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AI安全解决方案白皮书;构建面向 AI 基础设施的安全架构 2026

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资料详情：

包括：

AI 时代的安全架构：企业 CSO 需要了解和行动的 7 件事  

1.改变安全的定位：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、防认知颠覆  

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、抵御外部

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→全栈内生免疫  

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任务，安全边界消失。全新的设计思路是安全要嵌入 AI 基础设施每一层：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，构建全栈内生免疫的安全系统。

4.构建跨域的安全信任链：安全信任链成为 AI 底座  

企业选择混合架构的 AI 基础设施，以应对 AI 的快速变化。新的安全架构需要构

建全密态为核心的信任链，端到端加密促进数据流通，机密计算保障训推安全。

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。从训练态安全治理开始，到推理态护栏，以降低模型不确定性的概率。

6.抑制智能体意图偏离威胁：管控 Agent 全生命周期  

企业的数字员工逐步进生产，自主执行操作失控和群体性失控的风险剧增。应像

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. 用安全智能体重塑安全运营：AI 驱动事前制衡、动态治理  

模型与智能体的快速发展，大幅降低了攻击门槛。AI 时代的安全运营，必须具备

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、静态合规到事前制衡、动态治理。智能体将取代人工完成 90%以上的安全运营工作。

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