全球权威咨询机构Gartner最新发布的《2025年中国网络安全技术成熟度曲线》（Hype Cycle™ for Cybersecurity in China, 2025）揭示了中国网络安全市场的深刻变革。这份年度报告由中国本土分析师团队精心编制，自2022年首次推出以来，已成为洞察中国网络安全技术演进轨迹的重要风向标。

一、双重驱动下的技术革新格局

Gartner研究指出，中国网络安全市场的发展正受到双重力量的强力驱动：由上至下的国家监管政策要求以及由下至上的企业业务发展战略。这种双重驱动机制正在塑造中国网络安全技术发展的独特生态。

监管合规已成为中国企业安全建设的首要外部推动力。随着《网络安全法》、《数据安全法》、《个人信息保护法》的深入实施，以及金融、电信、能源等行业监管要求的持续细化，企业不得不将安全建设从"可选项"转为"必选项"。这种监管压力在关键基础设施行业表现得尤为明显，推动了一系列安全技术的快速落地。

另一方面，企业数字化转型和AI技术应用的加速推进，正在从业务层面驱动安全技术创新。据Gartner调研数据显示，2024年中国企业生成式AI部署率仅为8%，而到2025年，这一数字预计将飙升至43%。这种爆发式增长不仅带来了全新的安全挑战，也催生了多项创新安全技术的涌现。

二、AI安全威胁态势的演进

随着AI技术的广泛应用，安全威胁态势正在发生根本性变化。传统的安全防御体系面临前所未有的挑战，主要体现在以下几个维度：

• 模型安全风险包括模型投毒、后门植入、成员推理攻击等新型威胁。攻击者可以通过污染训练数据，在模型中植入难以察觉的后门，或在推理阶段通过特定触发条件激活恶意行为。这类攻击具有高度的隐蔽性和破坏性，传统安全防护手段难以有效应对。
• 数据安全挑战在AI场景下变得更加复杂。训练数据可能包含敏感信息，模型在推理过程中可能无意中泄露训练数据中的隐私信息。此外，AI系统对大规模数据的需求与数据最小化原则之间存在天然张力，如何平衡成为重要课题。
• 提示注入攻击成为生成式AI特有的安全威胁。攻击者通过精心构造的输入提示，诱导模型产生不当输出或执行恶意操作。这类攻击难以通过传统输入验证机制防范，需要专门的安全防护技术。
• 模型窃取和逆向工程风险显著增加。攻击者可以通过模型查询接口，逐步窃取模型参数或功能，造成知识产权损失和商业竞争优势削弱。

三、AI TRiSM：构建可信AI安全生态框架

面对AI带来的全新安全挑战，Gartner提出了AI TRiSM（人工智能信任、风险与安全管理） 框架。这不仅仅是一个技术解决方案，更是一个涵盖治理、技术和管理三个维度的综合框架。

在AI治理层面，TRiSM强调建立全面的AI系统治理体系。包括AI资产清单管理、数据血缘追踪、模型版本控制、合规性评估等环节。企业需要建立AI系统的全生命周期管理机制，从需求阶段就嵌入安全性和合规性要求。在技术实施层面，TRiSM框架包含多项关键安全能力。模型监控系统实时检测模型行为异常，对抗性攻击防护机制增强模型鲁棒性，输出内容过滤确保生成内容符合合规要求，隐私保护技术防止训练数据泄露。另外，在运行防护层面，TRiSM特别关注AI系统运行时的安全保护。这包括API安全管控、访问权限管理、使用行为监控等功能。通过运行时应用自保护和实时威胁检测等技术，确保AI系统在生产环境中的安全稳定运行。

值得注意的是，TRiSM框架并非要求全部推倒重来。许多传统安全技术经过适当增强后，完全可以应用于AI场景。例如，身份认证和访问控制机制可以扩展支持AI系统的访问管理，数据安全技术可以适配保护训练数据和模型参数。

四、中国AI安全网关的实践创新

作为AI TRiSM框架的重要组成部分，中国AI安全网关正在快速发展并形成本土化特色。与全球市场相比，中国AI安全网关的发展路径展现出独特特征：

技术架构上，中国AI安全网关大多基于现有的API网关或Web应用防火墙产品演进而来。这种发展路径使得产品能够快速落地，并与企业现有安全体系无缝集成。网关采用深度内容解析和自然语言处理技术，实时分析进出AI模型的流量，提供多层次的安全防护。

功能特性上，中国AI网关特别强化了内容安全合规能力。通过集成多维度内容过滤策略，确保AI生成内容符合监管要求。同时，网关还提供细粒度的使用管控功能，帮助企业控制AI服务成本，防止资源滥用。

部署模式上，为适应中国企业偏好本地化部署的特点，AI网关产品通常提供灵活的部署选项。支持物理设备、虚拟化部署和云原生等多种形态，满足不同企业的具体需求。

五、数据安全态势管理（DSPM）的AI驱动演进

数据安全态势管理（DSPM） 技术在AI浪潮下正在经历重要变革。传统的DSPM主要关注静态数据资产的安全管理，而AI场景下的DSPM需要应对更加动态和复杂的数据流动模式。

AI时代的数据安全态势管理呈现出几个新特点：首先是数据流动的复杂性显著增加。训练数据可能来自多个源头，经过预处理、特征工程、模型训练等多个环节，数据血缘关系变得异常复杂。其次是影子数据风险突出。在AI开发和运行过程中可能产生大量中间数据和缓存数据，这些数据往往脱离传统的数据管理视野。再次是数据使用边界模糊化。AI模型可能在不同场景下被调用，数据的使用边界不再清晰，增加了数据管控难度。

为应对这些挑战，现代DSPM平台融合了多项技术创新。通过机器学习算法自动发现和分类敏感数据，利用行为分析技术识别异常数据访问模式，采用数据流映射技术可视化数据流转路径，实现全面的数据安全态势感知。

六、技术实施路径与演进趋势

从Gartner成熟度曲线可以看出，AI安全技术正沿着一条清晰的路径演进。短期内，AI信任、风险和安全管理（TRiSM）措施将成为企业投资的优先领域。其中AI信息治理与AI 基础设施和技术堆栈代表经调整适用于人工智能系统的传统技术，这些技术相对成熟，能够快速带来安全价值回报。

中期来看，高级型AI安全技术将逐步成熟并得到广泛应用。包括中国的AI网关，网络安全助手等技术，这些需要更深入的技术积累和实践验证。

在技术融合方面，一个明显趋势是安全能力的平台化整合。企业更倾向于采用统一的安全平台，而不是孤立的单点解决方案。这种整合不仅提高了管理效率，也增强了不同安全能力之间的协同效应。

七、未来展望与战略建议

展望未来，中国AI安全市场将继续保持快速发展态势。随着AI技术的深入应用和安全威胁的不断演化，AI安全防御体系将向着更加智能化、自动化和一体化的方向演进。

对企业而言，构建有效的AI安全防御体系需要采取分层递进的策略：首先建立基础性的AI治理框架和安全管控措施，然后逐步部署专业化的AI安全技术工具，最终形成全面覆盖的AI安全防护能力。同时，企业需要重视人才培养和组织建设。AI安全是一个跨学科的领域，需要同时具备AI技术知识和安全专业能力的复合型人才。建立跨部门协作机制，确保业务、技术和安全团队的紧密配合，是成功实施AI安全措施的重要保障。在技术选型方面，企业应该遵循"适度超前、务实有效"的原则。既要关注技术的前瞻性，确保能够应对未来的安全挑战，又要考虑技术的成熟度和实用性，避免过度投资于不成熟的技术。

AI安全治理不再仅仅是技术问题，更是企业战略的重要组成部分。在数字化时代，建立可信可靠的AI系统将成为企业的核心竞争优势。通过系统化的AI安全建设，企业不仅能够有效管控安全风险，更能为AI技术的创新应用提供坚实保障，在激烈的市场竞争中赢得先机。

中国网络安全正经历从被动防护向主动治理、从单点防御向体系化建设的重要转型。AI技术的快速发展既带来了新的安全挑战，也提供了新的防御手段。在这个过程中，平衡技术创新与安全稳健、业务敏捷与风险管控将成为企业面临的核心课题。Gartner技术成熟度曲线为我们提供了有价值的参考框架，帮助企业在这个充满变数的时代做出更加明智的决策。