近期，百度智能云發布了關于2025年AI基礎設施安全的深度白皮書，該報告詳盡闡述了30頁的內容，為行業提供了寶貴的實踐指導。

隨著人工智能技術的蓬勃發展，AI基礎設施作為數據處理、模型訓練與推理的核心支撐，其安全性成為了不可忽視的關鍵要素。百度憑借在萬卡級AI算力集群建設與運營中的豐富經驗，構建了一套多維度的AI基礎設施安全體系。

在全球數字經濟邁入AI驅動的新階段，我國算力中心的建設展現出政策引領、智能化需求激增和應用場景不斷深化的特點。然而，這一進程中也伴隨著合規要求收緊、云平臺漏洞風險增加以及大模型面臨新型攻擊等安全挑戰。為此，國家出臺了一系列法律法規，如《網絡安全法》和《數據安全法》，為AI基礎設施的安全設立了基準線，同時技術前沿也在不斷探索增強網絡安全、強化數據保護以及產業鏈供應鏈安全的解決方案。

百度的AI基礎設施安全架構以合規為基礎，技術為核心，管理為輔助，形成了一套全面的防護體系。在合規與標準規范方面，該架構覆蓋了多項法律法規；在核心安全域，實現了分層防護，包括模型應用、云服務、云平臺以及算力調度平臺的安全；管理與運行體系則從制度流程和動態防護兩方面確保了安全性的持續提升。

針對大模型應用安全這一關鍵環節，百度從安全護欄、數據安全和安全評測三個方面入手。安全護欄通過語料過濾和輸入輸出審核來保障安全；數據安全則結合前沿技術，形成覆蓋全生命周期的安全框架；安全評測則通過模擬攻擊等方式，確保內容的合規性。

在安全合規方面，AI基礎設施需要滿足等級保護、密碼評估和大模型備案等要求。百度云平臺為此構建了等級保護合規體系，并提供了相應的云服務；密碼評估改造覆蓋了多個層面，還為云上應用提供了密碼服務。

安全管理與運營方面，百度強調實時感知與全鏈路處置，形成了事前、事中、事后的閉環管理。這一過程的關鍵在于數據采集、告警研判和分級策略的制定，同時持續改進以保障業務的穩定運行。

實踐案例表明，百度的安全方案能夠有效解決不同行業客戶的安全痛點，實現了安全與業務的協同發展。這些成功案例不僅驗證了百度安全體系的有效性，也為行業提供了可借鑒的經驗。

百度智能云的這份白皮書不僅展示了其在AI基礎設施安全領域的深厚積累，也為行業提供了寶貴的實踐經驗和未來發展方向的啟示。