一句话看懂：在ISC.AI2026互联网安全大会上，中国工程院院士赵春江指出，当前AI系统面临数据层、模型层、应用层和基础层的多层安全风险，传统被动防御已失效，需主动构建AI的“免疫系统”。
事件核心：发生了什么
6月24日，ISC.AI2026第十四届互联网安全大会在北京召开，主题为“智能体颠覆安全”。中国工程院院士赵春江在会上发表演讲，系统性梳理了AI系统的安全风险层次。他提到，随着2025年多智能体商业应用到来及2026年广泛普及，身份伪造、模型失效、权限管理漏洞、通信劫持和恶意勒索风险逐渐显现。此外，提示注入与越狱机制、AI驱动的隐藏数据挖掘、模型训练过程中的数据投毒，都会严重影响模型精度与决策结果。赵春江认为，过去“矛与盾”式的简单防御已不足以应对，未来必须主动提高系统的“免疫能力”。他建议在医疗、金融、政务等重点领域开展示范性应用，最终完成从识别新型安全问题到构建智能化防御体系及治理框架的全面跨越。
为什么重要
这标志着AI安全从被动修补进入主动免疫阶段。当前，主流安全方案多集中于训练和部署后的漏洞修复与对抗测试，但赵春江提出的“免疫”概念，强调在系统设计阶段就应嵌入安全基因，而非事后打补丁。这一思路切中行业痛点：多智能体商业化提速后，Agent间的通信劫持、权限滥用等新威胁快速涌现。如果AI系统缺乏内建的免疫机制，大规模Agent协作将面临信任崩塌风险，直接影响企业部署意愿和金融、医疗等强监管行业的合规进度。
对用户/开发者/创作者的影响
对于开发者，未来需在Agent架构设计中引入身份校验、权限管控和通信加密等原生安全模块，而非仅依赖外围防火墙。对使用大模型API或调用AI工具的内容创作者，应警惕模型幻觉与提示注入导致的信息风险，尤其是在生成敏感内容或处理用户数据时。对企业采购决策者，评估AI产品时需关注其是否具备“免疫”能力，例如数据层是否防投毒、应用层是否能拦截越狱攻击，这将成为选型的重要技术门槛。
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值得关注的后续
1. 示范项目落地：赵春江提出的医疗、金融、政务三大领域试点，将推动安全方案从概念走向验证，可留意是否有详细的技术白皮书或测评结果发布。
2. 开源与商业闭环：目前公开信息显示，尚无成熟的“AI免疫”开源框架或商用产品。如果大型云厂商或安全厂商跟进推出集成免疫层的Agent开发套件，可能重塑开发者选型偏好。
3. 监管适配：随着多智能体规模化应用，监管机构可能将“免疫能力”纳入AI系统评估标准，这将加速市场对合规安全方案的需求。
来源：Readhub · AI
