该论文对神经符号AI（NeSy）的安全、安保与认知风险进行了系统性研究。神经符号AI融合了神经感知与符号推理，适用于需要可解释性和结构化推理的高风险领域（如医疗诊断、自动驾驶）。然而，这种混合架构引入了扩大的攻击面，涵盖五个层次：神经感知层、符号知识库层、推理引擎层、智能体编排层和数据存储层，每个层次都存在纯神经系统中不存在的可利用漏洞。论文做出了六项贡献：(1) 形式化定义了NeSy攻击面、符号完整性违背（SIV）和跨层放大比X，并将其分解为神经引起的和自主符号敏感性两部分；(2) 提出了统一威胁模型，扩展了MITRE ATLAS，增加了11个NeSy特有的策略扩展和五类攻击者画像；(3) 构建了符号层威胁目录，涵盖知识图谱投毒、本体合并攻击和推理引擎颠覆；(4) 分析了认知风险——自动化偏差、权威偏差和谄媚强化——这些风险因NeSy的显式逻辑解释相对于黑箱神经输出而被结构性放大；(5) 提出了跨学科缓解措施，并给出了与NIST AI 600-1和欧盟AI法案一致的可衡量验收标准；(6) 进行了三项实证基准测试：(E1) 在包含205个实体的医学知识图谱上，针对性知识图谱投毒在注入预算B=5时达到SIV盈亏平衡点，存在隐蔽性与SIV之间的权衡；(E2) 在DistilBERT+ProbLog流水线上，PGD-10在ε=0.01时产生X=5.884（95%置信区间[4.64, 8.00], p<0.0001），并通过匹配随机基线（E^R_rand=0）确认为对抗性特定；(E3) 单公理OWL编辑实现93.3%的SIV成功率，且100%保持Pellet一致性隐蔽，但基于STIX的检测在50%水平（随机猜测）失败，这是一个开放问题。该研究为NeSy系统的安全分析提供了理论基础和实验基准，适合AI安全研究员、系统设计者和监管机构阅读。