在数字化转型浪潮中，人工智能（AI）与量子计算正以前所未有的速度重塑各行各业。然而，随着技术的飞速发展，与之相伴的安全威胁也日益凸显。根据泰勒斯公司最新发布的《2025年数据威胁报告》，AI与量子威胁已成为组织数据安全的首要担忧。本文将深入解析报告内容，探讨AI与量子威胁的严峻形势，以及组织如何应对这些挑战。
一、AI威胁：速度与信任的双重考验
报告指出，近七成的组织认为AI发展的迅猛速度，尤其是生成式AI的广泛应用，已成为首要的安全隐患。生成式AI在处理、生成内容方面展现出巨大潜力，但其高度依赖高质量数据的特点，也让组织在数据收集、处理、存储等环节面临前所未有的压力。数据的真实性与完整性直接关系到AI系统的决策质量与可靠性，一旦数据遭受污染或篡改，将引发连锁反应，对业务运营造成严重影响。
此外，AI系统的可信度问题同样不容忽视。64%的受访者表示，AI系统的缺乏完整性是他们最为担忧的问题之一，而57%的受访者则对AI系统的可信度表示担忧。AI系统的“黑箱”特性使得其决策过程难以追溯与解释，增加了误判与偏见的风险。
二、量子威胁：加密未来的不确定性
量子计算的崛起，则为数据安全带来了新的挑战。量子计算机强大的计算能力，有可能破解现有的加密算法，使得长期以来依赖加密技术保护的数据面临暴露的风险。报告显示，63%的受访者将“未来加密妥协”视为最大的量子安全威胁，61%的受访者担忧量子技术会破坏密钥分发机制的安全性，而58%的受访者则关注“现在收集、未来解密”的潜在风险。
面对量子威胁，组织需重新审视现有的加密策略，并积极探索后量子密码学（PQC）等新型加密技术。然而，技术的迭代升级并非一蹴而就，组织在转型过程中需平衡创新与安全性，确保在保护数据的同时，不影响业务的正常运行。
三、积极应对：构建全方位安全防线
面对AI与量子威胁，组织需采取积极措施，构建全方位的安全防线。首先，加强数据治理，确保数据的真实性与完整性，从源头上提升AI系统的可信度。其次，提升AI系统的透明度与可解释性，通过算法审计、模型测试等手段，增强对AI决策过程的监督与控制。
在量子安全方面，组织应加快后量子密码学的研究与应用，逐步替换现有的加密算法，以应对量子计算的潜在威胁。同时，加强与科研机构、安全厂商的合作，共同推动量子安全技术的发展与标准化进程。
此外，组织还需加强员工的安全意识培训，提升全员对AI与量子威胁的认知与防范能力。通过定期的安全演练与应急响应机制，确保在遭遇安全事件时能够迅速响应、有效处置。
四、展望未来：安全与技术共舞
随着AI与量子技术的不断发展，数据安全将面临更加复杂多变的挑战。组织需保持警惕，持续跟踪最新的安全威胁与防护技术，确保安全策略与技术手段能够与时俱进。同时，加强与国际安全社区的合作与交流，共同应对全球性的安全挑战。
在未来，安全将不再是技术的附属品，而是推动技术创新与业务发展的关键因素之一。组织需将安全融入产品设计、开发、运维等全生命周期，构建安全可信的数字生态。
原创文章，作者：王 浩然，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/tai-le-si-bao-gao-ai-yu-liang-zi-wei-xie-cheng-wei-an-quan
