近日，百度智能云发布了一份关于2025年AI基础设施安全的白皮书，深入探讨了在该领域面临的挑战与解决方案。
随着人工智能技术的飞速发展，AI基础设施已成为推动产业智能化变革的关键支撑。然而，作为承载数据处理、模型训练与推理的核心平台，其安全性问题日益凸显。百度凭借在万卡级AI算力集群建设方面的丰富经验，构建了一套全面的AI基础设施安全体系，旨在为行业提供实践指导。
在全球范围内，数字经济正步入AI驱动的新阶段。我国算力中心的建设也呈现出政策驱动、智能化需求激增、应用场景不断拓展等特点。但与此同时，合规要求收紧、云平台漏洞频发、大模型面临新型攻击等安全挑战也随之而来。为了应对这些挑战，国家出台了一系列法规，如《网络安全法》和《数据安全法》，为AI基础设施的安全设定了基本底线。
百度的AI基础设施安全架构以合规为基础，技术为核心，管理为辅助，形成了一个全方位的安全防护体系。在合规与标准规范方面，该架构覆盖了多项法规与标准；在核心安全域方面，实现了分层防护，包括模型应用、云服务、云平台、算力调度平台的安全；在管理与运行体系方面，则从制度流程和动态防护两方面提供了有力保障。
在大模型应用安全方面，百度尤为重视。他们通过设立安全护栏、加强数据安全保障、进行安全评测等措施，确保大模型的安全运行。安全护栏负责语料过滤和输入输出审核，数据安全框架则结合前沿技术，覆盖数据的全生命周期，而安全评测则通过模拟攻击等方式，确保内容的合规性。
在安全合规方面，AI基础设施需要满足等级保护、密码评估和大模型备案等要求。百度云平台为此构建了等级保护合规体系，并提供相应的云服务。同时，他们还进行了多层面的密码评估改造，并为云上应用提供密码服务。
在安全管理与运营方面，百度强调实时感知与全链路处置，形成事前、事中、事后的闭环管理。数据采集、告警研判、分级策略等关键环节得到了重点关注，并通过持续改进来保障业务的稳定运行。
实践案例显示，百度的安全方案在多个行业客户中取得了显著成效，有效解决了他们的安全痛点，实现了安全与业务的协同发展。这些成功案例进一步证明了百度在AI基础设施安全领域的领先地位和深厚实力。
