2025智慧城市低空应用人工智能安全白皮书

智慧城市低空应用目录智城市空应背景述 1智城市低应用发态势 1智城市低应用外发展 2人智能动低应用地 3低应用信安发展状 4AI+智城市低应全洞察 9智城市低应用建意义 9智城市空域能应用 9AI时低空应安风险 13AI引带来安全险 13低应用身智能安需求 18中移动AI+智城市空应安全系框架 21总体目标 21智城市低应用AI技风防范 22AI赋智慧市低应用安全 22智城市低应用大要素 22智城市低应用AI风防范案 25智城市低应用AI模算法全 25智城市低应用AI数要素全 27智城市低应用AI业服务全 28智城市低应用AI平能力全 29智城市低应用AI运合规全 30AI赋低空用安解决案 34智城市低应用安总体构 34智城市低应用备体安全 34智城市低应用磁频安全 37智城市低应用络体安全 38智城市低应用据周安全 40AI+智城市低应安展望 46AI让慧城低应用更全 46安让智城市空应更智能 47附录.智城市空应安全参案例 49一低空用AI安风险范案例 49二、AI赋能低应安案例 52发布单位：中国移动通信集团有限公司编制单位：中国移动集团网络与信息安全管理部中移雄安信息通信科技有限公司中移（上海）信息通信科技有限公司中国移动（成都）产业研究院上海嘉韦思信息技术有限公司北京东方通网信科技有限公司远江盛邦安全科技集团股份有限公司泓识智汇(北京)科技有限公司参编人员：王昀、喻伟、张峰、江为强、盛春晓、苏郁、孙丽娅、姚飞、李运丰、马禹昇、傅军、祁文博、徐嘉伟、黄琴、于朝翔、梅硕、王晓周、王智慧城市低空应用背景概述智慧城市低空应用发展态势2021220251.520353.5低空应用是实现低空经济的关键手段和具体实践，通过在物流配送、旅游观光、农林植保、应急救援等多样化场景的应用，推动低空领域的资源开发、产业发展和经济增长，而低空经济则是基于低空应用发展形成的涵盖生产、服务、消费等环节的综合性经济形态，为低空应用提供市场需求和发展方向，二者相互依存、协同促进。低空应用的发展将有助于完善正在快速建构的智慧城市精细化场景，从而为AI驱动下的城市规划和设计提供更加扎实全面的数字基础。中国移动早早布局低空应用，2024中国移动全球合作伙伴大会上中国移动总经理何彪强AI+AI生产要素创新性配置，全面构建低空能力体系、加速低空场景创新、推动低空生态构建，助推我国低空经济展翅翱翔、行稳致远。智慧城市低空应用海外发展50002080万人，对GDP0.5%5000架直20252030本不仅在石油海上平台飞行、港口直升机引航等工业领域开展广泛应用，还在观光娱乐、医疗救护、山区搜救等民生领域进行积极探索。2020国际标准：ETSIEN303645《CyberSecurityforConsumerInternetofThings:BaselineRequirements》是由欧洲电信标准化协会（ETSI）发布的一项关于消费类物联网（IoT）设备网络安全的通用标准，旨在为物联网设备制造商提供基本安全要求，保护用户隐私和数据安全；ISO/IEC22460：该系列标准旨在规范无人机（UAS）执照和安全模组的设计，考虑了较高的安全性；欧）AirworthinessSecurityProcessSpecification》）人工智能推动低空应用落地在低空应用领域，AI通过技术创新重构数据链与决策链，成为核心驱动力。数据采集环节，智能终端搭载多模态传感器实现全域动态感知，构建低空环境数字孪生模型，为精细化管理提供数据基底。算法层面，轻量化模型与边缘计算结合实现实时目标识别，低空定位和路径规划技术解决复杂环境导航难题，零样本学习赋予系统未知场景适应能力，全面提升低空作业的智能性与安全性。空域管理中，分布式调度算法与数字孪生技术融合，支持千架级无人机集群的动态路径规划与冲突规避，将传统调度的分钟级延迟压缩至毫秒级，实现空域资源的高效配置。AI--低空应用网信安全发展现状低空应用网信安全制度发展20253《民航数据管理办法（试行）》《民航数据共享管理办法（试行）》，则直2025718（MH/T3039类别名称法规规章《中华人民共和国数据安全法》法规规章《中华人民共和国网络安全法》类别名称法规规章《中华人民共和国数据安全法》法规规章《中华人民共和国网络安全法》法规规章《中华人民共和国个人信息保护法》法规规章《关键信息基础设施安全保护条例》法规规章政务信息资源共享管理暂行办法法规规章网络预约出租汽车经营服务管理暂行办法法规规章民航数据管理办法(试行)法规规章工业和信息化领域数据安全管理办法(试行)法规规章民航数据共享管理办法(试行)法规规章民用无人驾驶航空器无线电管理暂行办法国内标准民用无人驾驶航空器系统安全要求GB42950-2023国内标准信息安全技术网络安全等级保护实施指南GB/T25058-2019国内标准个人信息安全规范GB/T35273-2020国内标准智慧民航数据治理规范框架与管理机制MH/T5054-2021国内标准智慧民航数据治理规范数据架构MH/T5055-2021国内标准智慧民航数据治理规范数据质量MH/T5056-2021国内标准智慧民航数据治理规范数据安全MH/T5057-2021国内标准智慧民航数据治理规范数据服务MH/T5058-2021国内标准智慧民航数据治理规范数据共享MH/T5066-2023国内标准智慧民航数据治理规范数据治理技术MH/T5067-2023国内标准民航领域数据分类分级要求MH/T3039-2025国际标准ISO/IEC22460-2《卡及身份识别安全设备-ISO无人机执照和无人机安全模组-第2部分：无人机安全模组》国际标准ISO/IEC27001信息安全管理系统国际标准ISO/IEC27032《网络安全框架》国际标准ISO/IEC15408(通用安全标准-共同准则)国际标准EUROCAEED-12C/DO-178C(航空软件安全标准)国际标准ICAOUASSecurityManual(无人驾驶航空系统安全手册)表1低空应用网络与数据安全相关适用法律法规及规范性文件低空应用人工智能安全现状近年来，新技术在航空领域的广泛融合，为低空应用注入了前所未有的活力与动能。其中人工智能的结合，进一步推动了低空应用的智能化与自动化。通过集成先进的传感器、导航系统和人工智能技术，智能航空系统能够实现飞行器的自动起飞、巡航和降落，大大提高了低空应用的运营效率。智能低空系统还能实时监测飞行器的状态，及时发现并处理潜在的安全隐患，从而确保低空经济的稳定运行。图像识别与视频监控结合人工智能技术后，可实现农业场景下的虫害病灾监测、应急场景下的水火风电监控、旅游场景下的人员密集度调拨等效果。大范围无人机编排，可通过人工智能实现集群整队管理效果。人工智能带来低空领域大幅发展的同时，技术带来的负面影响也逐渐体现。因低空域飞行和模式识别大量依靠算法和数据，低空应用中的决策一旦出现问题，可能带来极坏的社会影响，影响智慧城市的公信力，甚至可能波及各行业，导致社会安全、法律责任、道德困境或舆论的负面影响出现，如低空飞行器坠落、人员救援失败、应急救火防洪判断错误等。因此加强低空应用人工智能的安全将是本白皮书一大课题。人工智能赋能低空安全进展低空应用的发展依赖于高效、智能、可靠的信息基础设施，而网络与数据安全则是保障低空飞行器安全、高效运行的关键要素。由低空产业联盟主导发布的《低空智能网联体系参考架构（2024版）》中提出的“五方三层两体系”架构，强调了构建一个全面安全体系的必要性。图1低空智能网联体系参考架构当前低空应用安全现状呈现风险复杂与防护体系初步构建并存的特点：一是装备体系安全，包括低空载具、物理基础设施等，需要智能化、自动化确保空域安全，并保障人工智能底座供应链安全。二是网络数据安全，使用人工智能手段降低低空应用中网络攻击威胁，保证数据全生命周期安全。三是电磁频谱安全，电磁频谱安全是确保低空网联体系通信稳定与可靠的核心部分，通过人工智能动态管理优化分配，跳频扩频提升抗干扰能力，加密保护通信安全。AI+智慧城市低空应用全景洞察智慧城市低空应用建设意义AI智慧城市低空域智能应用智慧管理交通运输20233001300景。据报道，从高铁深圳北站乘直升机到达深圳湾仅需要8分钟，比地面交通节省了至少80%的时间成本。城市道路智能监测AI与无人机技术深度融合，为道路桥梁健康监测带来全新解决方案。无人机凭借灵活机动的优势，搭载高清相机、红外相机及激光扫描仪等设备，可对道路桥梁进行全方位、无死角巡检，快速采集高分辨率图像与视频数据并实时回传。AI图像识别技术将回传数据与工程设计施工图、传感器监测数据进行对比分析，能精准定位路面裂缝、腐蚀、锈蚀等结构损伤和老化问题。同时，AI通过大数据分析，整合结构设计图纸数据、日常监测数据以及关键参数敏感性分析数据，代入基于断裂力学的疲劳损伤容限计算软件，科学预测道路桥梁管道结构的疲劳寿命与日历寿命，评估剩余寿命。这一技术显著提升了桥梁检测的效率与准确性，可提前预警潜在安全隐患，助力工程部门及时制定养护维修方案，为路管桥安全运行和科学决策提供坚实的数据支撑。智慧农业管理应用AI城市应急智能保障5G或卫20232000智能低空城市旅游VRAI时代低空应用安全风险AI引入带来的安全风险AI平台和AI智慧城市低空应用模型算法风险在智慧城市低空域建设中，AI模型训练数据若存在偏差，会导致算法在决策时产生不公平倾向。例如在低空物流配送路线规划中，若训练数据对特定区域的地理、交通信息覆盖不足，模型可能减少该区域配送频次，造成资源分配不均；在城市空中交通管理的飞行权限审批中，含有偏见的数据可能使模型对部分企业或机型产生不合理的限制，影响行业公平竞争。AI违反《中华人民共和国个人信息保护法》；当AI若AI智慧城市低空域的AIAI智慧城市低空经济对外开放大量公共服务接口，恶意攻击者可通过分析接口调用数据、逆向工程等手段，破解AI模型内部逻辑。例如针对低空无人机调度模型，攻击者获取算法结构后，可注入恶意指令，导致飞行器航线混乱、碰撞或泄露敏感飞行数据；通过攻击公共服务接口，还可能窃取模型知识产权，影响企业核心竞争力与行业健康发展。随着智慧城市低空域中AI模型的广泛部署，模型面临的对抗样本攻击风险日益突出。攻击者可通过在输入数据中注入细微扰动，误导AI模型输出错误结果。例如，在低空飞行器目标识别与避障系统中，攻击者可对地面标识或飞行目标图像进行像素级篡改，使模型误判障碍物类型或位置，诱导飞行器偏离安全航线；在低空监测与安防场景中，对抗样本可能使AI系统无法正确识别违规飞行器或异常行为，导致安全监管失效。此类攻击往往难以通过传统检测手段识别，对低空域AI系统的安全性、鲁棒性与可信度构成严重威胁。智慧城市低空应用数据要素风险AIAIAI服务风险AI服务输出偏差会直接影响城市低空域运行效率与安全。例如低空交通智能咨询服务因数据偏见或模型缺陷，向用户提供错误的禁飞区域信息，导致飞行器违规飞行；在低空物流客服场景中，智能问答机器人给出错误的配送时间或路线，降低企业服务质量与用户信任度。攻击者利用AIAI批利用AIDDoSAI平台风险外部攻击者通过自动化脚本发起大量无效飞行模拟计算请求，抢占AI平台算力资源，使正常的飞行器调度、航线规划任务无法及时处理；内部人员因任务分配不当、无节制占用算力进行非必要模型训练，也会导致关键业务响应延迟，影响低空域服务效率与安全性。智慧城市低空域AI平台依赖的芯片、云计算服务等核心技术，部分来自境外供应商。国际形势变化或技术封锁可能导致供应链中断，影响平台算力AI运营风险低空域领域AI应用涉及航空法规、数据安全法、知识产权法等多领域法律。目前，AI决策责任归属、数据跨境流动规则等法律界定模糊，例如AI控制的飞行器造成事故时，开发者、运营商、数据提供者的责任划分不明确，亟待完善相关法律体系。智慧城市低空域多部门协作与复杂技术架构，加剧了运营管理难度。跨部门数据共享时，隐私保护机制不完善，易造成数据泄露；AI算法迭代升级过程中，若测试不充分，可能引发系统故障；此外，专业AI安全运维人才短缺，无法及时应对新型攻击与漏洞修复，导致平台安全防护能力不足，影响低空域业务连续性。传统智慧城市评价体系难以适配低空域AI衡量AIAIAI服务质量评价方法缺失，不利于行业优化与监管，阻碍智慧城市低空域可持续发展。低空应用自身智能安全需求装备体系智能安全需求电磁频谱智能安全需求低空网络智能安全需求-AI能安全自检技术，主动挖掘流量、系统中是否存在AI低空经济场景中，飞行控制、空管调度等业务对实时决策安全性要求极高，传统人工运维模式在面对海量安全事件时存在响应滞后、误判率高的问题。安全大模型通过整合威胁情报与算法推理，可实现攻击行为自动化识别与分级响应。同时应用智能化决策需依赖人工智能技术进行监督，防范低空应用决策发生偏离导致安全事故。低空数据智能安全需求GB/T42447-2023传输、数据提供、数据公开、数据销毁。智慧城市低空应用数据在数据处理的不同阶段具有不同需求。//（）/（），AI+智慧城市低空应用安全体系框架AI+人工智能安全风险防范和AI图2AI+智慧城市安全解决方案体系框架总体目标智慧城市低空应用人工智能安全集中体现在低空应用AI风险防范、AI赋能智慧城市低空应用安全两个方面。首先需确保低空应用AI模型合法合规运行、算法公平公正决策、数据安全可信流转、计算平台可管可控操作；其次强化AI对智慧城市低空应用安全的赋能作用，将智能化手段深度融入低空应用装备体系、电磁频谱、网络安全、数据安全全流程安全防护工作，全面提升低空应用安全水平。最终实现“让低空安全更智能，让低空智能更安全”的总体目标，助力智慧城市低空经济高质量发展。AI技术风险防范智慧城市低空应用AI风险防范聚焦人工智能技术在低空经济应用与平台中存在的安全隐患，从模型算法、数据要素、业务服务、平台能力、运营合规等五个维度实施全面防范。通过对低空经济AI模型算法的严格审查与持续优化，杜绝因算法偏见导致的资源分配不公；防范低空应用训练数据非法采集、泄露及投毒攻击；构建业务服务实时监控体系，保障低空物流配送、空中交通管理等AI服务输出准确合规；强化低空智算平台安全防护能力，抵御算力恶意消耗与供应链安全威胁；完善运营合规管理体系，明确各参与方责任，确保低空应用AI能力在安全可控的环境下稳定运行，为智慧城市低空经济发展筑牢安全防线。AI赋能智慧城市低空应用安全在AI智慧城市低空应用六大要素智慧城市低空应用遵循六大要素：条例》、中国民用航空局《国家空域基础分类方法》、工业和信息化部《民用无人驾驶航空器生产管理若干规定》等奠定了坚实的法律基础，明确了国家主导、地方政府主责、市场运营的低空应用业态框架。5G等技术，提升城市治理的智能化程度。在智慧城市低空应用发展阶段，需依托以上技术大量支撑。AI风险防范方案AI模型算法安全维护低空模型公平透明在设计低空域AI提升低空模型可解释性保证低空模型合法合规建立覆盖飞行器轨迹数据、空域使用许可等敏感信息的隐私保护机制，结合《地理信息数据分类分级工作指南（试行）》、《国家空域基础分类方法》等材料对模型训练数据实施防护。针对无人机航拍影像数据，采用联邦学习技术实现“数据不动模型动”，避免原始图像数据泄露。其中重点评估在灾害救援场景中优先保障医疗物资运输的决策是否符合《新一代人工智能伦理规范》。为低空应用使用方提供投诉平台，当影响社会效益或个人利益时，可进行反馈。增加低空模型加密混淆为确保低空应用模型不可逆向，可采用模型加密混淆技术，通过对算法和数据进行加密、混淆处理，保护模型不被恶意破解。同时对模型输出内容进行脱敏处理，去标识化处理可以减少数据关联性，确保输出结果匿名化，以防止模型被逆向推导。强化低空模型对抗样本防御能力系统构建AI同类型扰动样本纳入模型训练集，提升模型的稳定性与泛化能力；在防御环节，综合运用模型结构优化与输入数据保护等多层次策略，提升系统整体抗攻击能力。AI数据要素安全低空应用训练数据配置50万+AI低空应用数据防范投毒低空应用AI开发过程中，接入层通过流量异常检测阻断批量注入的伪造飞行数据；处理层利用联邦学习节点交叉验证机制，识别跨区域一致性异常的投毒样本；应用层通过对抗训练增强模型对气象数据篡改的鲁棒性。定期模拟极端天气下的投毒攻击场景，如向训练数据中注入虚假的强风数据，验证模型是否会错误规划飞行器航线。AI业务服务安全低空应用服务伪造内容识别针对低空应用领域的深度伪造风险，使用防伪造的AI技术，重点识别四类伪造内容：通过视频帧间运动规律分析，检测篡改的飞行器事故视频；利用语音频谱特征比对，识别伪造的空管指令音频；通过轨迹数据时空连续性校验，发现虚构的无人机侦察路线；低空旅游、低空救援等场景下，识别对地面特征的监测效果。低空应用服务调用安全监测、封堵阻断、接口加密、动态机器人拦截、弱口令防护、安全审计及运营状态监控，全方位防范潜在安全威胁，确保智慧城市低空域服务调用安全可靠。AI平台能力安全低空应用算力防范滥用在低空域领域部署算力安全管控体系，防范恶意主体利用算力资源开展违规活动，如针对低空通信网络的分布式拒绝服务攻击，或破解飞行器加密指令的暴力计算行为。具体而言，通过解析低空经济计算任务类型（如飞行器路径规划、空域流量预测等），结合算力用户的预设阈值，对低空域相关计算任务实施动态安全评估。一旦任务算力需求超出阈值，系统将立即限制算力使用或直接驳回请求，并同步下调涉事用户的信用评级，限制其后续算力申请权限。同时，构建全流程审计机制，对用户调用算力资源的操作进行实时监控，详细记录任务发起时间、数据流向、算力消耗等信息，精准识别异常行为，确保低空域算力资源仅用于合法合规的低空交通管理、物流调度等业务场景，保障低空域数字化运行安全。低空应用供应链安全性在开展低空域AI模型训练前，需全面核查组件版本信息，利用漏洞扫描工具深度检测已知安全漏洞，确保训练环境安全可靠。优先选用国产化算力AI技AI运营合规安全在智慧城市低空域AI-管理技术-智慧城市低空应用AIAI运营安全制度建设法规制度层面，工信部和民航局制定了《民用无人驾驶航空器无线电管理办法》、《民用无人驾驶航空器系统安全管理要求》、民航数据管理办法（）试行在AI规管理办法成为低空领域AI运营合规安全提供重要依据。智慧城市低空应用AI安全管理制度是在法规基础上，根据业务的实际需求和国家的具体要求制定安全运营管理制度和策略，并在实施过程中不断优化更新。同时为覆盖安全运营的各个层面，可以制定分层级的安全运营管理制度体系，包括但不限于安全战略、安全制度规范、安全制度流程、安全细则与指南等多个层次的管理制度。加强AI工具对低空应用法律合规性自动化评估工作，提高运营评估效率。AI运营安全管理建设管理层面，在构建低空应用AI安全运营体系中，运营管理工作能有效衔接安全管理制度和安全技术，确保安全管理制度和安全管理责任的有效落实，是整个安全运营体系中的重要组成部分。AIAI运营安全技术支持技术层面，依托“九天安全大模型”定制基于低空域领域的专属模型，构建低空AI安全运营中心，对低空领域AI能力进行运营监控，具备自然语言对话能力、检测能力等智能化功能，能够实现7×24小时全天候值守，提升效率并缩短对网络安全风险和威胁的响应时间。AI运营安全评价指标建设AIAIAI运营安全保险体系建设承担相应的赔偿责任，包括对数据主体的补偿及企业所需履行的法律经济责任。随着低空飞行器自动化水平提升，智能控制系统责任险也逐渐出现，对因软硬件故障引发的飞行器损毁、第三方损害及法律责任提供赔付。安全保险结合AI大模型评估险种、保费等内容，从运营中断、应急响应、数据责任及系统控制等多个维度构建保障体系，为低空经济的安全与可持续发展提供有力支持。AI赋能低空应用安全解决方案智慧城市低空应用安全总体架构（2024版智慧城市低空应用装备体系安全SDK低空载具装备安全（）立物料清单，优先使用国产化组件，从源头减少软硬件漏洞，通过AI+区块链技术管理供应链设备安全。产品上线前开展安全评估工作，结合AI渗透测试工具生成poc攻击语句，并用AI仿真软件开展低空载具模拟飞行测试。空管基础设施安全WiFi5G通过建立AI+APK器中，接入无人机靶场控制站，并通过WiFi本体被固定在测试架上，通过WiFiAI渗透图3AI+无人机实战安全靶场空中交通管理安全（UTMiFi，强AI智慧城市低空应用电磁频谱安全电磁频谱安全是确保低空智能网联体系通信稳定性与可靠性的核心部分，涉及到频谱资源管理、频谱访问控制、频谱干扰与防御等内容。频谱资源管理AI+AI频谱访问控制非法设备可轻易接入并占用频谱，甚至伪装成合法节点实施“中间人攻击”。缺乏强有力的身份认证使得频谱接入门户大开。实施基于强身份认证的频谱接入控制，并进行严格的权限管理，为每个合法低空通信终端颁发数字证书，接入网络前需与控制系统进行双向身份认证。对所有传输的控制指令和遥测数据实施端到端加密，确保通信对象的合法性和数据的机密性、完整性，防止非法接入和数据泄露。频谱干扰与防御（（如GPS欺骗）技术，如利用AI+（GNSS+INS+视觉AI）5G）智慧城市低空应用网络体系安全低空应用AI+网络体系安全是通过人工智能技术来保护和增强低空域系统网络层的安全性，整体架构涵盖飞行器、网络、设备、平台、应用和数据等防护对象，结合威胁防护、监测感知和处置恢复措施，形成动态的网络安全体系。全流量威胁检测在智慧城市低空应用网络中，加密流量占比持续攀升，传统检测手段难以有效应对随之而来的安全挑战。基于AI的全流量监测系统采用最优监督式机器学习算法，结合低空通信协议深度还原技术，同时加强对5G、WiFi、蓝牙等无线信号的流量威胁研究。通过对样本进行采集、处理与模型训练，构建可自主演进的增量学习数据库，形成自动化威胁检测体系，实现对恶意加密流量的高效精准识别。该系统应用leaf-wise分裂策略优化分类效率，在提升检出准确率的同时大幅缩短模型训练时间；并引入互斥特征捆绑算法，显著降低内存占用，提升检测性能，可有效识别恶意加密流量、DGA域名、隐蔽隧道等面向低空网络的高级威胁。通过融合威胁情报与多模态检测模型，系统实现对低空网络流量中威胁行为的全面感知与研判，为智慧城市低空应用安全运营提供关键技术支撑。AI+下一代防火墙AI与下一代防火墙的深度融合，标志着低空应用网络安全进入智能防御新阶段。该系统通过集成机器学习与深度学习算法，实现对低空网络流量的实时行为分析、异常感知与智能策略调度，可精准识别无人机非法接入、协议异常、加密恶意流量及低空隐蔽攻击等威胁，并动态生成访问控制规则。结合低空业务特征进行持续建模与自适应学习，下一代防火墙不仅具备传统边界防护能力，更延伸出针对低空通信协议优化、飞行终端身份可信验证、空域访问权限动态管理等高阶安全功能，为智慧城市低空应用提供智能、弹性且持续进化的安全屏障。AI+威胁情报在智慧城市低空应用网络安全体系中，引入人工智能与机器学习技术的AI智慧城市低空应用数据周期安全提供、公开、销毁七个阶段，每个阶段均结合AI数据收集安全利用AI驱动的智能资产扫描技术，以任务形式对低空域数据库、飞行日志文件等进行深度嗅探，自动识别并备案数据资产。通过自然语言处理与计AI借助AI20257（MH/T3039—2025）、《民航数据管理办法（试行）》、《民航数据共享管理办法（试行）》、《智慧民航数据治理规范》(MH/T505X-2021)等。数据存储安全采用AI优化的脱敏算法，如智能掩码、动态截断与强化哈希技术，支持灵活自定义规则，确保对低空域敏感数据进行高效、精准脱敏处理，同时保障数据可用性。AI算法可根据数据使用场景与用户权限，动态调整脱敏策略，实现精细化数据保护。运用AI数据使用加工安全部署基于AI的分布式审计系统，通过轻量插件实现旁路部署，对低空域数据操作进行实时、全面审计。利用AI行为分析模型，对数据使用、数据库登录等操作行为进行智能监测，自动识别异常操作模式，如高频敏感数据访问、非授权数据导出等，并及时告警与记录。同时，在系统负载过高时，AI动态资源调度机制可自动优化审计策略，保障业务正常运行。构建AI驱动的智能访问控制体系，基于用户身份、角色、数据敏感度及操作环境等多维度因素，动态生成数据访问权限策略。对于高敏感低空域数据，采用AI双因素认证与协同控制机制，确保数据访问的安全性与合规性。数据传输安全借助AI态加密保护。结合数字签名与验签技术，利用AI运用AI全流量分析技术，对低空域数据传输进行全方位监控，包括平台间网络传输、平台内部数据调用及外部接口访问。通过AI异常检测模型，实时识别数据传输中的可疑行为，如异常流量激增、非授权协议访问等，并自动触发阻断与告警机制。同时，结合历史威胁情报，利用AI关联分析技术挖掘潜在安全威胁，提升安全防护的前瞻性。数据提供安全部署AI动态脱敏中间件，在数据对外提供时，根据访问用户身份、权限及请求场景，实时生成并应用个性化脱敏策略。例如，针对公众服务场景，自动对敏感低空域数据进行深度脱敏处理，防止数据泄露风险，同时确保数据的业务可用性。利用AI+API接口分析技术，自动识别低空域数据对外接口中的敏感数据暴露面，建立动态接口安全清单。通过实时监测与AI风险评估模型，对接口数据传输进行协议解析与行为分析，及时发现并阻断异常数据流动与违规操作，保障数据提供过程的安全性与合规性。数据公开安全采用AI数字水印嵌入技术，在低空域数据公开时，将分发者、对象、时间及目的等信息以不可见水印形式植入数据。当发生数据安全事件时，利用AI水印提取与溯源算法，快速定位数据泄露源头，实现事后追责。基于AI文档识别技术，对低空域文档文件进行自动密级标注与管理。在文档打印环节，AI自动根据密级添加定制化水印，支持灵活设置水印参数，并记录、追踪打印行为，防止敏感文档泄露。数据销毁安全借助AI智能决策技术，在低空域业务终止、数据停用或存储资源重新分配时，自动评估数据销毁需求，选择合适的销毁方式，如数据擦除或物理介质销毁。同时，通过AI审计模块对销毁过程进行全程记录与验证，确保数据彻底销毁且不可恢复。当低空域业务变更、加密算法更新或密钥过期时，AI密钥管理系统自动触发密钥销毁流程。采用安全可靠的销毁方法，确保密钥及其备份信息被完全清除，防止密钥泄露导致数据解密风险。AI+智慧城市低空应用安全展望AI让智慧城市低空应用更安全强化政策法规保障2025826提升安全能力水平+这要求在城市低空场景中，必须系统构建覆盖感知、决策、控制全链条的技术安全体系，尤其加强对飞行器自主决策算法、低空通信数据链路及智能基础设施的可靠性保障，从源头降低因模型不可解释性或数据偏差所引发的安全事件概率。通过政府、企业、科研机构与社会公众共同参与的治理机制，在鼓励技术创新的同时守住安全底线，塑造健康可持续的低空智能化发展生态。安全让智慧城市低空应用更智能培育低空经济发展安全是推动低空应用实现“万物智联”与可持续发展的核心保障。安全保障了低空智能终端在物流配送、城市巡查、应急救援等场景中实现高效、稳定、智能的协同运行。只有在安全可信的前提下，低空应用才能为构建规模化、多元化的低空应用生态奠定基础。附录.智慧城市低空应用安全参考案例一、低空应用AI安全风险防范案例中国移动湖南公司AI风险防范低空行业应用平台案例1261251AI本项目以中台化、微服务化为架构原则，构建以下五大核心系统：全域空情态势感知系统。实现空域安全等级划分、入侵检测与预警、作业区域安全审计；多源异构飞行态势总览，整合多类型无人机数据，实