随着智能化浪潮席卷千行百业，AI算力正从云端数据中心快速渗透至生产一线与边缘现场。集计算、存储、网络于一体的AI算力一体机，成为这场变革中的"智能核心枢纽"：它高效调度资源，驱动关键决策，是业务智能化升级的核心引擎。
然而，功能高度集中的"枢纽"，也面临空前复杂的安全挑战。沿用传统为机房"筑高墙、划边界"的防护思路，已难以应对其深入业务腹地、多层深度耦合的新环境。目前，业界对AI算力一体机的防护正处在从传统边界思维向全链路安全理念的转型阶段。
新战场催生新威胁：传统防护为何失灵？
过去，防护重心多在网络南北向入口。但AI算力一体机独特的工作环境、高密度资源配置及高业务耦合特性，决定了其安全防护的严峻性，具体体现在以下三方面：
**1、风险分布更集中：**一体机内部融合计算、存储、加速硬件及网络接口，硬件固件、操作系统、容器、AI框架等多层组件深度嵌套，任一环节失守都可能引发跨层、跨业务的连锁风险。
**2、攻击面更隐蔽：**部署于边缘与行业现场的AI算力一体机，常处于物理防护薄弱的环境，攻击者可通过直接接触设备或利用本地网络漏洞，发起低特征、长周期的渗透攻击，这类攻击往往难以被传统边界防护设备察觉。
**3、威胁演化更迅猛：**随着AI应用普及，一体机承载的模型与数据价值持续攀升，模型投毒、推理劫持、算力勒索等新型攻击不断涌现，传统基于特征的防护手段难以精准、及时应对
聚焦安全：我们要盯住什么？
面对复杂多样的威胁，我们需明确**"聚焦何种安全，才能避免防护力量分散、防护措施空泛"**。结合一体机的运行特性，应重点关注以下三点：
**1、运行环境的可靠性：**连续稳定运行是业务服务的前提。需通过固件签名校验、脆弱性评估与补丁管理等，构建内生可信运行环境，防范固件后门、零日漏洞导致的宕机甚至僵尸网络风险。
**2、网络与流量的可控性：**算力任务常伴随突发高并发流量，攻击者可能借此掩盖恶意行为或消耗算力资源。应具备实时流量检测与快速清洗能力，抵御外部攻击，防范内部横向扩散。
**3、数据与计算的完整性：**数据与计算结果直接关系决策质量与业务安全。必须确保从数据采集到结果输出全链路的准确性与可信度，防止篡改、恶意注入引发的误判或损失。
实践路径：构建原生融合的"免疫系统"
安博通积极响应算力安全需求，于2025年成功交付某AI一体机安全加固项目，推动理论与实战融合。具体实施路径如下：
**1、立足实际，明确防护核心：**项目初期，系统梳理一体机运行特性与风险分布，结合行业实践与标准研究，明确网络与流量、系统与底层、漏洞与攻击面、数据安全与流转四大核心防护方向。
**2、科学规划，构建分层防护体系：**聚焦关键风险环节，围绕自身安全、流量安全、数据安全三大维度，构建层次分明、灵活耦合的基础防护机制。采用虚拟化软件架构，将安全能力嵌入一体机底层系统，兼具灵活性与稳定性：
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支持安全模块按需动态调整资源，避免过度占用算力；
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通过资源隔离技术，实现安全模块与业务系统完全隔离，保障安全功能持续稳定；
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无需改动现有硬件或业务系统，可复用一体机资源，快速提升整体防护能力。
3、在防护能力构建上，针对三大核心维度形成精准防控：
（1）系统与组件脆弱性：建立常态化脆弱性闭环管理机制，对固件、操作系统、容器、模型文件等关键组件持续扫描，实现"漏洞发现---修复建议---补丁部署---效果验证"闭环，确保系统运行于已知安全基线之上。
（2）网络流量风险：构建动态流量检测与清洗机制。在关键网络通道部署监测能力，基于行为特征与自适应阈值模型，快速识别异常流量，并在毫秒级完成清洗隔离，保障业务流畅，防范DDoS、慢速渗透、横向移动等威胁。
（3）数据流转风险：建立细粒度行为监控与溯源机制。通过一体化集成的数据资产监测与溯源平台，实时感知数据访问、复制、传输等行为，结合安全策略与分类标签，自动识别未授权流动、异常操作与可疑目标，实现数据风险可视、可溯、可控。
走向智能原生的安全未来
本次实践的核心在于，通过轻量化架构将安全能力深度融入AI算力一体机底层逻辑，在保障业务稳定的同时实现对新型威胁的主动防御。
未来，AI算力一体机将朝两大方向持续演进：一是推动安全虚拟化与算力业务的深度适配融合，通过动态资源调度实现"安全AI化"；二是深化业务场景探索，以AI技术提升安全防护的智能化与精准度，推动"AI安全化"落地。
安博通将持续深耕算力安全领域，推动安全与算力从"简单叠加"走向"原生融合"，护航各行业数字化征程行稳致远。