算法安全 —— 美国的AI主权武器

读懂《美国AI行动计划》，从越狱攻击到Agent控制，这是一场算法统治力的全球博弈。

一、算法的边界，决定未来的秩序

2025年7月，《赢得竞赛：美国人工智能行动计划》正式发布，开篇就定下基调：

“人工智能等变革性技术有可能重塑全球力量平衡……确保美国在全球技术主导地位上无可争议且不可挑战，已成为国家安全当务之急”。

这是我们第一次在一份国家级AI战略文件中，看到“技术主导地位”与“国家安全”如此深度绑定。而这一次，美国给出的“安全”重点，已经不是传统的网络安全与数据保护，而是：算法自身是否安全可控。

在这场全球AI竞争的秩序制定中，算法安全不再是技术附属，而是一场关于模型边界、能力外溢、行为控制的系统性博弈。

特别需要强调的是，算法安全并不是我们熟悉的“内容安全”或“数据合规”，而是模型在面对结构性攻击时是否具备抵御和反应能力。包括越狱攻击、指令污染、Agent链条的指令滥用、行为外溢等。这是一种“结构性的边界防护能力”，而非“标签式的文本审查”。

注：“指令污染（Instruction Poisoning）”这个词在我们这篇文章中是为了更清晰地描述 在多Agent系统或复杂指令链中，恶意指令如何渗透、误导模型行为 的情境，用于补充越狱攻击之外的场景。它本质上是一个技术描述类词汇，不是新增概念，只是：

在多轮执行（Agent）中，它强调中途指令或指令链被注入、篡改或绕过授权；

与传统Prompt Injection相比，它更贴近Agent执行路径上的风险。

我们在此倡议提出：算法安全，正成为全球AI秩序制定中不可忽视的核心技术支点。我们愿在已有政策基础上，作为辅助推动者之一，补充算法行为安全技术体系的工程化能力构建。

二、法案深解：

算法安全的系统化武器化路径

2.1 算法能力 ≠ 安全能力

美国行动计划明确提出，要优先投资AI的可解释性、控制力与鲁棒性技术，尤其在国防、医疗、司法等高风险场景，模型“是否可控”已成为使用前提。文件指出：

○国防部需建立“虚拟验证平台”验证AI系统安全性；

○NSF与NIST需组织AI“红队马拉松”，测试系统可攻击面与意外行为；

○联邦采购将优先选择“无意识形态偏见、可被约束”的模型系统。

“不是补丁，而是结构”：布兰矩阵如何回应法案安全三要素：

1. “可解释性” → 攻击行为的可观测性与路径还

法案中“Explainability”更多是为了在事故发生时能回溯模型为何做出该决策；

中国算法安全建设中，“可解释”不仅限于输入输出解释，应须涵盖：

○越狱触发路径的日志记录

○对抗样本攻击的特征可解释

○Agent任务链中决策路径可视化

我们认为：这是“攻击行为可解释体系”，并强调其在实战防御中的必要性。

2. “控制力” → 指令链约束、权限边界、模型行为收敛能力

法案强调“Controllability”是指模型在任意场景下都要可被约束，尤其是禁止非法或越界输出；

对应的算法安全能力应包括：

○Prompt与Context下的行为边界定义

○Agent任务系统中的指令边界与权限框架

○冗余链路控制、循环执行中止等措施

我们认为：“执行链可控体系”，应在国内的RAG、Agent结构中落地控制的工程能力。

3. “鲁棒性” → 越狱攻击、输入扰动、投毒攻击下的模型稳定性

法案中的Robustness既包括防止被诱导输出，也包括面对拼写绕过、结构扰动等结构性攻击的稳定性；

中国技术体系应补充：

○Jailbreak测试覆盖范围

○对抗性输入集生成与模型反应能力

○自动发现模型行为临界点与风险边界

我们认为：“结构扰动防御能力”可结合BraneMatrix AI现有的越狱测试平台、安全微调方法详细落地工程实践。

技术方向：如何主动建设“对齐”能力，而非被动合规

1. 安全能力模块化：让“安全不是补丁”，而是模型架构的一部分

引入安全微调层、安全指令拦截器、安全日志记录模块

强调“算法即安全结构”，不是事后打补丁

2. 安全评估体系本地化：建立对中国数据和语境下的越狱评估

美国红队评估机制多针对英文主语料和英文语义边界

中国模型需要覆盖中文攻击链、Agent指令污染测试集、本地安全禁忌词动态监测

3. 安全能力标准化：推动国产模型出口或产业落地的“安全标准书”

模仿美国商务部出口前提标准，建立结构性攻击测试SOP

输出安全可控能力的量化指标和报告模板，如：

○越狱触发率 ≤ 0.3%

○指令执行链越权率 ≤ 0.5%

○Agent行为漂移频次 ≤ 0.2/千次任务

2.2 安全评估 = 出口标准

美国商务部、国家科学基金会等多个部门被指示：

○建立统一的AI评估生态系统，由NIST牵头发布标准；

○支持联邦政府内“可控AI模型”的试点部署；

○出口全栈AI技术（包括模型、芯片、框架）需满足安全评估前置要求。

这意味着：算法越强，不代表越能出海。没有安全边界的模型，将被排除在美国标准联盟之外。

2.3 越狱攻击与Agent治理成为监管优先级

法案专门提出：模型必须能防止通过“角色扮演、拼写扰动、上下文混淆”触发非法生成；Agent系统需具备“执行路径记录、行为可审计、权限可限制”的能力。

这些内容正式将“越狱攻击”和“Agent链治理”推上了政策层面。

我们理解并尊重当前中国监管框架正稳步推进AI治理，在此背景下，我们建议国内技术体系也可以同步将这些新兴攻击面纳入模型设计评估环节，为产业发展构建更坚实的安全基座。

三、技术战场

从越狱到Agent，中国要补的安全短板

3.1 越狱攻击（Jailbreak）

目前模型越狱的典型方式包括：

○Prompt Injection（提示注入）

○拼写变体绕过（b@d words）

○多轮诱导与角色链

○ICRT（启发式诱导偏差）

○HRMID（启发式多模态风险分布越狱攻击）

○PBI

这类攻击可引导模型绕过内容审查、输出违法信息或执行危险操作。美国已明确：模型上线前需接受“结构性攻击测试”。我们相信，类似的检测机制也有助于提升国内大模型在产业端的信任基础。

3.2 Agent治理能力

随着AI Agent成为多轮任务执行的核心能力，其带来的安全挑战也迅速上升：

多Agent交互是否会触发不可控协同？

指令链是否存在被污染、越权调用风险？

是否具备日志追踪与回滚能力？

这些问题将逐步成为未来模型“合规可用”的必要条件。我们愿意基于已有工作，参与构建符合中国国情的Agent系统行为治理规范。

3.3 对抗能力 = 出口必测项

美国正在推动红队机制制度化，模型必须接受如下能力测试：

○越狱性提示词注入响应

○行为变化检测与边界反应

○任务链条中的自发行为分析

这意味着：算法安全测试，将成为未来模型出海、部署、集成的前置标准件。我们期待未来与国内评估机构共同推进适配中国场景的本土化算法安全评估机制。

四、WAIC 2025

全球对算法安全的认知分岔正在显现

在上海刚刚召开的世界人工智能大会（WAIC 2025）上，多个政府代表、学术领军者、企业技术官员都提到了“AI安全”的演进趋势。我们特别注意到：

中国国家网信办代表在圆桌中提出，“要建立算法行为可审计、可回溯的治理机制”——说明国家层面已经注意到算法控制边界问题。

清华大学人工智能研究院院长朱军表示：“目前AI系统安全不能仅靠训练规避，还要建立可验证的结构性防御体系。”

英伟达、谷歌、微软等技术负责人也纷纷表达了对“AI行为能力”边界的担忧，尤其是在多模态Agent系统上的不可预期性。

这些表态，也在印证我们对“算法安全 = 行为安全 = 可控边界”的技术理解路径。

我们理解监管层与科研界正在共同推进“算法安全治理”顶层框架，我们愿以工程视角补充算法边界管控的标准工具与检测体系，为政策与产品之间架起一道中间桥梁。

五、国内不能继续混淆“算法安全”概念了

今天，很多AI项目在宣传时强调“我们模型很安全”——但所谓的“安全”，可能只是“没输出不当内容”，这是对“算法安全”的重大误解。

真正的算法安全，至少要包括：

○模型面对越狱攻击的响应行为；

○多Agent系统中指令流的污染与误调用防范；

○指令链条执行边界的记录与控制；

○用户输入上下文中的对抗性内容注入防御能力。

我们希望在现有政策体系指导下，推动产业界逐步构建结构性攻击防御能力、可控性指标和安全可审计机制为核心的技术价值体系。

六、布兰矩阵倡议：

重建中国AI算法安全技术价值观

我们建议：

○尽快建立面向开源模型的越狱攻防标准与测试工具开放平台；

○构建基于任务链的Agent系统行为控制协议，推动企业间技术共识；

○与国际评估标准（如NIST红队框架）对齐，提出中国可验证、安全边界定义下的本土技术体系；

联合国内大模型社区发起“算法边界保护倡议”，构建模型攻击面响应透明度标准。

我们倡议方向完全尊重现行监管政策导向，旨在通过工程方法与开放合作，增强中国AI生态的整体防御能力与国际话语权。

从结构性风险中重塑信任，从技术责任中捍卫主权

算法安全不是为了审查，而是为了治理。

越早意识到“模型行为”的复杂性，越有可能在下一轮技术主权竞争中赢得位置。

算法就是规则，规则就是影响力。

布兰矩阵将继续以技术为矛，倡议为盾，在国家战略框架指导下，为中国算法安全走向工程化、标准化、全球化，贡献开源力量。也欢迎有志的你参与我们的“BraneMatrix AI全球实习生计划”。

本文参与腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自微信公众号。原始发表：2025-07-28，如有侵权请联系[email protected] 删除