复杂智能系统信息安全性技术要求TCICC 35004-2026.pdf

1、复杂智能系统信息安全性技术要求TCICC 35004-2026讲解了面向高可靠性、多模态、强自主性复杂智能系统的全栈式信息安全性技术框架，覆盖定量指标与定性要求两大维度。该标准定义了9项核心定量指标，包括数据加密完备性、漏洞修复及时率、威胁响应及时率、抗入侵性、模型抗攻击性、入侵检测准确性、权限配置正确性、攻击成功率及鲁棒准确率，为安全性可测、可评、可验证提供量化基准。标准系统阐述了九类关键定性要求，涵盖身份鉴别与访问控制、数据安全与隐私保护、系统与架构安全、模型安全、可信计算环境、安全运维以及针对数据投毒、模型窃取、对抗样本三类典型AI特有攻击的专项防御要求，并细化至数据污染鲁棒性、低信息泄

2、露、推理阶段防御机制等技术子项。文件深入构建了7大类支撑技术体系，包括数据投毒检测、对抗样本识别、后门攻击分析、生成内容溯源、部署环境加固、密码系统检测、隐私泄露防控及AI特有威胁识别，并针对性提出神经元分析、不确定性度量、全水印、生成模型指纹检测等前沿方法。标准进一步按模型架构类型（大模型、联邦学习、Transformer、扩散模型、强化学习等8类）和功能类型（感知、认知、决策、控制、执行）划分差异化安全性要求，并将安全性活动贯穿需求、设计、训练测试、维护更新全生命周期过程，形成覆盖“技术架构功能过程”四维一体的信息安全治理闭环。复杂智能系统信息安全性技术要求TCICC 35004-2026

3、适用于从事复杂智能系统研发、集成、部署与运维的科研机构、军工院所、人工智能企业、工业互联网平台运营商及关键信息基础设施运营单位。具体涵盖智能无人系统（如无人机集群、智能战车、无人舰艇）、空天信息智能处理平台、城市级智能交通调度系统、电力能源自适应调控系统、高端智能制造产线控制系统、医疗AI辅助诊断平台等高风险、高耦合、高自主性应用场景的技术团队。同时适用于第三方测评机构开展智能系统安全认证与合规评估，以及高校与国家级重点实验室在AI安全基础理论、鲁棒模型设计、攻防对抗技术等方向的教学科研工作。该标准对承担国家重大科技专项、军用智能装备研制、新型基础设施建设任务的相关主体具有强制性参考价值，尤其适用于需满足GB/T 45225、GJB 3181A等上位标准的系统级安全性工程实践。