软硬件内生安全，正在成为AI大模型“标配”

国芯网[原:中国半导体论坛] 振兴国产半导体产业！

当AI大模型落进千行百业，物理层数据裸奔风险急剧扩张，从存储层到内存层、传输层、计算层，AI用户需要的不是一道防火墙、一台密码机，而是软硬一体的完整安全解决方案。

近日，芯片内生安全技术创新应用联合实验室曝出一项重要成果，由海光信息与格尔软件打造的“生成式人工智能系统模型与数据资产保护联合解决方案”，成功实现模型与核心数据资产的全流程机密保护闭环，为AI大模型应用带来覆盖全生命周期的可信计算底座。

防不胜防，AI核心风险存在安全盲区

当前，随着人工智能应用边界持续延伸，AI安全风险已经由单点技术问题，演变为贯穿基础设施、数据、模型与应用的全生命周期问题，AI计算平台上的明文盲区让人防不胜防。

比如在存储层，若Root管理员越权，往往能直接打包拷贝走模型权重与训练数据；在内存层，用户不仅要面对物理冷启动攻击风险，Hypervisor/宿主机管理员也能窥探虚拟机内存；在传输层，攻击者通过硬件总线监听，可直接获明文传输的模型参数；在计算层，硬件加速卡显存对主机完全可见，若采用DMA攻击，用户隐私数据将面临随意读取的风险。

显然，当AI核心风险转向模型与数据资产全生命周期，从数据入口到模型资产、运行环境、异构链路和证据闭环都潜藏着安全盲区。传统的静态加密+边界防护模式难以覆盖正在使用的模型与数据，AI安全体系必须延伸至可信运行状态、特权访问和可验证证据等关键环节。

面向日益迫切的AI安全治理问题，全球主要科技强国都在积极筑牢人工智能安全防线。目前，美国已形成“来源可验证+运行可信+密码留证”三类验证能力的工程基线，从框架、数据与密码证据协同发力，推动CPU/GPU可信域与密态推理加速落地。

国内生成式人工智能安全业已建立基本合规框架，《网络安全法》、《数据安全法》、《密码法》、《人工智能安全治理框架》2.0版等相关法规接连落地。这也意味着，数据安全、平台安全、机密计算与密码应用不再是孤立要求，而是映射到了同一条AI资产保护链。

软硬一体，模型与数据端到端密态流转

人工智能进入物理世界后，安全需求不仅来自软件系统，也来自硬件设备。尤其随着AI全生命周期系统性风险提出预警，软硬一体化安全解决方案成为必选题。

据悉，此次推出的“生成式人工智能系统模型与数据资产保护联合解决方案”，融合了海光可信计算底座和格尔大模型保险箱等软硬件核心技术。前者提供硬件原生安全的可信计算域，主要负责计算的信任边界与物理隔离；后者负责精细化管控与业务无感植入，保障数据防窃取、防越权、防篡改。

其中，海光双芯为AI全栈计算构筑了坚实的硬件安全底座。海光CPU内置密码协处理器与国密指令集，广泛支持SM2 / SM3 / SM4国密算法；可信计算方面，以CPU为硬件信任根，可完成启动链可信验证，运行期持续动态度量；CSV机密计算支持虚机内存加密与隔离，实现内存完整性保护。而且，海光CPU与DCU构建统一安全域，能够覆盖AI异构计算链路。

在该方案中，海光基于芯片内生安全提供了可靠的硬件信任根和运行态保护，格尔软件大模型安全保险箱则支持透明加密、强制访问控制、数字签名等。二者通过深度的软硬件安全能力协同，打造出覆盖AI大模型预训练、优化训练和推理的全生命周期安全防线。

在实际应用中，围绕模型与核心数据资产，这套方案展现出机密性、完整性、全程可追溯等优势特征，可以为用户数据构建全过程机密保护闭环，实现“存算传”端到端密态流转。

开放协同，让内生安全成为大模型标配

当单点技术无法满足AI全栈安全需求，软硬一体化协同价值愈发凸显。而开放的生态体系，正是国产软硬件协同创新的最大前提。尤其底层芯片的开放兼容，正在加速内生安全技术的产品化进程，为AI大模型安全运行提供更具落地价值的标配方案。

近期，《信息通信行业发展「十五五」规划》专门指出，要“加大力度适配国产算力芯片”。打通国产芯片与软件适配的最短路径，无疑是用开放生态促进产业全栈广泛链接与高效协同。

据悉，海光近年来坚持以开放架构搭建智算协同底座，联动云厂商、模型企业、行业ISV共建软硬件深度适配的产业生态。比如最新发布的Agent to Token开放计算架构，依托CPU与DCU双芯协同与开放互连，该架构不仅贯通了Agent任务执行与词元生产的完整计算周期，还开放了算力、互连、安全、软件栈等核心能力，支持全链路安全防护及全栈软件适配。

开放生态的价值已经在AI安全方案共创中充分显现。基于海光C86开放计算平台，格尔软件可以快速开展联合适配与样机验证，双方无需从零起步，直接进入软硬一体适配、性能优化、可信加载等工作，这也为内生安全技术的产品化、标准化、规模化落地创造了有利条件。

随着国产软硬件在开放生态体系下加速耦合，AI安全解决方案也正迎来新一轮系统化跃迁，为人工智能在关键行业应用带来更高效可靠的运行环境。而软硬一体的内生安全技术，未来或有望成为大模型时代标配，进一步推动AI应用在核心业务场景中扎稳根基、重塑信任。

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