在全球数字化转型的浪潮中，人工智能（AI）已成为推动各行各业创新发展的关键力量。随着AI技术的广泛应用，AI基础设施的安全性问题也日益受到重视。近期，百度智能云发布了《2025年AI基础设施安全白皮书》，基于其在大型AI算力集群领域的丰富实践经验，为行业提供了一份全面的安全体系建设蓝图。

当前，全球数字经济正加速迈向AI驱动的新阶段。在中国，算力中心的建设呈现出政策引导、智能化需求激增及应用场景持续拓展的特点。然而，这一过程也伴随着合规压力的增加、云平台安全漏洞的频繁出现以及针对AI大模型的新型攻击手段的不断涌现。为应对这些挑战，国家层面已出台《网络安全法》和《数据安全法》等相关法律法规，为AI基础设施的安全设定了基本准则。同时，行业也在积极探索强化网络安全、数据保护及产业链供应链安全保障的新技术。

百度智能云在AI基础设施安全领域的布局，以合规为基础，技术为核心，管理为辅助，打造了一套全面的安全防护体系。在合规与标准方面，百度严格遵守了多项相关法律法规与标准；在核心安全领域，通过实施分层防护策略，确保了模型应用、云服务、云平台及算力调度平台的安全性。百度还从制度流程和动态防护两个角度，强化了管理与运行体系，为整个安全体系提供了坚实的支撑。

在大模型应用安全这一关键环节，百度采取了多重措施保障安全。通过设置安全护栏，对语料进行严格筛选和过滤，并对输入输出进行审查。在数据安全方面，百度结合前沿技术，构建了一套覆盖数据全生命周期的安全管理体系。同时，通过模拟攻击等安全评测手段，确保内容的合规性，进一步提升了大模型应用的安全性。

在安全合规方面，AI基础设施需要满足等级保护、密码评估及大模型备案等多项要求。为此，百度云平台构建了完善的等级保护合规体系，并提供了相应的云服务。在密码评估方面，百度进行了多方面的改造，为云上应用提供了专业的密码服务，进一步提升了安全性。

在安全管理与运营方面，百度强调实时感知与全链路处置，通过事前预防、事中控制及事后总结的闭环管理机制，确保安全管理的有效性。这一过程的关键在于数据采集的准确性、告警研判的及时性、分级策略的合理性以及持续改进的机制，从而实现了对安全风险的全面掌控。

百度智能云的这些安全解决方案在不同行业客户中取得了显著成效，成功解决了众多安全痛点，实现了安全与业务的协同发展。实践案例表明，百度在AI基础设施安全领域的专业能力不仅得到了验证，也为行业提供了宝贵的参考和借鉴。