C-ICAP测评 4.4 IVISTA测评 4.5 CC EAL安全认证 4.6 车联网云平台CCRC认证 4.7 汽车隐私保护测评规范 43 44 45 46 48 49 50 华为乾崑智能汽车解决方案 全生命周期安全保障 51 PART 5 5.1 安全隐私可信工程 5.2 VCSL网络安全实验室 5.3 漏洞管理 5.3.1 漏洞管理是保障网络空间安全的重要工作 5 搭 载着上百个ECU（电子控制器）、运行着数亿行代码、每天产生TB级数据，网络安全漏洞可 能带来严重影响。 智能汽车面临的关键网络安全挑战： 威胁持续演进：从简单的车辆盗窃到复杂的数据窃取、隐私侵犯、甚至人身安全威胁； 攻击面急剧扩大：从传统的物理接触攻击扩展到远程网络攻击，攻击数量快速增长； 法规要求趋严：UN R155/R156、GDPR（通用数据保护条例）等全球法规，《网络安全 括：门、窗、车尾箱、座 椅、空调、雨刮器、灯、喇叭、音响、仪表盘、悬挂、摄像头、激光雷达、驾驶模式设置、充电 设置等。 3）不影响车辆状态的攻击：此类攻击影响车辆信息系统的功能，影响数字资产、隐私数据、财 务等，包括：音视频窃听、位置跟踪、支付账号盗取、照片录像盗取等。此类攻击不影响人身 安全。 2、按实施攻击的距离分类 03 02 图1：按实施攻击的距离分类 远距离攻击 物理接触攻击

现多模态AI与医疗实践全 流程的深入链接，应用于医疗教育和临床培训，提高药物研发和药物反应监测等方面 的能力。但在实际应用中，医疗大模型仍面临一些挑战，如准确度、透明度和可解释 性等问题，以及对数据隐私和安全问题的担忧。本文主要探讨医疗大模型在医疗领域 的应用及其面临的挑战。 大模型技术在医疗领域的应用 （一）医疗大模型的逻辑框架 医疗大模型一般指在医疗健康领域应用的大规模预训练语言模型（LLM），其训练数 以使用同义词替换、句子重组等方法进行文本数据增强。 在数据共享和合作方面，与其他医疗机构、研究团队或合作伙伴分享数据，以扩大数 据集规模。数据共享和合作可以加速模型的训练和研发。使用数据共享协议和隐私保 护措施，确保患者敏感信息的保密性。 在主动数据收集方面，设计医学研究或临床试验，有针对性地收集数据，以满足特定 任务的需求，包括患者招募、数据采集和监控。利用远程监测和医疗设备来实时收集 患者数据，能够有效提高数据的时效性和质量。 性能和可靠性。同时，确保数据的合规性和隐私保护至关重要，需要遵守相关法规和 伦理准则，保护患者和研究对象的权益。 医疗大模型的 伦理风险与安全监管 （一）医疗大模型应用的伦理隐忧 尽管大模型在医疗领域的应用展现出极大的发展潜力，但飞速发展的同时也可能涉及 数据隐私、信息安全、医疗决策的责任等伦理和法律问题，这些也正是在临床一线工 作的医务工作者所关心的问题。 在数据隐私和安全方面，在医疗领域，大模型需处理大量敏感个人健康信息。应确保

6.3.2 事故责任判定...........................................................................115 7. 数据共享与隐私保护................................................................................117 7.1 交通数据共享平台 7.2 隐私保护技术....................................................................................125 7.2.1 数据匿名化处理.......................................................................127 7.2.2 用户隐私权保障 理中心已经开始部署基于 AI 的系统，以自动识别交通违章和事 故，及时处理并通知相关部门。 然而，尽管在人工智能与交通领域的结合上已有一定的进展， 实际部署和广泛应用仍面临一些挑战，如数据隐私与安全、技术标 准化、以及公众接受度等问题。各国政府和相关企业正在积极探索 解决方案，以推动 AI 技术在交通领域的落地应用。 综上所述，人工智能在交通领域的发展潜力巨大，未来的交通 系统有望更加智能、高效和安全。因此，将

的可验证、可追溯，引入持续的安全监控措施，确保风险管控的有效闭环。我们相信，HCIST 不 仅能为 AI 时代的数据处理提供坚实底座，更将为全球数字经济的可持续发展注入新动能。 杨晓宁 华为网络安全与隐私保护官 i 人工智能正处于跨越式发展的新阶段，从基础大模型的快速迭代，到各行业智能化应用的广 泛落地，我们正见证一场深刻的技术革命。这场革命不仅改变了人类的工作与生活方式，也在重 然而，随着智能化进程的加速，诸多挑战也逐渐显现。一方面，算力需求持续攀升，供需失 衡已成为大模型规模化落地的重要瓶颈；另一方面，数据作为 AI 的关键生产要素，在跨组织、跨 场景流转中面临安全与隐私挑战，如何在保障安全可信的前提下最大化释放数据价值，已成为产 业共同面对的核心议题。 华为始终致力于为智能社会构建安全、可信、开放的算力基础设施。为此，我们构建了华为 算力基础设施安全可信技 CPU 到 NPU 的全面 安全防护；在数据管理方面，提供机密存储、隐私计算与远程证明等关键能力；在网络层面，支 持跨设备、跨地域的安全协议和加密传输，构建可信任的数据流通环境。通过持续的技术创新和 华为全栈软硬件能力，HCIST 逐步发展成为体系化的安全框架，从单点设备到超大规模集群全面 赋能，支撑多样化的安全与隐私需求。 展望未来，华为将继续与产业伙伴协同共进，不断推动异构、跨域协同的安全防护架构和标

.......................................................................................50 4. 数据安全与隐私保护................................................................................................. ...........................................................................................53 4.2 隐私保护策略............................................................................................... 然而，智慧城市建设仍面临诸多挑战。首先，数据孤岛问题依 然存在，不同部门之间的数据难以实现有效共享，导致资源浪费和 决策滞后。其次，技术标准不统一，各系统之间的兼容性较差，增 加了系统集成和维护的难度。再次，隐私和安全问题日益凸显，如 何在保障数据安全的前提下实现数据的开放共享成为亟需解决的难 题。 在当前智慧城市建设中，以下几个领域的应用尤为突出： 1. 智能交通：通过实时交通监控、智能信号灯控制和自动驾驶技

......................................................................................25 3.3 数据安全与隐私保护需求............................................................................................... .......................................................................................72 6. 数据安全与隐私保护................................................................................................. .........................................................................................76 6.2 用户隐私保护策略...............................................................................................

3.3.2 数据清洗与预处理......................................................................51 3.3.3 数据安全与隐私保护..................................................................53 4. 大模型训练与优化................ 5.3.2 智能决策建议.............................................................................99 6. 安全与隐私保护........................................................................................101 6.1 数据安全策略 .......................................109 6.2 隐私保护技术....................................................................................110 6.2.1 隐私计算技术.............................................

........................................................................................123 9. 安全与隐私保护................................................................................................. ........................................................................................130 9.2 用户隐私保护................................................................................................. 目标相一致，推动法 治政府的建设。 项目的成功执行需要整合多方资源，明确合作、协调机制。技 术团队需深入了解政务需求，法律专家需协同参与法律文本的标注 和模型训练。此外，项目会关注数据安全与隐私保护，确保用户信 息的安全性与合法性。 通过全面的需求调研与技术方案设计，本项目将紧密结合实 际，确保政务 AI 法制员大模型的可行性和高效性，真正成为政务 工作中的智能助手，从而提升治理能力，增强公众满意度。

.......................................................................................65 7. 数据安全与隐私保护................................................................................................. ...........................................................................................68 7.2 隐私保护策略............................................................................................... 技术在提高筛选准确性、减少人工干预以及缩短招 聘周期中的实际效果；再次，评估 DeepSeek 技术在不同行业和岗 位中的适应性，结合具体需求提出定制化解决方案；最后，探讨引 入 DeepSeek 技术可能面临的技术挑战、数据隐私问题以及相应的 应对策略，确保其在实际操作中的可行性和合规性。 为更加直观地展示研究的可行性和效果，本研究将通过以下数 据对比传统人工筛选与 DeepSeek 自动化筛选的差异：  筛选效率：传统人工筛选每份简历平均耗时约为

112 6.2.2 用户满意度调查.......................................................................114 7. 数据隐私与安全........................................................................................116 7.1 议，进一步提高学习效果。 4. 知识图谱和内容推荐：利用大模型的深层知识，系统能够构建 教育内容的知识图谱，基于学生的学习情况和兴趣，推荐相关 的学习资源和材料。 在实施以上目标的过程中，我们需要考虑数据的安全性和隐私 保护，确保在收集和使用学生数据时符合法律法规。同时，教师的 专业发展也是成功实施 AI 教育模型的关键，培训教师适应这种新 兴技术，使其能够有效地与这一工具互动，也是本项目的重要组成 部分。 求优化资源配置，以提高教学效果。 5. 支持多样化教学模式：支持传统课堂、在线学习、混合式学习 等多种教学模式，为教育者提供更多灵活的教学方式，适应不 同场景下的教学需求。 6. 保障数据安全与隐私：在项目的设计与实施中，始终将数据安 全和用户隐私放在首位，确保所有用户信息的保密性和安全 性，遵循相关法律法规。 为了更好地实现这些目标，项目将在以下几个阶段进行：  需求分析：深入调研教育行业的需求，明确用户痛点，制定详