以人工智能、大数据、云计算等为代表的新技术的广泛应用，给信息安全保密带来了较大的挑战。如何有效统筹发展与安全，积极应对新技术带来的挑战，是保密科技创新需关注的现实课题。从宏观层面来看，新技术应用带来的保密挑战主要体现在以下两个方面。

通过技术手段获取国家秘密和重要情报日益普遍

利用人工智能、大数据等技术分析开源情报获取国家秘密和情报，成为国际通行做法，特别是大数据技术以先进算法和强大算力为支撑，能从大量不敏感信息中发现国家秘密和重要情报。吴蕙同从健身软件、出行软件、智能网联汽车等 3 个微观层面，揭示了新技术新应用潜藏的泄密风险。利用大数据技术对政府统计数据、各行业统计数据及社会团体、个人等分散数据进行集中挖掘和逻辑推导，并从非涉密数据中提取涉密价值信息。近年来，境外势力非法获取国家秘密和重要情报的方式日趋多样，其中大数据分析成为境外情报机关搜集信息不可或缺的重要渠道 。例如，美国国家安全局长期对全球通信系统和互联网进行大数据采集、挖掘和分析，从中搜集他国国家秘密和重要情报信息。2013 年，美国情报机构前雇员斯诺登曝光的“棱镜计划”表明，美国情报机关早在 2007 年就开始采用大数据分析方式获取情报，通过监控用户上网行为和社交网络资料等数据信息，对日志数据、社交网络数据、智能终端数据、传感网络数据等海量信息进行采集，用于进行大数据分析窃密。

海量信息汇聚并通过技术手段进行自动分析处理，这给信息公开保密审查带来极大挑战。例如，大量关注和搜集用户位置信息、交易和浏览行为等实时产生且具有明显的场景化特征的数据，与用于备份存档、灾难恢复的状态信息进行聚合与意外关联，随着“冷信息”被持续激活和挖掘，通过有效叠加与精确应用，就能挖掘出隐藏的敏感信息，这在很大程度上会给国家安全造成巨大威胁 。例如，通过对耕地数据、气候数据、农业技术数据、农产品价格数据、居民营养状况数据等海量信息进行整合分析，就能对特定国家的粮食安全状况做出准确判断，进而制定针对性措施来影响该国粮食安全。在处理这类信息时，由于我国涉及大数据的政策法规和标准性文件仍有待丰富完善，如按照“公开为原则，不公开为例外”的方针进行处置，容易形成过宽或过紧的不稳定态势，出现难以预测的风险结果。

新型信息技术存在的风险不容忽视

面对数字时代新技术手段窃密的严峻形势，传统保密技术和模式必须紧跟数字化浪潮，加速进行迭代升级。例如，云计算作为信息化发展方向，为大数据应用、人工智能等提供计算、网络及存储等各方面资源，已广泛深入到政务、金融、交通、能源等各个行业领域。云计算面临的保密安全威胁，既包括以病毒、木马、恶意攻击、网络入侵为主的传统安全威胁，又包括以云平台中计算虚拟化、网络边界化带来的新威胁，如资源隔离安全威胁、边界防护安全威胁、身份管理安全威胁、数据安全威胁、终端安全威胁等因此，云计算安全直接关系到关键信息基础设施的安全。由于云计算所保障的信息安全建立在对服务商的信任基础上，分布式存储和计算在某种程度上也加大了控制难度，因此云计算存在较大的失泄密风险。基于量子叠加、量子纠缠和量子不确定性等概念研制的量子计算机以超高速度进行计算，在密码分析方面可能会带来潜在的安全威胁。已有研究表明，一些新出现的算法能够让足够规模的量子计算机完全破解现有的公钥密码算法。对称密码学的安全性被量子计算机大大降低，非对称密码学也将随着量子计算资源的发展而变得过时。以传统密码技术来确保国家秘密安全的模式面临量子计算的极大挑战。美国国家标准与技术研究院（National Institute of Standards and Technology，NIST）此前已禁止使用 MD5 算法进行加密，2022 年 12 月，NIST 又宣布，不再采用 SHA-1 算法进行加密，并建议相关机构尽快采用 SHA-2 和 SHA-3 算法进行替代。由此可见，量子计算给传统保密技术手段带来的风险不容忽视。