作者简介
徐明
太极计算机股份有限公司数字政府集团业务发展事业部资深项目经理，高级工程师，主要从事数字政府以及人工智能在政府数字化转型、政府数据安全和隐私保护方面的项目实战和研究工作。
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徐明. 低空“一网统飞”平台跨域数据安全治理综述[J]. 信息通信技术与政策, 2026, 52(6): 70-78.
低空“一网统飞”平台跨域数据安全治理综述
徐明
（太极计算机股份有限公司，北京 100102）
摘要：从信息科学本体论视角出发，综述了智能体技术应对当前数据流动面临的信任边界动态模糊、安全属性多维交织、威胁态势实时演进、隐私保护与价值利用对立挑战的研究。首先，阐述本体论是跨域安全语义共识的基础；其次，从动态细粒度访问控制、数据全生命周期可信审计、威胁协同感知响应及安全合规自动化4个维度，梳理低空数据安全治理路径；最后，提出具身安全智能体交互、低空安全数字孪生靶场、“量子-语义”融合安全通信及生成式对抗安全进化4个研究方向。通过构建可理解、可信任、可进化、能免疫的城市低空数据安全协同治理体系，提供系统的学术参考与技术发展路线图。
关键词：低空政务；一网统飞；跨域数据安全；本体论；智能体
0 引言
随着低空空域管理改革的深化与电动垂直起降飞行器（Electric Vertical Take-off and Landing，eVTOL）等技术的成熟，城市低空区域迅速演变为支撑智慧城市立体化运行与经济增长的“数字新疆域”。城市级低空政务“一网统飞”平台，作为统筹空域资源安全的核心数字基础设施，其核心职能在于打通民航、公安、交通、应急、通信等多部门行政壁垒，并融合物流、测绘、文旅等市场主体的运营数据，实现一体化监管、一站式服务与协同化运行。本质上，这是一个跨越组织、网络和信任边界的信息物理社会系统，数据作为贯通该系统的“血液”，其安全、有序、高效的流动与利用，成为平台价值实现与稳定运行的命脉。然而，与数据价值释放相伴而生的是跨域复杂安全挑战。传统基于静态边界的“城堡式”防护模型，在应对“一网统飞”平台动态、开放、协同的特性时已显“捉襟见肘”。一是信任边界动态模糊，临时性任务协同要求在不同隶属关系的实体间瞬时建立细粒度的数据信任关系，传统内外网隔离模式失效；二是安全策略多维交织，单条数据（如无人机轨迹等）可能同时涉及位置隐私、公共安全、商业秘密等多重属性，安全策略需融合时空、身份、上下文进行动态、复合计算；三是威胁态势实时多变，针对低空平台的全球定位系统（Global Positioning System，GPS）欺骗、数据链劫持、拒绝服务等攻击具有强实时性，可能形成跨网跨域复合攻击链，要求安全响应速度达到秒级甚至毫秒级；四是数据利用与隐私保护矛盾突出，全局态势感知与智能决策需要聚合多方数据，但数据的集中又带来了主权失控与隐私泄露风险。
面对以上挑战，强调“从不信任，始终验证”的零信任和“数据可用不可见”的隐私计算等新型安全理念以及自适应框架应运而生，为“一网统飞”平台解决这些挑战、兼容既有业务系统并平滑演进提供了可行路径。然而，其实施面临两大核心瓶颈：一是跨域安全语义一致性问题，即各方对诸如“敏感空域”“授权角色”等安全策略概念的理解不一致，导致策略冲突或失效；二是复杂动态策略的自动化执行与管理问题，海量、实时、细粒度的安全决策难以依靠人工或中心化系统完成。为破解上述瓶颈，本体论为低空安全领域共享概念提供形式化规范，通过构建跨域安全共识的“元语言”，实现安全策略从自然语言到机器可读、可推理逻辑的转化。智能体技术通过构建由多个自治、协同的软件实体组成的多智能体系统，可将复杂的安全治理任务分解、分布式执行，实现安全能力可扩展，动态策略可自动化自适应执行。本体论与智能体技术的结合，为构建具备共同认知、自主行为、社会协同能力的“数字安全免疫系统”奠定了基础。
1 理论综述：形式化安全语义与自主化安全行为
构建有效的跨域数据安全治理体系，需首先解决“如何让机器理解安全要求”以及“如何让机器自主执行安全策略”两个根本问题，本体论与智能体技术分别为此提供了理论基石。
1.1 本体论：可计算的安全语义基座
本体论在信息科学中被定义为“对共享概念体系的明确的形式化规范说明”。在安全治理语境下，其核心价值在于将隐含、模糊、分散的安全知识，提升为显式、精确、结构化的机器可理解模型。一个面向低空数据安全的增强型领域本体，通常需要扩展以下4类模块。一是数据资产本体。精确定义平台中的数据对象类型，并刻画其安全相关属性，如原始遥测数据、脱敏统计报告、飞行审批文书等涉及数据分类等级、隐私敏感字段标识、地理关联范围、数据生命周期阶段、法定所有权主体等属性。无人机辅助物联网环境利用的轻量级认证协议，实质上隐含了对设备身份、位置、时间等多维属性的本体化建模需求。二是主体与角色本体。定义所有可能访问或操作数据的实体，包括人类用户、信息系统及智能体。通过角色本体清晰界定数据控制者、数据处理者、安全审计员等角色的职责、权限边界及继承关系，为基于角色的访问控制（Role-Based Access Control，RBAC）和基于属性的访问控制（Attribute-Based Access Control，ABAC）提供概念基础。在多移动智能体安全协同研究中，可定义智能体间的角色层级与交互权限模型。三是安全策略与规则本体。是实现安全自动化的核心，其采用知识与行动本体系统（Knowledge and Action ontology System，KAoS）、规范与理由建模或自定义的本体模型，将自然语言描述的访问控制策略、数据脱敏规则、数据留存政策等，形式化为基于一阶逻辑、描述逻辑等的机器可执行语句，如策略“物流单位S的无人机在非敏感区域的历史轨迹，经聚合至街区粒度后，可向研究机构P开放用于社会治理研究，有效期90天”，可被转化为一组包含主体属性、接受方属性、客体属性、环境属性（时间、地理位置粒度）和操作（读）的逻辑约束。基于本体的策略表示直接映射到知识图谱或本体推理系统中，实现自动化的策略验证与执行。四是威胁与合规本体。定义领域内已知的攻击模式、系统脆弱性、安全事件类型以及法律法规条款的逻辑结构，利用符号知识与神经网络融合的理论框架为威胁本体的动态更新与推理提供了方法论支撑。隐私计算理论体系的系统化发展为安全策略本体的构建提供了关键支撑。作为保障数据要素安全流通的核心技术，其研究历程归纳为隐私加密、隐私脱敏与非规则博弈下新型隐私计算三大维度。低空跨域数据治理中不同应用场景下的性能与适用性，要结合“安全-效率-精度”三重目标进行动态权衡，综合运用并克服传统隐私加密效率不高、隐私脱敏损失数据精度、非规则博弈下新型隐私计算场景要突破理性假设等缺陷，获得方法论指引，为后续将隐私策略嵌入本体规则库奠定概念基础。
1.2 多智能体：分布式安全自治的使能范式
智能体是驻留在特定环境中，能够自主感知、决策并采取行动以实现其设计目标的计算实体，具有自主性、反应性、主动性和社会性等特性，使其成为实现动态、自适应安全控制的理想载体。一个安全智能体可以封装特定的安全功能，如身份验证、策略执行、入侵检测、日志分析等。多智能体系统（Multi-Agent System，MAS）由多个智能体通过通信协议交互、协作或竞争构成，适用于对分布式、动态变化的复杂系统进行建模与管理。在安全治理中，MAS意味着将单一、中心化的安全防护堡垒转变为由大量专业化、本地化的安全智能体构成的协同防御网络。该架构具有以下内在优势：一是韧性增强，无单点故障，局部失效不影响全局；二是敏捷响应，边缘智能体可就地处理本地威胁，实现毫秒级响应；三是可扩展性，通过增加智能体实例水平扩展防护能力；四是自适应进化，智能体间通过学习与交互，优化个体与群体行为。
1.3 融合机理：从策略到可执行契约的升华
以本体论语义为基座，以智能体技术构建可理解、可信任智能安全系统，其必要性体现在以下两个层面。一是认知层面，领域本体为智能体的共享语义空间。智能体对环境的感知、内部信念的更新以及对外通信的内容，都需基于统一、无歧义的语义进行表达（如监测智能体检测到异常GPS信号等，研判智能体对当前区域风险等级是否升高进行的判断，并请求访问当前空域实时数据）。领域本体为所有智能体提供了共享的语义词典和知识图谱，确保它们能够准确“理解”彼此传递的安全信息与指令。二是行为规制层面，本体定义智能体的行为规范。智能体的自主性若不加以约束，可能导致系统行为失控。本体中形式化的安全策略与规则，实质上扮演了智能体社会的“法律”与“契约”角色，它们明确规定了在何种条件下，何种智能体可以对何种数据执行何种操作，以及必须履行何种义务（如记录审计日志等）。智能体在行动前或行动中，可通过内部集成的推理引擎基于这些本体规则进行合规性自检与决策，从而将其自主行为严格限制在安全、合规的边界内，这种“基于规则的自治”是实现可信MAS的关键。
2 低空“一网统飞”平台跨域数据安全挑战综述
低空“一网统飞”平台的数据流动场景复杂，其安全挑战超越了传统信息系统的范畴，具有鲜明的领域交叉特性。
2.1 动态细粒度访问控制挑战
“一网统飞”平台需支持动态和情境相关的数据访问（如在应急救灾场景下，救援队伍可能需要临时获得穿越平时禁飞区域、调阅相关区域所有无人机实时视频流的权限等），其挑战主要聚焦于以下3个方面。一是支持基于属性动态决策。授权决策需动态计算请求主体、客体、操作及环境等多维属性的组合，远超传统基于角色的静态控制能力，复杂环境下的动态授权决策是当前低空安全的核心技术瓶颈，如《城市场景轻小型无人驾驶航空器物流航线划设规范》明确了不同场景下无人机物流航线的审批权限与数据访问边界，为跨域策略的形式化表达提供了法规依据。二是实现跨域策略融合与冲突消解。无人机归属方涉及空管、公安、企业等，不同归属方的安全策略可能同时作用于同一访问请求，需要一种机制能够对异构策略进行语义对齐、逻辑合并与冲突自动化解，确保最终决策一致且最优。三是保证策略实时生效与撤销。临时性权限的生命周期极短，系统必须能够近乎实时地部署新策略，并在任务结束后立即撤销，防止权限残留。
2.2 数据全生命周期可信与隐私挑战
数据从生成、传输、处理到销毁的全过程必须满足《中华人民共和国数据安全法》和《中华人民共和国个人信息保护法》等法规的合规性要求，其面临的挑战主要聚焦于以下3个方面。一是端到端透明溯源与不可抵赖。当数据经多方流转、加工后，如何构建一个不可篡改的证据链，精确记录并证明每一环节的数据处理活动均符合原始数据所有者设定的策略。区块链技术虽提供了一种思路，但其与复杂业务场景及隐私保护的高效结合仍是难题。二是隐私保护计算与数据价值利用的平衡。为实现宏观空域流量分析、碰撞风险预测等全局性智能服务，必须聚合多家运营商的轨迹数据。例如，如何在保护各商业主体的商业秘密前提下，完成有效的联合计算等（当前主流的联邦学习、安全多方计算、差分隐私等隐私计算技术，面对低空实时、高维数据场景下的性能、精度与适用性仍需深入探索）。三是数据确权与合规销毁验证。例如，如何确保数据在超过法定或约定的留存期限后，在包括缓存、备份等所有存储位置被彻底、不可恢复地删除，并能向监管方提供可验证的销毁证明等（涉及存储安全与密码学原语的结合）。
2.3 实时协同威胁感知与应急响应挑战
低空安全威胁具有强实时性、跨域关联性和手段演进性，其面临的挑战主要聚焦于以下3个方面。一是多源异构威胁情报的语义融合与关联分析。威胁情报可能来源于雷达探测、无线电频谱监测、网络入侵检测系统、物理安防摄像头以及社会举报等，格式多样、标准不一。如何基于统一的本体，对这些碎片化情报进行自动化融合、关联，构建全景式威胁态势图谱，是提升预警能力的关键。二是分布式智能体的协同响应编排。检测到无人机入侵等威胁后，需要自动、协调地调度执行特定功能的智能体，如发布空域告警的空管智能体、执行定位操控的智能体、阻断控制链路的网络智能体等进行处置。目前，缺乏标准化、可互操作的智能体间协同响应协议与信任机制。三是对抗性人工智能（Artificial Intelligence，AI）攻击的防御。攻击者可能利用生成式AI制造高度逼真的虚假飞行信号或通信数据，用以欺骗基于AI的异常检测模型。防御方需要研究更具鲁棒性的检测算法，并构建动态的“红蓝对抗”演练环境，以持续提升防御体系的适应能力。
3 智能体赋能跨域数据安全治理综述
3.1 治理框架研究综述
现有治理框架研究主要围绕本体驱动、多源异构语义融合、多智能体分布式执行及“本体-智能体”深度融合4个方向展开，旨在实现低空安全语义统一与分布式自治。
其一，本体驱动的安全策略管理框架。该类框架的核心在于构建中心化或分布式协作的安全策略本体库，代表性研究基于万维网本体语言（Web Ontology Language，OWL）与语义网规则语言（Semantic Web Rule Language，SWRL）构建低空数据安全策略本体，将访问控制策略形式化，并利用推理机实现策略的一致性校验和冲突检测。在此框架下，策略的发布、解析和决策支持实现了语义化，为跨域安全治理提供了可解释与可验证的基础。
其二，多源异构数据语义融合与跨域治理。低空跨域数据安全治理遵循“多源感知—本体对齐—可信审计”的逻辑链路，通过数据捕获、知识转换、信任验证3层协同，构建具备自适应进化能力的内生安全免疫系统，实现了低空跨域数据安全治理的核心闭环。该框架借鉴城市信息模型（City Information Modeling，CIM）与生命周期评价（Life Cycle Assessment，LCA）的集成方法论，关键要素包括跨平台数据标准统一、异构数据语义映射与全生命周期动态追踪。通过“数据层-模型层-应用层”的解耦架构，可在低空平台中构建本体映射中间件，实现空管、公安、企业等异构安全策略库的动态适配与语义转换，为跨域零信任策略执行提供可复用的集成模式参考。
其三，基于多智能体分布式执行安全框架。该类框架侧重于执行层的分布化与智能化。ICEITrust信任评估模型集成了个体智能体与集群的双重信任计算机制，通过显式信任（直接信任、推荐信任）与隐式信任（历史数据、上下文信息）实现异构混合多智能体协作网络中的可信交互。针对异构无人机编队协同任务，研究提出了基于混合整数线性规划的多智能体分组与路由优化方法，为分布式安全执行框架的任务调度层提供可量化的性能基准。信任评估为分组与路由提供可信度输入，二者协同构建了可靠的任务调度与执行机制。
其四，“本体-智能体”深度融合的“免疫型”框架。该类框架将本体视为系统的“安全基因”，定义了所有智能体的基本行为规范；将各类安全智能体视为“免疫细胞”，具备感知、决策、执行和协同能力。针对无人机辅助物联网环境提出的轻量级认证协议，采用物理不可克隆函数实现设备指纹认证，协议形式化证明中集成了对物理安全属性的本体化描述，代表了从“外挂防护”到“内生安全”的范式转变。这种融合为低空安全治理提供了自组织、自适应与可演化的免疫型防御体系。
3.2 关键安全机制实现路径综述
3.2.1 基于本体推理的细粒度动态访问控制
该路径利用本体的语义表达和逻辑推理能力，增强ABAC模型的灵活性与准确性，支持细粒度安全策略动态自动化执行与管理，其技术路径主要包括以下3个方面。一是策略定义。使用基于本体的策略语言，如可扩展访问控制标记语言（eXtensible Access Control Markup Language，XACML）的语义扩展版本，定义包含上下文属性的策略规则，以实现用户、资源、环境操作的语义化描述。二是属性收集与语义化。通过属性收集机制获取与访问请求相关的用户属性、资源属性、环境属性，并映射到本体中的概念实例，构建语义化的属性集，为后续推理提供结构化输入。三是本体推理决策。策略执行点将语义化的请求提交给策略决策点，策略决策引擎（Policy Decision Point，PDP）利用本体推理机，将请求属性与策略库中的规则进行逻辑匹配与推理，生成授权决定。推理过程能够有效处理复杂的属性继承、等价关系和约束条件。该路径的优势在于策略表达能力极强，能够支持复杂、动态的授权场景，其局限性主要体现在高性能推理引擎的设计难度，以及在大规模并发请求场景下的实时效率问题。
3.2.2 零信任下的可信数据流转与审计
此路径结合本体、智能合约和隐私计算技术，确保数据在全生命周期跨域流动过程中的安全可控，可追溯性与合规审计机制主要涵盖以下3个方面。一是数据标签与策略绑定。当数据产生时，由数据守护智能体根据本体策略为其附加语义化数据标签，声明数据的分类、脱敏要求、使用约束、所有者等信息，将安全策略内嵌到数据生命周期的起点。二是智能合约驱动的访问控制与审计。数据的使用授权和操作记录通过智能合约在许可链上执行和存证。合约代码编码了数据使用协议，任何访问都必须满足合约条件，且所有操作被不可篡改地记录，实现数据全生命周期的可信审计，为监管方提供了可验证的数据销毁证明。三是低空监视网络的体系化防护。当前，低空监视网络安全研究已超越单一通信加密范畴，涵盖城市空中交通（Urban Air Mobility，UAM）运行中通信、导航与监视系统的安全需求，对监视能力至关重要。
零信任治理在多接入技术环境下的适配面临以下挑战。一是异构无线网络切换的信任边界管理。多种无线接入技术（Radio Access Technology，RAT）物联网设备在异构无线网络间切换时的信任边界管理，目前在理论层面和实践层面均存在挑战。二是基于智能合约的软件物料清单可信交换。通过智能合约实现跨组织的软件物料清单（Software Bill of Materials，SBOM）可信交换与访问控制方法，为低空产业链供应链安全提供了可落地的零信任数据共享方案。三是面向遗留系统的自适应访问控制框架。融合动态微分割、RBAC与ABAC的自适应访问控制框架探索面向遗留系统的零信任实施，其性能评估结果对于“一网统飞”平台兼容现有系统具有参考意义。
隐私计算智能体协同，当需要联合计算时，各方的数据守护智能体作为节点参与安全多方计算或联邦学习。它们基于共享的本体对齐数据模式和计算目标，在本地处理数据，仅交换加密的中间结果，确保原始数据不泄露。基于密码学的隐私加密技术（如同态加密、安全多方计算等）与基于数据改动的隐私脱敏技术（如差分隐私等），可视为隐私计算的两条平行发展路径，前者安全性高、信息无损性好，但存在计算开销大、扩展性差的固有瓶颈，后者计算效率较高但会损失数据精度。因此，低空场景下同态加密智能体的工程化落地必须在非规则博弈场景中探索性能与安全性的动态均衡，而非追求普适性的密态计算万能解。面向特定应用场景的混合型隐私计算方案是未来发展方向，低空场景下隐私计算方案的选择必须依据具体任务需求进行动态适配，该路径的优势在于：“可追溯性—零信任—隐私计算”3层治理架构从底层解决“数据身份”问题、中层解决“谁能访问”的问题、顶层解决“如何安全使用”的问题，构成“身份-授权-计算”的纵向贯通，为低空数据安全治理提供了理论闭环；针对低空场景的特殊需求，通过技术组合应用解决跨组织语义鸿沟与信任传递问题以及网络间切换的信任边界挑战。该路径的局限性体现在：工程实践落地需要进一步明确零信任架构与隐私计算的技术边界、厘清智能合约与数据标签之间的因果关系，以及在非规则博弈场景中（即多方目标不完全一致、规则动态变化的复杂环境中），如何动态平衡性能与安全性的工程化路径尚需深化研究。
3.2.3 内生式威胁情报共享与协同响应
该路径旨在构建智能体间自动化、语义化的威胁处置网络。一是结构化威胁情报生成。安全监测智能体利用威胁本体，将雷达探测、频谱监测等原始告警转化为包含攻击阶段、技术、目标等语义信息的结构化情报。NSCTI（Neuro-Symbolic Cyber Threat Intelligence）框架将深度神经符号学习与图基威胁推理相结合，将攻击模式映射至威胁本体的概念体系，提高了攻击检测准确率，降低了计算开销，验证了本体化威胁知识库对精准情报推理的核心支撑作用。针对跨源情报的语义关联需求，借鉴工业控制系统等专业领域经验，利用知识图谱增强威胁情报问答系统，将时序分析与异构图建模相结合，设计了面向海量安全日志的智能预警技术，通过时序模式识别与异构实体关系推理，实现跨源告警的语义关联与早期风险识别。二是基于信任圈子的协同响应。检测到威胁后，通过属性认证或信誉机制，形成动态的“安全智能体信任圈子”。ICEITrust模型为这种信任评估与动态联盟形成提供了理论基础。圈子内的智能体基于标准协议自动共享情报，实现威胁预警的群体免疫。在协同响应编排层面，应急响应智能体内预置了基于过程本体描述的“数字应急预案剧本”。当特定威胁被确认，自动触发剧本，协调相关智能体执行一系列动作，如隔离受影响节点、切换通信通道、溯源攻击源等，实现分钟级甚至秒级的自动闭环响应。
该路径的优势在于实现了威胁情报的结构化生成、跨源语义关联与基于信任圈子的协同防御，可达成分钟级自动闭环响应；局限在于信任圈子动态联盟的稳定性受复杂环境干扰，跨源情报语义关联的准确性依赖本体覆盖度，工程化落地仍需优化计算开销与实时性。
3.3 技术赋能综述
技术协同赋能低空安全治理，形成了“知识表示—智能计算—协同部署”的技术三角。知识图谱与图计算：构建并查询安全领域的知识图谱，将多源异构数据（如雷达、摄像头、日志等）转化为可关联的实体与关系，支持复杂的威胁关联分析、攻击路径挖掘和风险评估。相比传统基于规则的方法，图计算能够发现隐含的跨域威胁模式，为全景式威胁态势感知提供基础。神经符号计算：旨在融合深度学习的感知能力与符号系统的推理能力，构建可解释、可验证的威胁检测模型。该领域在理论基础、算法框架与典型应用方面的系统研究，为构建可解释威胁检测模型提供了方法论指导。以NSCTI框架为代表的神经符号架构，已在威胁情报领域展现出优越性能，通过将神经网络的模式识别能力与符号系统的逻辑推理能力有机结合，有效提升了威胁检测的准确性与可解释性，实现了检测性能与模型透明度的平衡。边缘智能与协同学习：将轻量级的安全检测模型部署在边缘节点（如5G基站、路侧单元等）的智能体上，实现毫秒级的本地快速响应，满足低空场景的强实时性要求。同时，边缘智能体可通过联邦学习等方式协同更新模型，提升整体检测能力，同时保护本地数据隐私。
上述3种技术的协同机制主要体现在：知识图谱为神经符号计算提供符号层知识基础，支撑其逻辑推理能力；神经符号计算为边缘智能提供可解释的轻量化模型，增强边缘节点的决策可信度；边缘智能的协同学习反哺知识图谱的演化，通过实时威胁情报更新图谱结构与推理规则。这种协同效应构建了一个具备自适应进化能力的内生安全免疫系统，为低空跨域数据安全治理提供了技术底座。
4 展望：融合创新与范式演进
4.1 具身安全智能体与空间融合交互
具身智能的安全划分为本体安全、交互安全与应用安全三大层次，基于本体论的安全智能体将不仅是软件逻辑，更是与物理环境深度耦合的“具身安全智能体”，因此原安全智能体的内涵需扩展以描述物理实体的状态、能力及其与信息空间的映射关系（如《机器人—服务机器人安全要求》ISO/CD 13482：2023为具身载体的物理安全提供了国际标准框架）。例如，具身的路侧监控智能体能够“感知”无人机的异常飞行姿态，结合空域规则本体，直接通过定向射频信号发出告警或干扰指令，通过物理感知、信息认知和物理行动的协同，实现“物理-信息空间”跨域的闭环安全控制，这需要研究具身智能、物联网安全与语义技术的深度交叉。此外，脑机接口技术可以让无人机操作员与eVTOL直接交互，从而即时掌握飞行状态，快速传达指令并控制，提高人机协同安全性，预示着安全的人机交互方式变革。这需要研究基于脑机接口安全的具身智能与“物理-信息空间”的深度融合交互，同时更加关注脑机接口技术对安全、隐私和伦理的挑战和规制策略。
4.2 持续进化低空安全数字孪生靶场
构建与物理低空系统高度镜像、并允许无损进行安全试验的“低空安全数字孪生靶场”，其根本性跃迁在于从“场景仿真”升级为“复杂自适应系统”。基于安全本体库，该靶场不仅是场景仿真，更是一个复杂自适应系统，由形式化安全规则全面定义、由大量智能体（如攻击方、防御方、背景流量等）共同演化。其核心功能包括大规模攻防演练（如模拟各种已知和未知的网络攻击、物理干扰以及测试现有防御体系的鲁棒性等）、安全智能体进化（如让防御智能体在高度逼真、持续对抗的环境中通过强化学习等方式自主进化防御策略等）、新型安全威胁与规则探索（如通过智能体的“自由博弈”可能涌现出未曾预料到的攻击模式或有效的协同防御规则，这些新的模式和规则可以反馈给安全本体库和现实系统，实现防御能力的超前布局与持续进化）。
4.3 “量子-语义”融合安全通信与协议
一是量子安全语义通信协议。从信道加密迈向语义内嵌安全。在物理层，利用抗量子密码算法构建量子计算环境下的安全信道，针对多移动智能体协同系统，已探索采用AES-256与基于格的密码学实现抗量子攻击的数据加密。相关研究分析了基于格、编码、多变量等抗量子密码机制在5G/6G网络中的适配性与性能开销。中国通信标准化协会发布的低空通信相关行业标准体系，为低空通信网络的架构建设提供了规范性指引，为后续抗量子升级预留了接口空间。在应用层，通信内容是基于安全本体进行语义编码的结构化消息。数据接收方智能体需满足消息语义中指定的安全属性（如拥有某级别应急角色等），才能解密并理解消息内容，实现了从信道安全到语义安全的跨越。
二是同态加密赋能的密文安全计算智能体。数据提供方将加密数据发送给同态加密智能体，该智能体直接在密文上执行基于本体的安全策略计算或数据分析任务，并将加密结果返回。数据在整个计算过程中永不解密，从根本上杜绝了计算过程中的数据泄露风险，是隐私保护的理想形态。然而，同态加密等隐私加密技术仍面临计算开销高昂、扩展性差的根本性挑战，其在低空高动态场景下的应用必须与非规则博弈理论、边缘计算协同等方向交叉融合。
4.4 生成式AI驱动安全自动化进化
一是生成式对抗安全进化。训练红队（攻击）大模型智能体与蓝队（防御）大模型智能体，在数字孪生靶场中进行持续、自动化的高级对抗。红队智能体自主生成新颖、复杂的多模态攻击剧本（如结合社会工程学与信号欺骗等）；蓝队智能体则从对抗中学习、调整防御策略和剧本。这种持续的“AI对AI”博弈，将迫使整个安全系统以远超人类设计的速度进化，应对日益高超的AI辅助攻击。
二是神经符号社会机器。将由大量神经符号智能体（如个体融合神经网络与符号推理等）构成的低空安全治理体系视为一台“社会机器”，研究重点从个体智能转向群体智能的涌现机制。神经符号学习框架为构建此类智能体提供了基础理论支撑，在威胁情报领域初步探索了信任感知联邦威胁情报机制。未来研究将进一步设计基于本体的微观交互规则（如信用评分、协作激励合约等），引导宏观层面涌现出具有自我修复、资源优化分配、规则民主演化等特性的高级社会治理秩序。这标志着安全治理从“系统工程”迈向“社会生态”培育的新阶段。
5 结束语
城市低空“一网统飞”平台的跨域数据安全治理是一个横跨计算机科学、法学、管理学、航空学等多个学科的复杂问题。研究表明，本体论通过形式化安全语义，为构建跨域共识、实现精准策略表达与自动化推理提供了不可或缺的理论基座；智能体技术则通过分布式自治与协同的技术范式，为实现动态、弹性、自适应的安全策略执行开辟了可行的工程路径。本体论与智能体技术的深度融合，正在催生出“免疫型安全治理框架”“神经符号安全智能体”等新理念与技术方案，有效应对了动态访问控制、可信数据流转、协同威胁响应等核心挑战。然而，该领域仍面临动态本体协同演化、神经符号深度计算融合、大规模智能体可信协同以及对抗性AI攻防等深层挑战。未来，具身智能体将安全能力锚定于物理世界，数字孪生靶场为安全进化提供了无限试验场，“量子-语义”融合协议筑牢了未来通信根基，生成式对抗与神经符号社会机器则指向安全自主进化的高极形态。这些方向不仅代表了技术的演进，更象征着安全治理思维从“静态防护”到“动态免疫”、从“中心控制”到“社会共治”、从“人工设计”到“自主进化”的根本性转变。
A review of cross-domain data security governance for low-altitude one-network unified flight platform
XU Ming
（Taiji Computer Co., Ltd., Beijing 100102, China）
Abstract: From the perspective of information science ontology, this paper reviews research on agent technologies addressing contemporary challenges in data flow, namely the dynamic ambiguity of trust boundaries, the multidimensional interweaving of security attributes, the real-time evolution of threat landscapes, and the inherent conflict between privacy protection and value utilization. First, it elucidates that ontology constitutes the foundational underpinning for achieving cross-domain semantic consensus in security. Second, it delineates governance pathways for low-altitude data security across four dimensions: dynamic fine-grained access control, trusted auditing across the entire data lifecycle, collaborative threat perception and response, and automated security compliance. Finally, it proposes four future research directions: embodied security agent interaction, low-altitude security digital twin testbeds, quantum-semantic integrated security communication, and generative adversarial security evolution. By establishing an understandable, trustworthy, evolvable, and immune urban low-altitude data security collaborative governance system, this study provides a systematic academic reference and a technical development roadmap for the field.
Keywords：low-altitude government affairs; one-network unified flight; cross-domain data security; ontology; agent
本文刊于《信息通信技术与政策》2026年 第06期
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