BCS 2025 | 百度大模型安全解决方案入选中国网络安全优秀案例

6月5日，2025全球数字经济大会暨第七届北京网络安全大会（BCS）在国家会议中心举行，大会首次举办的中国网络安全优秀案例征集活动将在大会期间举行颁奖仪式。其中，百度安全的大模型安全解决方案凭借为新质生产力安全发展提供了坚实的后盾，入选中国网络安全优秀案例TOP50。

第七届北京网络安全大会现场

中国网络安全优秀案例征集活动由2025北京网络安全大会携手中国互联网协会、中国安全防范产品行业协会、CCF计算机安全专业委员会，以及《信息安全研究》杂志社共同开展，旨在发掘在网络安全领域具有创新性、实用性和示范价值的优秀案例，涵盖新型信息基础设施安全、实战化安全运营、新质生产力安全、数据要素安全以及实战化人才培养等多个重要方向，为各行业提供了一个展示和交流网络安全建设成果的平台。这些扎根产业实践的创新成果，正推动网络安全从被动防御向主动免疫演进，为我国数字经济高质量发展注入强劲动能。

大模型技术的深度应用在释放生产力的同时，也潜藏着多重安全隐患。一旦保护不到位，可能导致用户隐私泄露，甚至被用于诈骗、盗用身份等违法犯罪活动。技术开发过程中，若核心数据或算法被窃取，不仅损害企业利益，还可能被不法分子篡改功能，导致模型输出错误结果，影响医疗、金融等关键领域。这些风险不仅威胁企业及个人权益，还可能破坏社会信任，甚至影响国家安全。因此，需要通过加强数据保护、完善技术架构、制定行业规范等多方面措施，以确保大模型在安全可控的前提下发挥作用。

百度大模型安全解决方案

基于二十余年安全对抗的总结与提炼，百度安全围绕文心大模型安全实践经验，推出以AI安全为核心的百度大模型安全解决方案，从大模型全生命周期视角出发，项目围绕涵盖大模型训练/精调/推理、大模型部署、大模型业务运营等关键阶段所面临的安全风险与业务挑战，涵盖大模型数据安全、大模型内容安全及大模型安全防火墙构建全套安全产品与服务，助力企业构建平稳健康、可信、可靠的大模型服务。

面对数据传输截获、模型记忆泄露等全生命周期风险，传统静态防护体系已难以适配动态化、多模态的技术特性。为此，百度大模型安全解决方案构建覆盖数据采集、训练、部署的全链条防护方案：一方面突破传统技术局限，针对标注数据、原始语料等多样化数据类型，建立动态化保护机制，通过零信任架构对开发环境、核心程序及数据资产实施运行时管控，既保障私有化交付中的知识产权安全，又平衡大规模训练的性能需求；另一方面，百度大模型数据安全解决方案（Baidu AI Realm）通过环境、程序、数据的三重清单化风险评估，将安全基因嵌入模型生产流程，实现从数据流转到模型落地的闭环防护。

在内容治理维度，海量语料中的有害信息筛选的精准识别，成为维护信息生态的关键命题。百度大模型内容安全平台贯穿“数据输入-模型推理-结果输出”全流程：预训练阶段通过智能语料清洗系统，基于海量标注数据构建安全召回模型，从源头过滤隐私信息与违规内容；在推理环节创新多模态检测技术，融合图文语义与上下文关联分析，破解跨模态攻击意图识别难题，并构建“红线问答”双级筛查机制——先通过语义匹配快速锁定高风险提问，再经精细化排序精准匹配合规回复，有效抵御诱导攻击与模型幻觉；最终通过安全指令微调与人类反馈强化学习（RLHF），双重引导模型输出符合价值观的高质量内容。这种分层分级治理体系，既实现有害内容的立体化拦截，又通过语义修正与意图补全技术，将安全防线从被动防御转向主动纠偏，为人工智能技术的可控发展提供了系统性保障。

在大模型运营过程中，面对用户交互中的注入攻击、越狱诱导等复杂威胁，百度大模型安全防火墙通过语义对抗分析与上下文追踪，得以精准拦截恶意指令，阻断危险行为执行；同时依托敏感信息动态脱敏技术，对隐私字段实时遮蔽，防止数据泄露。并在算力安全维度，百度大模型安全防火墙深度融合异常IP识别、高频请求拦截及Prompt耗时分析，有效识别黑产脚本发起的资源耗尽攻击，保障服务稳定性与资源合理分配。此外，基于红线知识库与信任域检索增强，百度大模型安全防火墙对涉政、舆情等高敏问题提供官方口径代答，规避模型幻觉并实现正向引导。

百度安全的创新实践不仅体现在技术层面，更重要的是我们始终坚持将安全理念融入大模型全生命周期。从数据清洗、安全对齐、内生安全到大模型安全运营，我们构建了一套完整的原生安全体系。特别在跨模态安全治理方面，我们通过视觉理解与文本语义的双重审核，引入区域关注、跨模态对齐等机制，有效提升了对复合内容的风险管控能力。

未来，百度安全将继续携手行业合作伙伴，以技术创新推动大模型安全的健康发展。我们将在大模型安全领域持续投入，为各行各业提供更加专业、可靠的安全服务，助力人工智能产业的可持续发展，为构建更加安全可信的AI应用环境贡献力量。