护措施。对于高度机密的数据，采用更加严格的访问控制、多因素认证和加密存储方式，而对于一般性数据则实施相对宽松的管理策略，从而增强安全防护的立体性和深度，优化保密策略，提高工作效率。

AI算法的复杂性，可能使其存在难以察觉的安全漏洞，攻击者可能利用这些漏洞篡改AI模型的决策过程，导致数据被错误分类或加密失效。例如，通过对抗性攻击，攻击者向输入数据中添加微小的干扰，混入一些带有错误标签（将恶意软件标记为正常软件 ）的数据，使AI系统误判，从而影响其对真实恶意软件的判断能力。

一是数据采集风险。训练精准的AI模型依赖于海量的数据支撑，比如对用户的身份信息、位置信息、浏览历史等进行收集与分析，如果缺乏严格的监管和隐私保护机制，可能导致个人敏感信息、企业商业秘密甚至国家秘密被非法收集和利用。此外，AI模型在训练过程中可能无意泄露数据特征，为攻击者提供可乘之机。

二是数据存储风险。存储海量数据的服务器一旦遭受黑客攻击，其中包含用户隐私的数据集就有泄露风险。

三是数据使用风险。数据在不同主体之间共享，用于模型训练等用途时可能引发隐私泄露问题。例如，当医疗数据在不同医疗机构之间流转、用于AI疾病诊断模型训练时，可能由于管理不善导致患者隐私信息被不当使用。

四是模型反推攻击。攻击者可以通过分析AI模型的输出和已知的数据特征，反推出用于训练的数据，从而获取隐私信息。例如，在图像生成模型中，攻击者可能根据生成的图像细节，推测出训练图像的原始内容和相关隐私信息。

AI技术的自动化和智能化特点可能会放大内部人员的安全威胁，其能够借助AI工具，更隐蔽、高效地窃取敏感数据。内部威胁一般分为两类：一类是数据窃取与恶意利用，内部人员利用AI技术，可以更高效地筛选和提取高价值客户的数据，并对此进行恶意利用；另一类是模型操纵，利用AI生成的虚假身份或模仿正常用户行为模式，绕过安全监测系统，实施数据窃取行为，由于其行为具有一定的智能伪装性，更难被传统的安全防护手段发现。

一是建立严格的AI算法安全评估标准和审计机制，定期对AI系统进行全面的安全检查。采用形式化验证、渗透测试等多种方法，检测算法中可能存在的漏洞，及时进行修复和优化。同时，加强对AI算法开发过程的监管，确保遵循安全设计原则，从源头上降低安全风险。制定针对AI算法安全评估的统一标准，规范审计流程、人员资质等内容，比如要求审计人员具备一定的人工智能知识、数学基础以及数据安全审计经验。采用定期审计或事件驱动审计的方式，设定固定周期对AI算法进行全面审计，在发生数据泄露、模型异常决策等安全事件后，及时开展审计工作。

二是建立算法安全评估机制。在数据层面，检查训练数据是否完整、准确且无恶意篡改，比如查看数据来源是否合法、是否有被“数据投毒”的迹象。在模型层面，检验模型的可解释性，确保模型的决策过程可以被理解和追溯。在隐私保护层面，衡量数据在使用过程中是否采取足够的隐私保护措施，是否进行有效的数据匿名化处理，检测模型训练和使用过程中是否存在算法泄露风险等。