在全球數字化轉型的浪潮中，人工智能（AI）已成為推動各行各業創新發展的關鍵力量。隨著AI技術的廣泛應用，AI基礎設施的安全性問題也日益受到重視。近期，百度智能云發布了《2025年AI基礎設施安全白皮書》，基于其在大型AI算力集群領域的豐富實踐經驗，為行業提供了一份全面的安全體系建設藍圖。

當前，全球數字經濟正加速邁向AI驅動的新階段。在中國，算力中心的建設呈現出政策引導、智能化需求激增及應用場景持續拓展的特點。然而，這一過程也伴隨著合規壓力的增加、云平臺安全漏洞的頻繁出現以及針對AI大模型的新型攻擊手段的不斷涌現。為應對這些挑戰，國家層面已出臺《網絡安全法》和《數據安全法》等相關法律法規，為AI基礎設施的安全設定了基本準則。同時，行業也在積極探索強化網絡安全、數據保護及產業鏈供應鏈安全保障的新技術。

百度智能云在AI基礎設施安全領域的布局，以合規為基礎，技術為核心，管理為輔助，打造了一套全面的安全防護體系。在合規與標準方面，百度嚴格遵守了多項相關法律法規與標準；在核心安全領域，通過實施分層防護策略，確保了模型應用、云服務、云平臺及算力調度平臺的安全性。百度還從制度流程和動態防護兩個角度，強化了管理與運行體系，為整個安全體系提供了堅實的支撐。

在大模型應用安全這一關鍵環節，百度采取了多重措施保障安全。通過設置安全護欄，對語料進行嚴格篩選和過濾，并對輸入輸出進行審查。在數據安全方面，百度結合前沿技術，構建了一套覆蓋數據全生命周期的安全管理體系。同時，通過模擬攻擊等安全評測手段，確保內容的合規性，進一步提升了大模型應用的安全性。

在安全合規方面，AI基礎設施需要滿足等級保護、密碼評估及大模型備案等多項要求。為此，百度云平臺構建了完善的等級保護合規體系，并提供了相應的云服務。在密碼評估方面，百度進行了多方面的改造，為云上應用提供了專業的密碼服務，進一步提升了安全性。

在安全管理與運營方面，百度強調實時感知與全鏈路處置，通過事前預防、事中控制及事后總結的閉環管理機制，確保安全管理的有效性。這一過程的關鍵在于數據采集的準確性、告警研判的及時性、分級策略的合理性以及持續改進的機制，從而實現了對安全風險的全面掌控。

百度智能云的這些安全解決方案在不同行業客戶中取得了顯著成效，成功解決了眾多安全痛點，實現了安全與業務的協同發展。實踐案例表明，百度在AI基礎設施安全領域的專業能力不僅得到了驗證，也為行業提供了寶貴的參考和借鑒。