兰德报告：防范人工智能核心算法泄露的多维路径和分级防护
美国兰德公司于 2026 年 7 月 20 日发布《保护人工智能算法洞察》报告，首次系统审视算法洞察这一难以集中管控的战略资产，构建了从基础安全实践到最高级别物理隔离的五级算法洞察安全框架。该框架围绕 44 个攻击向量和五级对手行动能力（OC1 至 OC5），提出与模型权重防护截然不同的思路：算法洞察分散在开发者代码、文档及人员头脑中，抗拒集中化，其战略价值源于“力量倍增器”效应，但缺乏“尺寸防御”特性。报告指出，人力情报搜集为最高优先级威胁，而软件和机器学习供应链攻击利用开源生态低门槛构成无差别威胁面。五级框架（ISL1 至 ISL5）与对手能力一一对应，ISL3 引入分区隔离和内部威胁防控，ISL4 在硬件层面强制执行关键安全假设并收紧人员措施，ISL5 代表最严格保护级别，要求完全网络隔离、独立供应链及…