AI智算中心安全实践和应用

发布时间：

2025-07-04 17:00

一、概述

在深入分析了AI智算中心面临的复杂安全风险之后，本章将聚焦于应对这些挑战的实际安全实践和应用解决方案。随着AI技术的快速迭代和应用场景的不断拓展，AI智算中心的安全防护体系也在持续演进。为构建安全、可靠、可信的AI智算中心提供全面的指导和参考。

人工智能技术的飞速发展，AI智算中心作为支撑大模型训练与推理的核心基础设施，其战略地位日益凸显。然而伴随着算力的指数级增长和应用的广泛渗透，AI智算中心也面临着前所未有的安全风险与挑战，安全风险包括：供应链投毒、GPU算力劫持

二、AI智算中心安全解决方案

构建坚实的安全系统架构是保障AI智算中心安全运行的基础，8590am发现海洋之神科技针对AI智算中心的安全风险推出整体的AI智算中心安全解决方案，方案聚焦大模型应用的构建生命周期，阶段包括：数据准备阶段-模型设计阶段-模型训练优化阶段-模型蒸馏部署阶段-模型应用和维护，深度分析各阶段所存在的

大模型供应链安全：建立大模型依赖的唯一“模型制品源”，进行定期的安全审计和更新依赖项，从源头保障供应链自主、安全、可控。并且持续跟进大模型相关开源软件指纹识别和漏洞检查，例如： ollama、anythingllm、clickhouse、comfyui、fastchat、gradio、kubeflow，赋能企业原有DevSecOps安全体系，彻底解决供应链安全问题，保障业务安全运行。

大模型算力资源安全：大模型应用目前主流部署架构为容器技术+kubernetes，而针对容器运行时的安全状况是大模型算力资源安全的重心，通过对容器的调用行为进行自动学习，形成容器的运行模型，同时对容器的调用行为进行监控，当容器出现行为之外的调用动作后，进行实时预警或阻断。当发现容器逃逸行为、读取敏感信息、启动恶意进程、挂载非法设备、映射敏感目录、修改命名空间等恶意行为时，根据预设策略触发报警或阻断容器运行，并对发现异常的POD进行隔离，构建针对大模型的算力资源进行攻击的安全防护手段。

大模型算力底座安全：对基于容器化部署的大模型应用进行超细粒度的东西向网络链路分析和访问控制，能够在攻击者渗透到大模型所部署的智算中心时，感知攻击者横向移动行为，对非法访问的轨迹监控并溯源整个行为访问的过程，可使用微隔离阻止算力容器间东西向攻击，减小攻击面。而目前大模型的训练所依赖的组件，例如Ollama，docker，Kubernetes默认配置通常存在安全漏洞或者不安全配置，平台可保障算力底座安全，进行扫描并提供相应修复建议，针对算力集群的攻击事件可进行实时审计和告警。

大模型应用安全：大模型WAF是一种先进的安全解决方案，旨在保护算力中心提供的大模型应用、微服务免受常见的网络攻击，如SQL注入、跨站脚本攻击（XSS）、跨站请求伪造（CSRF）、CC攻击、勒索攻击、挖矿攻击等。结合了云原生技术和传统WAF的功能，以更好地适应算力中心云原生技术底座和容器化环境，能够对大模型应用漏洞实行快速检测，对大模型出现的异常访问或流量进行快速管控，并且可通过DLP策略对数据进行防泄漏保护。

大模型数据安全：大模型安全包括对大模型数据文件、大模型本地文件、大模型临时文件等数据文件进行数据保护措施，通过对云原生存储卷（PVC）中的数据进行加密，确保即使数据被篡改，攻击者也无法获取或利用其中的敏感信息。严格控制对PVC的访问权限，使用基于角色的访问控制（RBAC）或其他身份验证机制，确保只有授权的用户或应用可以访问和修改数据。记录所有对PVC的访问和修改操作，在发生异常时能够及时发现并响应。

大模型内容安全：大模型内容安全根据定义的目标模型，结合黑盒、白盒测评方式，对大模型进行内容安全测评，内容结合生成式人工智能服务管理暂行办法，拆分为4级维度，含138类细则分类，以模拟风险+内置提示词题库进行风险识别，模拟50+风险类型，生产10万+数量级的风险题库，对模型生成内容进行安全验证，包括分化越狱风险验证、组合越狱风险验证，对抗攻击风险验证。

三、AI智算中心安全解决方案应用价值

建立大模型算力底座构建安全防护体系，同时覆盖AI大模型全生命周期安全，实现从基础设施到AI大模型应用的一体化防护，兼顾容器逃逸防御与大模型数据泄露阻断。建立可信软件源、供应链防火墙及运行时威胁检测，提前拦截AI模型供应链投毒、恶意代码注入，保护算力劫持与数据篡改，实时检测模型输出内容，发现违法、歧视性等内容，确保内容符合生成式人工智能服务安全基本要求中的相关管理要求。覆盖AI大模型部署、训练、运营的全流程动态安全风险管控，防范算力底座攻击、算力资源劫持、大模型数据泄露、大模型数据篡改及伦理争议等风险。

四、应用实践