格尔AI大模型安全保险箱
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格尔AI大模型安全保险箱产品格尔“AI大模型安全保险箱”产品是专为AI核心资产打造的原生安全基础设施。产品采用“透明加密、强制访问控制（MAC）、数字签名”三大核心技术，通过存储层自动化透明加密与进程级访问控制，为模型文件、知识库及用户交互数据建立“可用不可见、可见不可复制”的防护体系，从根源上阻断模型资产窃取与数据泄露风险。通过数学签名与完整性校验，确保模型与知识来源可信、内容防篡改，为A核心资产提供从存储、访问到使用的全生命周期安全保障。
核心技术01：内核级透明加密
机制：拦截存储I/O路径。
在数据传递至底层存储驱动前进行拦截
算法：
采用国密SM4标准进行加密
特性：落盘即密文
完全解耦业务逻辑，AI应用零代码改造即使物理硬盘被盗，数据依然无法读取
核心技术02：强制访问控制引擎
核心技术03：数字签名与完整性校验
防篡改验证：
为静态核心资产（模型文件、知识库等）建立可信标识
触发式校验：
首次加载时实时触发验证，失败即刻中断并告警，防止加载被投毒的模型。
后台定期扫描：
业务低峰期批量校验，平衡安全强度与算力性能。
“加密 权控 可信” 三位一体防护体系
落地场景：大模型厂商与开发者模型资产防窃取保护挑战：模型交付即失控
高价值的模型权重、微调参数在客户侧易被非法复制、二次分发，导致数年技术成果瞬间流失。
解决方案与价值
内嵌安全模块：作为核心部件随产品出厂
加密与隔离：实施透明加密与进程级访问控制，仅允许授权推理服务加载模型。
价值：从技术底层实现"模型闭源”，彻底斩断非授权拷贝链路，守护商业壁垒与技术公信力。
应用场景：大模型厂商/开发者模型资产防窃取保护挑战：模型交付即失控
大模型交付至客户环境后，面临内部复制、外部窃取的风险，导致知识产权流失。模型文件若被恶意篡改，将引发难以预料的安全事件。
解决方案
1、加密固本：对模型权重、配置文件实施文件存储级透明加密，落盘即密文
2、权控锁门：内核层实施进程级强制访问控制，仅限授权的推理服务等合法进程加载解密模型，阻断非授权拷贝
3、可信检签：为模型生成唯一数字指纹并签名确保未被纂改
方案价值
从根源上防止知识成果被非法复制、篡改或“白盒化”。
3、可信检签：为模型生成唯一数字指纹并签名确保未被纂改
方案价值
从根源上防止知识成果被非法复制、篡改或“白盒化”。
应用场景：大模型用户私有敏感数据保护挑战：敏感信息泄露
企业使用大模型时，对话记录、知识库等数据存储在数据库或文件中，一旦因内部越权或外部攻击泄露，将导致严重安全事件。
解决方案
1、敏感数据加密：自动透明加密，确保存储介质丢失也无法被识别。
2、强制访问控制：系统内核层实施精细权限控制，仅限授权进程访问敏感数据。
3、数字签名与校验：为知识库文件进行数字签名，防篡改。
方案价值
降低数据泄露风险;满足等保2.0、《数据安全法》及密评等合规强制要求
应用场景：大模型算力平台托管数据与合规双保护挑战：模型训练数据泄露
企业将敏感数据和模型托管于平台，担忧资产被窃或泄露；
企业将敏感数据和模型托管于平台，担忧资产被窃或泄露；
平台方面临内部越权、外部攻击导致数据泄露与合规审计的风险。
解决方案
将大模型安全保险箱作为平台安全能力部署
1、模型、敏感数据存储自动加密，数据落盘即密文；
2、模型训练、推理、管理等应用所在主机操作系统实施内核级强制访问控制，确保只有授权进程可访问模型和敏感数据；
3、为模型文件等关键资产施加数字签名，防篡改、可溯源。
方案价值
企业租户：提供“可自证”的数据主权，打消托管顾虑；
平台方：构建“零信任”底座，化解数据泄露与合规风险。
管理控制台：AI资产安全的指挥中枢为应对企业AI资产分散、策略复杂、运维困难的挑战，安全保险箱配备了集中化的“安全大脑”--管理控制台。它作为全局安全的指挥中枢，通过策略统一下发、密钥集中管控与运行状态全景可视，实现对分布式AI资产安全的体系化治理。
统一策略配置
管理员可在控制台中，为不同AI资产、不同安全等级的AI应用，灵活配置数据加密策略、访问控制策略和数字签名策略，实现"一次配置，自动同步至所有目标服务器”
统一密钥管理
所有加密操作依赖的密钥，由独立的密钥管理服务集中生成、存储与生命周期管理。
密钥本身被高强度加密保护，且与应用数据完全分离存储。
统一运行监控
策略一经下发，即可通过客户端组件在各AI服务器上自动执行。控制台提供全景式监控仪表盘，实时呈现所有受保护AI服务器的安全策略合规状态、实时访问审计日志与威胁告警事件。
管理员可在控制台中，为不同AI资产、不同安全等级的AI应用，灵活配置数据加密策略、访问控制策略和数字签名策略，实现"一次配置，自动同步至所有目标服务器”
统一密钥管理
所有加密操作依赖的密钥，由独立的密钥管理服务集中生成、存储与生命周期管理。
密钥本身被高强度加密保护，且与应用数据完全分离存储。
统一运行监控
策略一经下发，即可通过客户端组件在各AI服务器上自动执行。控制台提供全景式监控仪表盘，实时呈现所有受保护AI服务器的安全策略合规状态、实时访问审计日志与威胁告警事件。
5大优势业务零改造，开箱即用
无需修改任何训练、推理或知识库服务代码，也无需调整现有业务流程；
产品在操作系统内核层实现透明加解密，部署后立即生效，对应用与用户完全无感。
内核级强制访问控制
在操作系统内核层实施强制访问控制，依据策略只允许可信进程访问特定模型目录。
即使拥有系统root权限，也无法违规复制或提走受加密保护的模型文件。
多层密钥保护
采用“根密钥-保护密钥-文件密钥”三层密钥架构，结合硬件安全模块 (HSM) 保护核心根密钥。即使服务器被完全攻破，攻击者也无法获取根密钥，从根本上阻断数据被解密的一切可能。
高性能，GPU零损耗
加解密运算由CPU高效承载，对GPU的训练与推理算力实现零占用；
采用文件级加密防护，系统性能损耗低于5%，在实现高强度安全的同时，保障业务高效稳定运行。
合规一步到位
采用国密算法，集成高强度访问控制与全链路审计，全面覆盖等保2.0、《数据安全法》、《个人信息保护法》及密评等核心合规要求。
“零侵入” 系统部署架构：中心管控，分布式执行
部署模式模式一：本地磁盘
适用场景：自带本地磁盘的大模型服务器
适用场景：自带本地磁盘的大模型服务器
在模型服务器上部署客户端组件，为数据目录提供存储加密与强制访问控制；
优势：无额外网络开销、性能损耗低、部署简单。
模式二：共享存储 (NAS/SAN)
模式二：共享存储 (NAS/SAN)
适用场景：使用NAS、SAN等共享存储的大模型服务器
· 在存储网络前端部署加密网关，对NAS/SAN实现透明数据加密；
· 模型服务器无感知，仍通过标准的NFS/CIFS/FC/iSCSI协议访问存储；
· 在模型服务器上部署客户端组件，对挂载目录实施强制访问控制；
优势：存储与计算解耦，集中加密，不影响现有架构。
模式三：对象存储 (兼容S3)
适用场景：使用对象存储的大模型服务器
模式三：对象存储 (兼容S3)
适用场景：使用对象存储的大模型服务器
· 在对象存储前端部署加密网关，为对象存储提供透明数据加密
· 模型服务器无感知，仍通过标准的S3协议或挂载方式访问对象存储
· 在模型服务器上部署客户端组件，对挂载模式的对象存储实施强制访问控制
优势：覆盖云上云下对象存储，不影响现有架构。
优势：覆盖云上云下对象存储，不影响现有架构。
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