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SHUAWEIA安全解决万案曰皮书构建面向A/基础设施的安全架构

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导读:A|时代的安全架构:企业CSO雪要了解和行动的7件重1改本安全的定位:从附属成本→产业化核心底座能力AI技术的本质特性、风险内生性，使安全成为AI产业化发展的前置条件。安全与AI系统同构、同源、同生命周期。安全与AI发展并重,成为基础设施底座能力。2.规划新的安全目标:从防入侵、防泄漏→防失控、防认知颠复安全风险从外部入侵到全栈内生风险涌现，核心目标从封堵系统漏洞、抵御外喜网络入侵,转向防范AI模型与智能体出现行为偏离、决策失准、权限越界等失控问题，以确保AI始终在人类设定的框架内运行。3.设计全新防护思路:从边界围墙防护全栈内牛负病AI时代数据在云边端流动,模型通过API开放调用,智能体可跨系统执行住务，安全边界消失。全新的设计思路是安全要嵌入A[基础设前每一层,从芯片级的可信计算、算力调度的隔离机制，到模型训练、推理过程的数据投毒、恶意任务检测再到智能体的身份、沙箱与权限，构建全栈内牛免疫的安全系统。4.构建跨域的安全信任链:安全信任链成为AI底座以应对AI的快速变化。新的安全架构需要松5.降低智能化中枢不确定性;从训练开始治理模型安全大模型本质上是一个概率性系统，其输出结果具有不确定性。当前企业智能中枢的开发模式从训练生产大模型，转变为基于基础模型后训练微调。从训练态安全治理6.抑制智能体意图偏离威胁:管控Acent全牛命周能管理员工一样，以识别智能体危险意图为基础，构建Agent全生命周期的安全能力。7.模型与智能体的快速发展。大幅降低了攻走门槛AI时代的安全远营。必须且久以AI制衡AI的能力。从人工处置到智能体自主执行，安全形态已逐步从事后补救。

目录1.AI业务趋热分析2.AI安全总体框架2.1AI业务变化与安全挑战2.2AI安全解决方案理念…2.3AI安全解决方案架构.................73.AI安全建设指南AI基础设施安全一混合架构下可信赖的AI安全底座133.2模型安全一从不确定性到安全可控的智能化中枢。.223.3智能体安全一智能体全生命周期安全管控…3.4智能化安全运营—多智能体全城自治，威胁自主闭环…54.典型场景化应用40混合云场景下智能体安全防护404.2医疗云上训练和推理.43企业代码智能体防护.464.5企业办公助手防护.485.未来展望51

1.AI业务趋势分析当前，人工智能产业发展范式正发生深刻变革，逐步从传统封闭、自建自用的私有生态，迈向混合云协同部署、开源基座主导、智能体规模化落地、数实深度融合的全新发展阶段。伴随AI算力架构、模型开发模式、应用形态的全面迭代，传统依托物理边界、静态策略、被动防御构建的安全体系已难以适配新时代AI业务的发展特征。AI安全风险由单一单点问题转向基础设施、模型算法、智能应用的全栈式、体系化的风险。传统安全边界持续消融、新型安全威胁集中涌现，成为制约人工智能产业规模化、安全化、高质量发展的核心瓶颈。结合当前梳理全链条安全的挑战:1.1混合架构AI基础设施:跨城融合带来安全边界植糊风险AI算力建设模式已从企业重资产自建、封闭独享的私有算力架构，迭代为公私混合、云边协同的混合算力架构。混合架构依托公有云弹性算力资源与私有云核心资产沉淀的组合优势，有效降低了企业AI建设成本、提升算力资源复用效率。但多架构融合部署模式彻底打破了传统...