一个未设防的AI接口，可能在一小时内被恶意调用上百万次。如果企业缺乏有效防护，攻击者只需一段自动化脚本，就能疯狂消耗企业算力，造成动辄百万元的损失。在这个智能与风险并存的时代，企业需要的不仅是强大的AI能力，更要具备安全免疫力。
在此背景下，阿里云为客户提供覆盖大模型应用全生命周期的 AI 全栈安全能力，依托合规的云基础设施和通义大模型，夯实AI时代企业创新的云安全底座。
其中，原生安全防护贯穿大模型运行的各层——从基础设施、训练推理到上层应用，针对关键风险提供精准防护，保障大模型的安全部署与稳定运行。
阿里云AI全栈安全框架
基础设施层：资产"全景可视化管理"
AI基础设施是大模型运行的底座，涵盖算力、存储、平台及网络等关键资源。筑牢这一层的安全防线，是保障AI系统稳定、可信、可持续运行的前提。
阿里云提供原生安全工具链，帮助客户建立对AI资产的持续可见性——不仅清晰掌握“有哪些AI资产”，更能实时洞察其安全状态，实现从被动响应到主动防御的转变。
AI-BOM（AI资产管理）让资产“看得见”：全面识别主机内的AI框架、模型依赖等组件，以及多云环境中的云原生AI服务，构建统一的资产清单，为安全管理打下基础；
AI-SPM（AI安全态势管理） 让问题“早暴露”：持续监控基础设施配置与运行状态，智能识别漏洞、错误配置、公网暴露面等潜在风险，推动问题在被利用前修复；
CWPP（云工作负载保护平台）让风险“速感知”：面向Serverless、PAI、灵骏智算等AI原生场景，提供统一的运行时威胁检测与快速响应能力，确保异常行为第一时间被发现并处置。
大模型层：为大模型装上“安全护栏”
大模型在驱动业务创新的同时，也极易被恶意利用：攻击者可通过精心构造的提示词诱导其输出敏感信息，利用开放接口高频调用盗取算力，甚至通过越狱手段绕过限制、反推训练数据。
为此，阿里云构建AI安全护栏，聚焦模型本体面临的核心威胁，提供针对性防护：
- 内容合规防护：对生成式AI输入输出的文本内容进行多维度合规审查，包括内容安全红线、隐私数据与敏感信息，并提供数字水印标识，确保AI生成内容符合法律法规与平台规范；
- 交互威胁拦截：实时检测并阻断提示词注入、恶意文件上传、钓鱼链接等外部攻击行为，防止模型被诱导执行非预期操作，有效保护终端用户与业务系统安全；
- 模型滥用防控：针对越狱攻击、Prompt爬虫、异常高频调用等滥用行为，建立检测机制，保障模型服务的稳定性和可靠性，防止能力窃取与不可控输出。
模型应用层：构建多维防护体系
当AI应用对外开放服务时，不仅面临传统的DDoS、Web注入等攻击，还遭遇针对大模型API的新型威胁——包括自动化爬虫、语料窃取、深度伪造身份冒用等。为此，阿里云从流量、接口、身份三个关键维度，为客户构建面向AI应用的纵深防御体系：
流量防护：针对DDoS攻击、SQL注入、XSS等传统Web威胁，阿里云通过智能DDoS防护与Web应用防火墙（WAF），实现秒级识别与自动清洗，有效抵御资源耗尽型攻击；
接口治理：面对自动化工具对大模型API的恶意调用、语料爬取或模型探测，API安全可自动发现大模型对话接口资产，并结合AI Bot对抗引擎，精准识别并拦截滥用行为，防止算力盗用与模型能力泄露；
身份鉴伪：可对AI换脸、语音合成等深度伪造内容进行实时检测与阻断，有效防范身份欺诈风险。
平台层：提供“安全+高可用”双重保障
在分层防护之上，阿里云还从平台整体视角，构建两大核心保障体系——开箱即用的默认安全防御与企业级高可用架构，从安全与稳定性两个维度，全面守护AI业务的可靠运行。
默认防御：提供默认开启、无需配置的默认防御
攻击阻断：基于智能流量识别与行为分析，实时阻断批量扫描攻击，防止云资源被滥用；
DDoS防护：提供免费基础防护能力，有效抵御常见的网络层、传输层DDoS攻击；
安全高可用：构建持续稳定的运行基座
完备的容灾能力：依托多地域多可用区布局，结合多活策略，构建极端场景下的快速恢复能力；
全面的可观测性：建立全栈监控体系，集成日志管理与智能告警，快速定位问题、提升运维效率；
故障快速恢复：基于拓扑元数据、数据备份与固件优化，实现故障快速修复，确保业务持续在线。
结语：筑牢安全防线，方能无惧攻击
在AI应用加速落地的今天，每一次接口调用、每一段模型输出，都可能成为攻击者的突破口。面对层出不穷的大模型新型威胁，传统安全手段已不足以应对。
原生安全防护
阿里云构建覆盖基础设施、模型、应用的全栈原生安全防护体系，并在此基础上叠加平台级的安全保障，将防御能力深度嵌入大模型运行的各个关键层面。让企业在安全可控的前提下放心使用大模型，真正释放AI驱动创新的潜力。
