AI基础设施安全重要性凸显 - 全球AI浪潮推动智能化发展 AI基础设施安全成为核心问题 [1] - 国家出台《网络安全法》《数据安全法》等法规为AI安全设置基本底线 [1] - 面临合规压力加大 云平台安全漏洞频发 针对大模型的新型攻击手段涌现等挑战 [1] 行业发展呈现三大特征 - 政策引导下算力中心建设快速发展 [1] - 智能化需求急剧增长 [1] - 应用场景不断深化 [1] 百度构建全方位安全防护体系 - 以合规为基石 技术为支撑 管理为辅助 [2] - 全面覆盖多项法律法规与标准 [2] - 通过分层防护策略确保模型应用 云服务 云平台及算力调度平台安全 [2] 大模型应用安全具体措施 - 设立安全护栏 对语料严格过滤 输入输出审核 [2] - 构建覆盖数据全生命周期的安全框架 [2] - 通过模拟攻击等手段进行安全评测确保内容合规 [2] 安全合规要求与实施 - 需满足等级保护 密码评估 大模型备案等要求 [2] - 构建完善等级保护合规体系并提供相应云服务 [2] - 完成多层面密码评估改造 提供专业密码服务 [2] 安全管理运营体系 - 强调实时感知与全链路处置 [3] - 采用事前预防 事中控制 事后总结的闭环管理 [3] - 注重数据采集准确性 告警研判及时性 分级策略合理性及持续改进机制 [3] 实践案例成效显著 - 安全解决方案在不同行业客户中取得显著成效 [3][6] - 成功解决众多安全痛点 [3] - 实现安全与业务协同发展 [3]

行业背景与安全挑战 - 全球数字经济进入以人工智能为核心驱动的新阶段，中国算力中心建设呈现政策驱动、智能化需求爆发、应用场景深化三大特征 [1][13] - 2025年智能算力规模预计达到300 EFLOPS，中国人工智能算力市场规模达132亿美元（IDC 2023） [14] - 安全挑战包括云平台漏洞导致安全事件同比增长65%，以及大模型面临提示词注入、模型窃取等新型攻击 [1][14] 国家政策法规要求 - 《网络安全法》规定网络运营者安全保护义务，重点保护关键信息基础设施，并设定法律责任 [15] - 《数据安全法》要求数据全生命周期安全保护，包括分类分级管理及加密传输存储 [17] - 《生成式人工智能服务管理暂行办法》规范生成式AI服务研发、提供和使用环节，强调安全评估和算法备案 [19] - 其他核心法规包括《密码法》《关键信息基础设施安全保护条例》等，为AI基础设施划定合规底线 [16][18] 技术前沿趋势 - 增强网络安全保障能力，推动威胁处置向风险预警和事前预防转变，建立协同联动机制 [20] - 强化数据安全保护，通过分类分级和监测技术防范风险，并提升产业链供应链安全 [21] - 保障算力设施平稳运行，采用冗余设计和应急预案提高应急处置能力 [22] AI基础设施安全风险 - 数据算力安全风险：算力资源稀缺性和敏感数据（如政务机密、用户隐私）使其成为高价值攻击目标，易引发数据泄露和算力劫持 [26] - 模型技术安全风险：AI技术迭代快速导致安全建设滞后，模型可能存在算法漏洞或输出违规内容（如暴力、色情信息） [27] 百度AI基础设施安全架构 - 架构以合规为纲、技术为骨、管理为翼，覆盖《网络安全法》《数据安全法》等法规，并遵循等级保护2.0等标准 [29][31] - 核心安全域分层防护包括模型应用安全、云服务安全、云平台安全和算力调度平台安全 [29][32][33][34] - 管理与运行体系通过安全方针、组织和规范保障落地，运行体系提供持续安全能力 [34][35] 云平台安全实践 - 安全治理涵盖漏洞治理、基线治理和策略规划，防护覆盖计算、存储和网络安全 [36][37][38] - 合规实践满足等保和密评要求，运营通过物理安全、数据安全构建全方位体系 [36][39][40] 大模型应用安全 - 安全护栏建设包括语料安全清洗（过滤低质、风险数据）和输入输出审核（拦截有害内容） [65][66][68] - 数据安全建设结合前沿技术（如加密和审计），覆盖全生命周期管理 [73][74] - 安全评测通过自动化攻击语料生成和回答评估，构建量化评测框架提升风险识别效率 [77][78][79] 安全合规需求 - AI基础设施建设呈现规模化（万卡级别）、重运营（建运一体）和强监管（政府支持）趋势 [82][83] - 合规矩阵包括等保密评基础要求，以及大模型内容合规、数据安全等场景要求 [83][84] 未来发展方向 - AI基础设施安全向智能化防御、量子抗性与密码技术升级、生态协同与合规深度融合方向演进 [2]