聚焦AI安全、释放北斗赋能 | 网络安全系列国标即将实施！

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语料安全：明确训练数据来源合法性要求，需建立可追溯机制并过滤违法信息；

模型安全：强制使用备案基础模型，建立动态监测机制，防范生成内容的伦理风险；

应用安全：要求针对关键基础设施、未成年人等场景设计防沉迷与透明化措施。

风险评估规范：量化承保范围，覆盖勒索软件、数据泄露等6大类网络攻击场景；

全流程管理指南：细化投保前风险测评、保险期内动态监控、出险后应急响应等环节。

技术门槛升级：中小企业需强化数据合规与模型透明度，头部企业凭借技术积累抢占先机；

风险防控体系化：可依托标准开发定制化产品，推动业务规模化跨越；

生态协同深化：AI企业与北斗、保险机构共建“技术+数据+金融”联防联控网络。

标准落地将加速AI技术从“可用”向“可信”进化，而北斗高精度时空数据将成为相关行业可信验证的关键机遇。

标准落地加速AI可信化进程：通过制定和实施统一的技术标准，可以规范AI系统的开发、部署和应用，从而提升其透明度、可靠性和安全性。

高精度时空数据在AI可信性验证中扮演着至关重要的角色。一方面，高精度数据能够提供更准确的场景描述和行为记录，从而帮助监管机构和用户评估AI系统的性能和风险。另一方面，高精度时空数据还能够支持AI系统的持续优化和改进。通过分析大量高质量的数据，开发者可以发现AI系统中的潜在问题并进行修复，从而提高其整体可信度。

标准化与高精度时空数据的结合能够进一步提升AI系统的可信性。一方面，标准化为数据的采集、处理和使用提供了明确的规范，确保数据的质量和合法性；另一方面，高精度时空数据为标准化提供了实际应用场景的支持，使得标准更具操作性和实用性。

在智能网联汽车、无人机巡检等领域，通过厘米级定位+时间戳，确保训练数据采集位置的真实性，助力企业满足语料安全标准。

基于北斗GIS平台构建城市安全数字孪生体，实时监测管网、电力等关键设施的异常状态，为AI模型提供风险预警数据源。

灾害救援中，融合北斗定位与AI图像识别，实现人员调度路径优化与资源精准投送，降低保险出险损失。

北斗时空链、区块链存证与AI模型审计深度结合，构建可信数据闭环。

相关企业可积极探索北斗安全认证相关服务，为产业活动提供从数据采集到保险理赔的一站式合规支持。