当前智慧城市正处于快速发展阶段，AI赋能带来治理提效和服务升级的同时，也暴露出多层次的安全风险。AI在城市管理中的广泛应用，使网络、数据、应用和算法本身的安全问题更加突出，需要在全生命周期构建系统化的安全治理能力。

面临的主要风险

- 模型算法层：存在偏见、伦理与法律合规问题、不可解释性、对抗性攻击与篡改风险。

- 数据要素层：数据采集合规性不足、数据异常与污染、泄露风险、隐私保护挑战。

- 服务层：输出结果的偏差、违规生成、对外接口被滥用、服务可用性波动与异常行为。

- 平台层：算力资源的恶意消耗、供应链安全、组件可信度与版本变更管理不足。

- 运营层：法律合规缺口、治理结构不健全、风险评估与绩效评价不明确。

当前态势与挑战

智慧城市建设迎来快速推进，ICT市场投资规模扩大，政府在AI与城市治理融合方面持续探索。但存在对AI安全性关注不足以及缺乏针对智慧城市安全特点的训练数据等问题，需要通过系统化框架来提升安全性和治理能力。

安全体系架构要点

- 总体目标：构建可控、可监管、可追溯的AI+智慧城市安全框架，提升风险识别、预警、处置和合规能力。

- 风险防范：覆盖设计-开发-部署-运维-更新各阶段的全生命周期治理，建立分级管控和应急响应机制。

- AI赋能：在安全前提下推进应用场景的优先级排序、风险分级治理与可追溯的决策过程。

- 基本原则：以数据安全为底线、以合规为边界、以透明度与可控性为目标、以跨部门协同与持续改进为保障。

具体实施路径

- 模型算法：建立公平性、鲁棒性、可解释性与对抗防御能力，强化异常检测与模型版本管理，确保可追溯的决策过程。

- 数据要素：完善数据治理体系、合规采集与使用、数据质量与血缘管理、隐私保护与访问控制。

- 业务服务：建立输出内容审查、行为监控、风险提示、违规检测、权限分级和审计追踪机制。

- 平台能力：加强算力隔离与多租户安全、云侧与边缘端协同的安全架构、供应链安全评估、组件可信与变更管理、持续的安全性测试mile米乐。

- 运营合规：健全法律合规框架、治理机制、风险监测与评估指标、绩效与合规性评估体系，确保运营透明合规。

落地与展望

通过上述体系与能力的落地，提升城市治理的智能化水平、风险响应速度与公众信任度。未来需持续完善数据与技术标准、完善法规与行业规范，并推动跨部门协作、持续迭代与场景化应用落地，以实现更安全、可持续的AI+智慧城市发展。