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1、AI基础设施安全白皮书AI INFRASTRUCTURE SECURITYWHITE PAPERINTRODUCTION引言介绍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核心支撑。作为承载海量数据处理、模型训练与推理任务的关键底座，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呈现爆发式增长，构建高效、安全、可靠的AI基础设施，已成为保障人工智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部署了大规模万卡级别的AI算力集群。基于丰富的实际建设与运营经验，本白皮书立足AI基础设施在架构设计、安全防护、合规运营与

2、持续迭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基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瞻性指引；分享在万卡级AI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；系统介绍覆盖规划设计、建设实施、运营管理及迭代优化的全生命周期安全框架，包括关键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AI基础设施所面临的核心安全风险与应对措施，为构建安全、可信、合规的AI基础设施提供有力支撑。专家指导委员会：聂科峰 杜

3、海 王佩龙郑 然 宋 飞 杨 阳包沉浮 张洪海编 写 组：百度安全林道正 刘 杰 文 炜韩长青 程 波 曾 远赵飞飞 应 蕊 吴贵荣李志伟 孙 禹 季石磊王建奎 刘琳琳 韩 冲吴 琼 林孟贤 曾华伟温慧媛百度混合云李兆彤 史 磊 李玉双李 阳 谢伟光 王 发崔 凯 王晓珂 杨 正魏 谦 孙召增 马建英田晓利 徐 浩 陈瑛雷赵志伟 滕阳阳 袁 穆文心一言4.5目录行业背景政策与技术发展趋势011.1 行业背景与安全挑战1.2 国家政策法规解读1.3 技术前沿趋势1.4 AI基础设施安全风险洞察百度AI基础设施安全架构022.1 AI基础设施安全架构介绍2.2 AI基础设施云平台安全2.3 AI基

4、础设施云服务安全2.4 算力调度平台安全百度AI基础设施安全管理与运营055.1 AI基础设施安全运营管理5.2 安全运营成功的关键点5.3 持续运营改进与业务保障百度AI基础设施安全实践案例066.1 某地方万卡集群算力中心安全建设案例6.2 某广电AIGC平台安全建设案例6.3 某头部移动设备厂商大模型内容安全建设案例总结与未来展望077.1 总结7.2 未来展望CONTENTS百度AI基础设施安全合规044.1 AI基础设施合规需求分析4.2 AI基础设施大模型安全合规4.3 AI基础设施等保密评合规实践百度AI基础设施大模型应用安全033.1 大模型安全护栏建设3.2 大模型数据安全建

5、设3.3 大模型安全评测能力建设01行业背景政策与技术发展趋势1.1 行业背景与安全挑战1.2 国家政策法规解读1.3 技术前沿趋势1.4 AI基础设施安全风险洞察行业背景政策与技术发展趋势PAGE 01PAGE 021.1 行业背景与安全挑战1.2 国家政策法规解读随着数字经济的深度发展，信息基础设施的重要性凸显，网络安全已成为国家安全的重要组成部分，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AI基础设施建设的各类指导意见的分析，我们梳理出当前AI基础设施建设中安全相关的政策法规主要有：当前，全球数字经济进入以人工智能为核心驱动的新阶段。融合算力中心作为新型基础设施

6、的核心载体，正处于从规模扩张到质量提升的关键转型时期。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：一是政策驱动显著，2025年智能算力规模预计突破1000EFLOPS，地方政府通过专项补贴、产业基金等政策加速布局；二是智能化需求爆发，驱动大模型算力需求指数级增长，推动AI芯片、分布式存储等技术迭代优化，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、智慧港口等垂直领域加速算力下沉，边缘计算市场规模预计2028年达到 132亿美元（IDC,2023）。然而，在快速发展的背后，安全风险日益凸显。诸如此类事件层出不穷。为此应构建A