根据给定文件信息，“新基建”背景下的人工智能安全态势与对策涉及到一系列的关键知识点，主要包括以下几个方面：
1. “新基建”背景下的安全挑战
- “新基建”是指新型基础设施建设，这不仅仅包括了传统的物质基础设施，还包括了与信息网络相关的新型基础设施。它涵盖5G、大数据中心、人工智能、工业互联网等多个领域，为推动经济高质量发展提供了坚实的基础。但是，这也带来了一系列安全挑战。
- 在“新基建”中，人工智能技术的引入，尤其是新型计算机软硬件技术的应用，提升了算法效率和计算能力，同时也对网络空间安全提出了新的挑战。
- 智能化应用通常需要高动态和强实时性处理，这些应用的系统需要具备快速适应新环境和学习新技能的能力，这对安全防护的及时性提出了更高要求。
2. “新算力”挑战
- “新算力”挑战指的是随着人工智能和异构计算处理器等技术的发展，计算能力大幅提升，这为网络空间安全带来了新的挑战。
- 在“新基建”背景下，5G、云计算等技术的广泛应用，使得高算力变得人人可及，但同时这也对网络安全提出了新的挑战，比如实时性问题、敏感信息安全保护等。
- 例如，自动驾驶技术必须能够快速适应意外和危险的道路条件，这意味着系统需要具备实时检测入侵事件、识别攻击模式并采取抵御措施的能力。
- 同时，人工智能应用的广泛场景意味着系统需要收集和处理大量的用户个人信息，这使得隐私保护成为一大挑战。
3. 数据安全与隐私保护
- 在人工智能应用中，个性化服务需求对敏感信息安全保护提出了更高的要求。如何在为用户提供精准服务的同时保护好个人隐私信息，成为了一个亟待解决的问题。
- 欧盟的通用数据保护条例（GDPR）为全球隐私保护设定了新的标准，但政策法规和技术手段的完善与实施仍是一个挑战。
- 数据保护体系需要应对数字资产的内涵和边界不清晰的问题，以及利益相关方之间的矛盾，构建以数字资产保护为核心的体系。
4. 跨组织数据安全共享
- “新基建”推动了跨组织、跨地域的数据共享需求，这要求不同机构间的数据安全共享机制必须足够强大以抵御攻击。
- 数据共享增加了数据被恶意攻击利用的可能性，攻击者可能会利用不同安全等级切片之间的信息泄露，进行窃取或干扰。
5. 基于机器学习的安全算法与软件漏洞
- 近年来，基于机器学习的安全解决方案越来越多，它们提高了安全效率，但也引入了新的漏洞。攻击者可以利用机器学习模型的特定漏洞发起攻击。
- 边缘计算模式虽然提升了用户体验，但由于边缘节点环境的复杂性，它们更容易受到非授权访问、恶意数据篡改等攻击。
6. 侧信道攻击
- 侧信道攻击是一种利用信息的物理实现细节来获取信息的攻击方式，攻击者通过观察系统的物理实现来推断保密信息。随着技术的发展，侧信道攻击变得越来越难以防御。
总结来看，人工智能在“新基建”背景下面临的安全态势复杂多变，需要从技术、政策、管理等多方面入手，形成全面的对策和解决方案。不仅要关注技术层面的创新，还应重视法律法规的完善，以及用户隐私保护意识的提升。同时，需要关注跨领域、跨组织间的合作与数据共享，确保数据的安全性与隐私性得到保障。而随着技术的发展，对于机器学习等新兴安全技术的漏洞识别与防御也将成为安全领域的重要课题。
