随着多租户智算平台向企业、开发者和科研机构开放，模型参数与核心数据在训练、微调、交付及推理等环节高频流转，面临模型被复制替换、训练数据投毒、会话与知识库泄露等多重风险。传统逐应用改造的安全路径因成本高、覆盖难，难以适配共享算力环境。对此，依托格尔AI大模型安全保险箱构建的模型与核心数据密码保护体系，提供了一种基础设施级的解决方案。
零侵入式基础设施级防护
该方案以商用密码为根基，在不改变AI应用代码、运行框架和大模型服务接口的前提下，于应用层之下构建独立的数据保护平面，统一接管加密、授权、完整性校验和审计，实现零侵入、不可绕过的运行时保护。通过透明加密、进程级强制访问控制、数字签名与完整性校验、多级密钥管理、可信应用准入和全链路审计，形成覆盖存储、访问、使用、流转的闭环控制。
兼顾安全效率与合规要求
方案的先进性在于将密码能力嵌入大模型运行依赖的基础设施，无需对训练、推理或RAG知识库应用进行逐一改造。这既保留了现有业务接口、模型格式和运行流程，又明确了平台算力运维与企业数据资产访问的权限边界，实现了安全与效率的平衡。该模式能有效遏制模型文件复制、生产模型替换、数据投毒及泄露等风险，特别适用于共享智算环境的资产保护。
此外，方案采用国密算法，集成高强度访问控制与全链路审计，全面覆盖等保2.0、密评、《数据安全法》《个人信息保护法》及AI专项标准等合规要求，助力企业将安全合规从被动成本转化为主动价值。专家指出，其在跨区域、跨行业协同创新场景中的实施路径，有望复制到人工智能计算中心等领域，推动商用密码在AI领域的示范应用，为模型知识产权保护和核心数据安全提供可信基础。
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