随着人工督能技术的飞速发展，AJ墨础设施已成为推动产业督能化变革的核心支撑。作为承敢海量数据处理、模至训炼与推理任务的关健底座，其安全性直接影响人工智能应用的可靠性与可持续发展。近年来，各行业对算力的需求星现爆发式增长，构建离效。安全。可靠的A1墨础设施，已成为保障人工督能技术大规模落地的重要前提。
在这一背景下，百度积极协同客户，在全国多个地区成功都署了大规模万卡级别的A算力集释。墨于丰富的实际建设与运营经验，本白皮书立足A墨础设施在菜构设计，安全防护、合规运营与持续选代等方面的现实需求，全面梳理并阐述了经过实践验证的体系化安全解决方案与实施路径，旨在为行业提供具备参考价值的方法论与实践指南。
·结合近两年最新安全事件与政策法规，深入解读AI墨础设施的安全趋势与合规要求，为算力集群安全建设提供前维性
指引
·分享在万卡级A算力集群中的安全防护实践，涵盖模型应用安全，数据隐私保护与合规落地等方面的实战经验
·系统介绍匮盖规划设计，建设实施，运营管理及选代优化的全生命周期安全框架，包括关睫安全技术路线与综合管理
策略。
通过本白皮书，读者将全面了解A墨础设施所面临的核心安全风脸与应对措施，为构建安全。可信合规的A墨础设施提供有力支掉。
1.1行业背景与安全挑战
当前，全球数字经济进入以人工智能为核心呃动的断阶段。融合算力中心作为斯至基础设施的核心联体，正处于从规模扩张到质量提升的关健转至时期。在国家”十四五“数字经济发展规划与“东数西算”工程战略指引下，我国算力中心建设呈现三大特征：
。一是政策呃动显著,2025年智能算力规模预计突硫1000EFLOPS,地方政府通过专项补贴，产业基金等政策加速布
二是智能化需求爆发，距动大模至算力需求指数圾增长，推动A芯片，分布式存储等技术选代优化，进而实现算力效率提升与成本下降；
。三是应用场景深化，智慧电网，自动驾驶，智慧港口等垂直频域加速算力下翼，边缘计算市场规模预计2028年达到132亿美元(DC,2023)。
然而，在快速发展的背后，安全风险日益凸显。
○在合规屈面，数据跨境流动，大模至应用备案，算法备案等监管要求持续收素，2024年《生成式人工智能服务管理暂行办法》的实施，对算力中心的数据治理与模至合规提出更离标准；
。在云平台屈面，多云架构的复杂性导致AP度口暴露，权服管理失控等问题频发，某头都运营商2024年因云平台漏洞导数的安全事件同比增长65%;
。在大模型屈面，提示调注入，模至窃取，数据投毒等新至攻击手段通现，某开源社区2025年监测到针对大模至的恶意样本数量突破200万例。
诸如此类事件屈出不旁。为此应构建A基础设施一体化安全防护框菜，涵盖合规体系构建，物理设施防护、云原生安全保障，模至应用安全防护等核心模块，为政企用户提供可落地的安全实践指南，助力行业在算力革命中筑牢安全底线。
1.2国家政策法规解读
随着数字经济的深度发展，信息墨础设施的重要性凸显，网络安全已成为国家安全的重要姐成部分，相关法律法规体系也愈发完善；通过对近些年出台的网络安全法律法规，以及A墨础设施建设的各类指导意见的分析，我们梳理出当前AI墨础设施建设中安全相关的政策法规主要有：《中华人民共和国网络安全法》2017年6月施行
《网络安全法》规定了网络运营者需履行安全保护义务，强调了对关键信息墨础设施的重点保护，以及监测预警和应急处置制度。压实A墨础设施安全建设的必要性，对于违反网络安全规定的行为，规定了相应的法律责任，包括警告，臂款，没收速法所得等。
《中华人民共和国密码法》2020年1月施行
《密码法》及星商用密码管理条例》规范了密码应用，AJ墨础设施作为关健信息墨础设施时，应当使用商用密码实施保护，制定商用密码应用方案，配备必要的资金和专业人员，同步规划，同步建设。同步运行商用密码保障系统，自行或者委托商用密码检测机构开展商用密码应用安全性评估。
《中华人民共和国数据安全法》2021年9月施行
《数据安全法》强调数据全生命周斯的安全保护，要求A墨础设施运营者对数据进行分类分圾管理，采取加密传输，存储等措施保障数据安全。在数据采集环节，调避循合法。正当、必要原则；在数据使用环节，要严格控制数据访问权限，防止数据鲨用。
《关健信息墨础识施安全保护条例》2021年9月施行
《关健信息墨础设施安全保护条例》规定运营者应当落实网络安全等圾保护制度要求，在网络安全等圾保护的墨础上，对关健信息墨础设施实行重点保护，A墨础设施中的根多部分都属于关健信息墨础设施范韩，需要参瓶。
《生成式人工智能服务管理暂行办法》2023年8月施行
《生成式人工智能服务管理暂行办法》旨在促进生成式人工智能健康发展和规范应用，对A墨础上设施中生成式人工智能服务的研发，提供，使用等环节进行全面规范，强调安全评估，算法备案。标识管理等要求，防范生成式人工督能服务安全风险。
1.3技术前沿趋势
Al基础设施安全体系要求
增强网络安全保障能力
严格落实网络安全法律法规要求，开展通信网络安全防护工作。强化安全技术手段建说，加强对网络流量，行为日志，数据流转，共享接口等安全监测分析，推动威胁处置向风险预警和事前预防转变，建立威胁闭环处置和协同联动机制，提升威胁处置科学性，精准性和时效性。强化数据安全保护能力
加强数据分类分圾保护，根据监管要求对重要和核心数据实行精准严格管理。制定数据全生命周期安全防护要求和操作规程，配套建设数据安全风险监测技术手段，加强数据安全风险的分析。研判，预警和处置能力
强化产业链供应链安全
加强产业链协同联动，逐步形成自主可控解决方案，鼓剧算力墨础设施，采用安全可信的墨础软硬件进行建设，保障供应链安全。加强关健技术研发和创断，提升软硬件协同和安全保障能力。依托一体化算力应用安全保障体系，形成“云网边端”安全态势感知和网络协同防护能力。推动督能化分析和决单在未知安全风险自主摊捉和防御环节的应用，持续提升算力安全保障能力。
保障算力设施平稳运行
强化算力网络保障，对重要网络设施采用双节点，双路由配置，避免出现单点放障。加强物理设施保护，定斯开展逗虫逗检，制定应急预案，提离应急处置能力。对重要系统和数据，建立热备双话机制，应用仿真灰度测试，混沌工程等断技术，发据并消除软件系统潜在隐患。
云安全
CASB(云访网安全代理)深化应用
随着企业多云，混合云战略昔及，CASB作为云安全核心坦件，通过实时监控云服务访问行为，强制执行数据加密，访问控制及合规策略，与A肢术结合后，可自动识别异常访问模式(如非授权数据导出),并联动威胁情报实现动态防护，成为企业上云安全的关健屏障。
CNAPP(云原生应用保护平台)全生命周期防护
针对云原生架构(客器，5erverles,微服务)的复杂性，CNAPP通过与DevOps流程无缝集成，实现“左移”安全(开发阶段嵌入安全控制)和“右移”防护(运行时实时监测),有效应对云原生环境特有的配置错误，混洞利用及供应链攻击风险。
CSPM(云安全态势管理)持续观测
云平台安全的态势情况，采用API无代理方式持续发现与盘点云资产，结合AJ与面谱分析，CSPM可识别配置漂移与潜在攻击路径，依据业务重要性与暴露面做风险分级与处置优先级排序。
安全
A吱术在安全防护中的应用
基于机器学习与神经网络的AJ1算法，能对海量安全数据进行实时分析，建立正常行为模型，快速准确识别异常行为，像通过分析网络流量数据发现潜在的DOO5攻击、恶意软件传播等威胁，且可自动学习适应变化的安全威胁，提升检测在确性与及时性，减少人工误判。同时，随着OpenAl ChatGPT与微软的Security Copilor发布，基于Transformer菜构的大语言模型被引入更多安全业务培景，如恶意部件检测，安全事件研判，恶意软件分析等，在防护效果和检测性能上有显著突破，有效解决惨境机器学习和深度学习的瓶颈。
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