| 面对AI系统，尤其是朝着超人工智能（ASI）方向发展的系统日益复杂且潜在风险增多的情况，单一的防护手段已显不足。“深度防御” 策略的核心在于构建多层次、相互冗余的安全体系，即使某一层被突破，其他层仍能提供保护，从而系统性地提升AI系统的整体韧性。
下表梳理了“深度防御”策略的核心层次与关键措施，帮助您快速建立整体认知。
防御层次 | 核心目标 | 关键措施与理念 |
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🔐 基础安全与约束 | 利用科学原理构建ASI难以逾越的底层屏障 | 依赖计算复杂性（如强加密）、信息论（如物理隔离）、物理定律（如能量约束）等设置基础防线。 | 🎯 价值对齐与行为监控 | 确保AI的目标与人类利益一致，并能及时发现偏差 | 通过强化学习人类反馈、宪法式对齐等技术进行价值引导；建立持续监控和红队测试机制，探测有害行为。 | 🛡️ 运行沙盒与访问控制 | 限制AI的行动范围，防止危害扩散 | 采用网络隔离、权限最小化原则、资源配额等措施，将AI操作约束在安全边界内。 | 🚨 持续评估与应急响应 | 动态监测风险并具备快速止损能力 | 建立全生命周期审计日志、可追溯性；预设能力闸门（触发阈值则自动降级）和人类在环的紧急干预机制。 |
💡 实施深度防御的关键要点
构建有效的深度防御体系，还需关注以下几个贯穿各层次的核心原则：
从“被动防御”转向“主动出击”：安全团队不应只事后补救，而需前置安全设计，在系统开发初期就嵌入安全考量，并主动进行攻击模拟和红队测试，提前发现漏洞。
管住关键环节：奇安信集团总裁吴云坤提出，需系统化管住“框、数、人、链”四个关键环节，即AI应用场景（框）、核心数据资产（数）、人员访问（人）以及研发运营全生命周期（链）。
重视密码学敏捷性：面对量子计算等未来威胁，系统应具备密码学敏捷性，即能够在不重构基础设施的情况下，快速切换至更安全的加密算法（如后量子密码学），这是未来基础安全层的关键投资。
构建全局“指挥中心”：防御体系需要统一的态势感知和协调中心，能够整合来自各层的监控数据，实现快速检测、溯源和响应，避免防御措施各自为战。
希望这份解读能帮助您更深入地理解应对AI系统风险的“深度防御”策略。如果您对其中某个具体的技术或治理方案有更进一步的兴趣，我们可以继续探讨。
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