近期，百度智能云发布了关于2025年AI基础设施安全的深度白皮书，该报告详尽阐述了30页的内容，为行业提供了宝贵的实践指导。
随着人工智能技术的蓬勃发展，AI基础设施作为数据处理、模型训练与推理的核心支撑，其安全性成为了不可忽视的关键要素。百度凭借在万卡级AI算力集群建设与运营中的丰富经验，构建了一套多维度的AI基础设施安全体系。
在全球数字经济迈入AI驱动的新阶段，我国算力中心的建设展现出政策引领、智能化需求激增和应用场景不断深化的特点。然而，这一进程中也伴随着合规要求收紧、云平台漏洞风险增加以及大模型面临新型攻击等安全挑战。为此，国家出台了一系列法律法规，如《网络安全法》和《数据安全法》，为AI基础设施的安全设立了基准线，同时技术前沿也在不断探索增强网络安全、强化数据保护以及产业链供应链安全的解决方案。
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，形成了一套全面的防护体系。在合规与标准规范方面，该架构覆盖了多项法律法规；在核心安全域，实现了分层防护，包括模型应用、云服务、云平台以及算力调度平台的安全；管理与运行体系则从制度流程和动态防护两方面确保了安全性的持续提升。
针对大模型应用安全这一关键环节，百度从安全护栏、数据安全和安全评测三个方面入手。安全护栏通过语料过滤和输入输出审核来保障安全；数据安全则结合前沿技术，形成覆盖全生命周期的安全框架；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，并提供了相应的云服务；密码评估改造覆盖了多个层面，还为云上应用提供了密码服务。
安全管理与运营方面，百度强调实时感知与全链路处置，形成了事前、事中、事后的闭环管理。这一过程的关键在于数据采集、告警研判和分级策略的制定，同时持续改进以保障业务的稳定运行。
实践案例表明，百度的安全方案能够有效解决不同行业客户的安全痛点，实现了安全与业务的协同发展。这些成功案例不仅验证了百度安全体系的有效性，也为行业提供了可借鉴的经验。
百度智能云的这份白皮书不仅展示了其在AI基础设施安全领域的深厚积累，也为行业提供了宝贵的实践经验和未来发展方向的启示。