2025年10月15日，全球领先的安全技术公司Thales Group发布了《2025数据威胁报告：关键基础设施版》（2025 Data Threat Report: Critical Infrastructure Edition），这份报告基于S&P Global Market Intelligence对全球500名关键基础设施安全领导者的调查，首次将AI生态变化和量子计算风险列为首要安全挑战。报告指出，在能源、通信、交通和医疗等关键基础设施领域，73%的受访者将“迅速变化的AI生态”视为当前最主要的安全威胁，而63%的受访者对“未来量子计算破坏加密机制”表示高度担忧。 Wired报道称，这一报告标志着AI从效率工具向系统风险源的转变，特别是在高度联网和实时响应的基础设施环境中，AI的潜在破坏力已超越传统威胁。
Thales Group作为全球加密和数据保护领域的领导者，此报告是其年度系列的专题版，聚焦关键基础设施（Critical Infrastructure, CI）的独特风险。Australian Cyber Security Magazine强调，报告揭示了AI和量子计算的双重冲击，推动行业从被动防御向主动投资转型。截至2025年10月21日，这一报告已引发国际组织和企业的广泛响应，呼吁加强AI安全研究和监管框架建设。
AI风险的转变：从工具到系统威胁源
报告的核心发现是AI生态的快速演变已成为关键基础设施的最大安全挑战。73%的受访者表示，生成式AI（GenAI）的普及和生态变化带来了前所未有的风险，这一比例远高于传统的网络攻击或数据泄露担忧。 Thales新闻稿解释道，AI从“效率工具”正转变为“系统风险源”，特别是在高度联网的环境中，AI可能被用于生成假数据、操纵控制系统或放大网络攻击。报告举例，在能源行业，AI算法可伪造传感器数据，导致电网崩溃；在交通领域，AI生成的假信号可能引发大规模事故。
技术细节上，报告指出AI风险主要源于模型完整性问题和第三方数据可信度缺失。生成式AI的“黑箱”性质使基础设施运营商难以验证算法输出，潜在漏洞可被恶意利用。Chosun Daily报道，74%的参与者已开始大量投入GenAI专用安全工具，如AI防火墙和模型审计软件，以应对这些威胁。 Thales的调查显示，关键基础设施中AI采用率达85%，但仅有40%有成熟的安全框架，这凸显了监管滞后的现实。报告呼吁国际标准制定，聚焦模型完整性（integrity）和数据来源验证，确保AI在CI中的应用不引入新脆弱点。
量子计算的隐忧：加密破坏的潜在灾难
报告另一焦点是量子计算风险，63%的受访者担忧其对现有加密机制的破坏力。 Thales新闻稿强调，量子计算机可通过Shor's算法在分钟内破解RSA和ECC等公钥加密，而这些算法广泛用于关键基础设施的数据传输和身份验证。报告预测，到2030年，量子攻击可能导致全球CI数据泄露率上升50%。
技术层面，报告分析了量子计算的“收获现在，解密以后”（harvest now, decrypt later）策略：攻击者目前窃取加密数据，待量子技术成熟后再破译。这对通信和金融基础设施构成长期威胁。Australian Cyber Security Magazine指出，能源行业73%的运营商已将量子风险纳入五年规划。 Thales建议采用量子安全加密（如Kyber算法），但仅有25%的受访者已实施，凸显准备不足。
行业响应：投资安全工具与监管呼吁
面对双重威胁，关键基础设施运营商已开始行动。报告显示，74%的参与者投资GenAI专用安全工具，如Thales的CipherTrust平台，用于监控AI模型和数据流。 Chosun Daily报道，电信行业80%的企业采用AI防火墙，能源领域则聚焦量子加密迁移。
报告呼吁加强AI安全研究和监管框架：模型完整性验证、第三方数据可信度审计成为焦点。Thales建议建立全球CI AI标准，类似于NIST框架。 欧盟已响应，计划在2026年更新AI法案，涵盖CI风险。
全球影响：AI与量子风险的连锁效应
报告的影响已波及全球。Data Centre Solutions报道，CI安全投资预计2025年增长25%，达1500亿美元。 这一转变推动AI从边缘工具向核心系统的渗透，但也加剧风险。X平台讨论显示，行业领袖呼吁国际合作。
结论：平衡创新与安全的紧迫性
Thales报告警醒全球，AI与量子风险已成为关键基础设施（Critical Infrastructure, CI）安全的首要挑战。行业需加速投资工具和监管，以确保数字基础稳固。未来，AI安全研究将成为关键，推动从被动应对向主动预防的转变。