在数字化转型潮流中，AI 已成为核心驱动力，同时也带来数据安全、系统韧性等新挑战。低空经济的快速发展让无人机、卫星互联网等新型基础设施的安全防护需求更加迫切，会议旨在通过技术协作与创新，构建 AI 驱动的网络安全防护体系，提升关键领域的防护水平与响应能力。

会场提出多项前瞻性技术与应用路径，包含以下要点：

- 通信认证一体化：在射频信号特征提取与验证环节嵌入认证机制，实现工业互联网设备的可信接入，并以设备行为的高确定性对抗攻击中的不确定性。

- 区块链与密态数据处理：在安全程序验证与数据隐私保护方面的应用，推动工业场景中的可信协作与数据安全。

- 大模型安全的全生命周期防护：以安全测评与合规管理为“双轮驱动”，覆盖语料安全、算法安全与应用安全等维度，并通过仿真评估等手段进行场景化安全性验证。

在 AI 时代的应用防护方面，提出了以下构想：mile米乐

- AI 数字风洞：通过多维度评估（智能度、匹配度、一致性、安全度）来衡量大模型的可用性与安全性，并围绕知识库、工作流与智能体的协同构建三位一体的应用体系，结合国产算力平台实现安全与效率的平衡。

- 面向物联网的安全防护体系：涵盖资产映射、漏洞验证与数字孪生等技术，形成“资产—态势—策略”闭环，借助智能体矩阵自动生成安全策略，实现设备的实时监控与快速响应，显著降低运维成本并提升应急处置速度。

- 视频监控系统的安全升级：针对弱口令、外部接入等风险，提出“AI + 数字孪生”解决方案，推动资产自动识别与漏洞自动化验证，并落地可用于警务领域的安全检查工具箱。

在组织与治理层面，强调要以提升网络安全“新质战斗力”为导向，构建技术对抗、生态安全与人才培养并重的综合体系，突出国产化替代的长期作用与意义。同时推动关键信息基础设施安全检测评估能力的标准化建设，以规范行业行为与提升协同治理水平。

三项核心建议包括：

- 技术融合：推动 AI 与密码学、数字孪生等技术的深度整合，构建主动防御体系。

- 标准落地：加快制定大模型安全测评、物联网设备安全等行业标准，促进行业规范化发展。

- 生态协同：构建产学研用深度协同机制，强化政企协同，共同应对新型安全威胁。

此次活动由多家机构联合主办，得到行业内多家单位的协办与参与，覆盖金融、能源、交通等关键领域。研讨为 AI+ 时代的网络安全提供新的思路和技术路径，对加强关键信息基础设施安全保护具有重要意义。