GB/T 45958-2025：如何重塑人工智能平台的网络安全技术底座
#政策解读 ·2025-12-03 16:07:18
2026年2月1日，一项具有里程碑意义的国家标准——GB/T 45958—2025《网络安全技术人工智能计算平台安全框架》将正式实施。这项标准绝不只是对当前AI安全挑战的被动应对，更是我国在人工智能领域主动构建安全屏障、推动网络安全技术体系升级的重大战略布局。
它标志着AI安全🛡️不再仅仅是应用层面的修修补补，而是深入到了计算平台的硬件底层、数据流转和模型生命周期的每一个环节。对于所有从事AI开发、运营和监管的机构而言，理解并落实这一框架，是迎接智能化时代挑战、确保国家数字安全的必由之路。
一、框架的三大支柱
GB/T 45958—2025标准构建了一个由三大支柱支撑的AI计算平台安全框架：安全功能、安全管理和角色安全职责💪。这三大支柱共同作用，将AI安全从传统的“亡羊补牢”式管理，提升到了“全生命周期、全参与方”的系统化治理高度。其中，“安全功能”部分，正是网络安全技术在AI计算平台上的核心体现，它要求我们必须用技术手段去解决技术难题，从根源上消除安全隐患。
二、从软件到硬件的“可信革命”
标准最引人注目的突破，在于它将网络安全技术的防护边界，从传统的操作系统和应用层，下沉到了AI计算平台的硬件底层。
1、硬件可信执行环境（TEE）的强制要求
标准明确提出，对于高安全需求的场景，应通过构建中央处理器（CPU）与AI加速处理器（如GPU、NPU）安全互联的可信执行环境（TEE）。这意味着，模型和数据在内存中运算以及在不同处理器间传输时，都必须在一个隔离、加密的“保险箱”中进行⚓。这彻底解决了AI模型和训练数据在硬件层面被恶意窃取或篡改的风险，是保障AI核心资产安全的定海神针。
2、固件和虚拟资源的严格管控
标准要求对AI加速计算资源的固件进行完整性和真实性校验，防止被恶意回退到有漏洞的版本。同时，针对云计算环境中常见的虚拟化资源，标准强调在多任务复用AI加速计算资源后，必须清除相应存储空间中残留的模型与数据。这些看似细节的要求，实则体现了网络安全技术对硬件和虚拟化环境的精细化控制，有效堵住了底层漏洞。
三、BOM与不可篡改日志 📜
在应用支撑层，标准引入了两个至关重要的概念，它们是确保AI模型和数据可追溯、可审计的“身份证”：
1、数据集和模型的物料清单（BOM）
标准要求对数据集和模型生成物料清单文件（BOM），并随之流转。这个BOM就像产品的配料表和生产履历，支撑验证数据集和模型的完整性、真实性、版本正确性，以及最重要的——安全缺陷追溯。一旦模型出现偏见、后门或安全漏洞，监管者和开发者就能迅速通过BOM追溯到问题数据或训练环节，这极大地提高了安全治理的效率和精准度。🎯
2、模型训练的透明化审计
标准要求对模型训练过程留存不可篡改的日志记录。这意味着训练过程不再是一个“黑箱”，所有的参数调整、数据使用、中间结果都将被永久记录，为未来的合规审计和问题回溯提供了坚实的基础。
四、推理阶段的“火眼金睛” 👀
GB/T 45958—2025标准最前沿的部分，在于它直接针对AI模型特有的安全威胁，特别是针对大模型的攻击手段：
1、防范提示注入（Prompt Injection）
标准要求对推理请求进行安全检测，避免推理请求者诱骗获取模型或训练数据中的敏感信息。这正是针对“提示注入”等新型攻击的防御措施。网络安全工程师需要开发出能够识别恶意指令和诱导性提问的检测机制，确保模型只提供预期的服务，而不是泄露机密。🤫
2、推理结果的敏感信息过滤
同时，标准也要求对推理结果进行安全检测，避免模型或训练数据中的敏感信息被诱导输出。这形成了一个闭环防御，即使攻击者绕过了请求检测，模型在输出时也会被“最后一道防线”拦截。
