近日，中国信通院云计算与数字化研究所发布《人工智能背景下数据安全八大发展趋势》，从数据责任、数据使用、数据流通、智能体安全四大维度，系统勾勒了AI时代数据安全的全景图。
人工智能正在重塑数据安全的底层逻辑——数据权属怎么分？模型训练的数据流向如何管控？智能体之间的信任又该如何建立？这些问题不再停留在技术讨论层面，而是正在成为产业实践中必须回答的"必答题"。
这份报告给出了八个明确判断。
一、制度底座：数据产权和责任模式正在重写
趋势一指向数据产权制度的重构——落实数据三权分置，将数据持有权、使用权、经营权进行差异化配置。AI时代传统权责结构难以适配新需求，"三权分置"正在成为各方共识，根据场景灵活配置规则，在权益平衡中释放数据价值。
趋势二则关注责任归属——数据安全责任正从"谁掌握谁负责"的静态划分，转向场景化动态适配。大模型时代"模型与控制权分离"，责任边界趋于模糊，需要通过场景识别与控制权分析，实现精准的责任适配。
这两条趋势勾勒出一个清晰的信号：数据安全的制度地基正在被重新夯实，新的规则体系将从"被动合规"走向"主动适配"。
二、技术基座：机密计算与可信数据空间进入AI原生时代
报告将机密计算定义为数据"使用中安全"的新基建（趋势三）。借助硬件级可信执行环境（TEE），数据在运算阶段也能实现"可用不可见"，这解决了多方协作、云上信任、模型保护等核心难题。机密计算已形成从底层硬件到云主机、开发框架、智能体的五大应用等级，正在成为AI时代全链路安全的底层支撑。
与此同时，可信数据空间正在迈向AI原生驱动的新阶段（趋势五）。智能体不再只是空间的"租户"，而成为主动的安全执行者与治理守护者——治理从"静态合约"走向"自治与智治"，推理从"人工规划"升级为"自主执行"。
趋势四则聚焦"模数共振"——大模型与数据在汇聚、训练、协同三个环节中，存在数据泄露与确权风险。报告提出三道防线：分类分级与机密计算筑牢汇聚安全；安全审查与权限管控强化训练防护；多方安全计算与身份验证确保跨主体协作安全。
三、跨境与智能体：AI时代的新安全命题
AI出海的合规挑战正在升级。报告提出以"来数加工"模式化解数据安全合规痛点（趋势六）——通过设立"数据保税区"，实现境外数据入境处理后结果返回的全链路闭环。这不是简单的技术方案，而是涉及数据主权、跨境监管的制度创新。
在智能体层面，报告从两个维度给出解法：身份、权限、行为三维度构建智能体可信数据使用环境（趋势七），解决"谁在访问、能访问什么、数据去哪里"三个核心问题；零信任理念缝合多智能体协同的数据安全罅隙（趋势八），将验证从用户级下沉至操作级，基于"假设失效"管控每一次数据交互。
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