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  随着AI与物联网技术的深层次地融合，全球正加速进入“万物智联”时代。近日，一份2025年智能物联网（AIoT）安全技术与应用研究报告揭示了该领域面临的全新挑战与发展趋势。报告说明，安全已从系统的附属功能跃升为保障其稳健发展的核心支柱，传统的防护模式正经历深刻变革。

  报告分析认为，当前智能物联网安全风险已发生本质变化，正从独立的单点漏洞转向跨层级的系统性传导与放大。一个摄像头的异常输入可能误导城市级AI调度决策，一条被污染的数据足以引发连锁故障。这源于AI与IoT融合形成的“感知-决策-执行”闭环，使得威胁能在系统内自主扩散。尤其在高安全敏感度与高风险传导强度的公共治理场景，如智慧城市、人机一体化智能系统、智慧交通等领域，局部安全问题极易演变为全局性扰动，对物理世界造成实际影响。

  面对新型风险，传统以边界设防和事后修补为主的“城墙护城河”模式已显乏力。报告强调，安全建设正从“外挂式防御”转向“内生化构建”，推动安全能力深度嵌入系统基因。通过模型完整性校验、可信执行环境（TEE）和上下文感知验证等技术，将防护前置化、原生化的“内生安全”成为关键发展趋势。未来3-5年，安全能力将进一步“左移”，依托MLOps（机器学习运维）实现从数据采集、模型训练到部署运维的全流程风险阻断。

  产业生态的协同共治被视为破局的关键。报告说明，运营商、芯片厂商、平台企业与专业安全服务商等多元主体正从独立作战转向协同治理，共建可信生态已成为必然趋势。其中，金融物联网系统因其高价值资产、强监督管理要求和闭环管理能力，已成为首个实现规模化安全落地的场景，为别的行业提供了可复制的建设路径。未来的竞争焦点将集中在边缘侧“AI安全大脑”的掌控权上，唯有构建具备自适应能力的动态安全体系，才能护航智能物联网的可持续发展。

  技术演进路径也呈现出清晰图景。常规安全技术（如安全启动、通信加密）仍是基础，但不足以应对AI原生挑战；内生安全技术正让防护成为系统原生属性；而面向深度AI融合的探索性技术，如结合差分隐私的联邦学习、模型水印与溯源等，则为未来高风险场景提供了前沿方向。有必要注意一下的是，报告特别指出了当前发展中的多重挑战，包括多源异构设备难以统一信任锚点、AI“黑箱”导致责任归属不清、实时性要求制约复杂加密算法的使用，以及安全能力与设备能耗、算力之间的平衡难题。

  最终，智能物联网安全的未来将走向以“韧性”为核心的新治理时代。这在某种程度上预示着防护目标从“防止入侵”转向“保障系统在遭受扰动后仍能维持功能并自我修复”。安全的价值认知也将重构，从“成本中心”转型为“价值中心”，通过安全日志反哺AI训练、建立安全积分体系等价值反哺机制，形成“安全赋能发展，发展滋养安全”的正向循环。构建一个“以人为中心”、安全与智能共生的新范式，将是这场深刻变革的终极目标。