随着生成式AI浪潮席卷全球，大模型服务平台成为产业智能化升级的核心引擎。然而，其庞大规模与云端部署的必然性，正将平台级安全推至信息安全产业发展的最前沿——这不仅是技术保障，更是构建可信AI生态的基石。
如何在云端安全地承载大模型计算全流程？如何实现模型方、平台方与用户间的可信互认？本届XCon2025大会中，火山引擎方舟安全负责人 刘威将带来议题《大模型服务平台的安全建设探索》，深度解析火山引擎方舟的创新实践：通过云原生安全沙箱、细粒度隔离、机密计算等前沿技术，构筑覆盖数据全生命周期、可验证、可度量的大模型安全底座，为AI时代的安全建设提供关键范式参考。
议题简介
安全是大模型服务的基石。基于庞大的算力需求，使用云端服务是大模型计算的必然趋势。在此背景下，如何提升大模型服务平台的安全性是亟待解决的问题。
大模型安全的工程化与平台化实现，是在安全研究外的另一个重点。为了构建大模型服务平台的安全与信任，火山引擎方舟通过vArmor安全沙箱、任务级网络隔离、AICC机密计算等关键技术形成了一套攻击可防护、运维可审计、安全可度量的大模型服务平台安全底座。目标是在提升平台安全性的同时，为用户提供可信验证手段，让用户可以感知并验证平台提供的安全能力并且绝不会也绝不能滥用/泄漏用户的数据。
本议题将分享火山方舟在提升平台安全性方面的探索，为AI时代下的安全建设提供参考。
技术要点
旨在建立一套大模型提供方，模型使用方以及平台方三方互信的安全计算解决方案。
针对模型和数据全生命周期的机密性，可用性，完整性以及隐私保护要求，互信计算架构结合云原生安全沙箱、加密存储、网络隔离以及可信执行环境等技术，针对大模型数据预处理、推理、精调以及评测等场景提供了多维度全方位的数据安全增强。
演讲人介绍
刘威，火山引擎方舟安全负责人，聚焦大模型安全研究与大模型服务平台安全建设，具备多年企业安全建设经验，曾从0参与字节跳动安全体系建设，实现多项安全能力产品化。
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