随着多租户智算平台向企业、开发者和科研机构开放，模型参数与核心数据在训练、微调、交付、推理等环节高频流转，模型被复制、生产模型被替换、训练数据被投毒、会话与知识库泄露等风险叠加。传统逐应用改造的安全路径成本高、覆盖难，难以适配共享算力环境。在此背景下，依托格尔AI大模型安全保险箱构建的模型与核心数据密码保护体系，提供了一种基础设施级解法。
该方案以商用密码为根基，在不改变AI应用代码、运行框架和大模型服务接口，不影响业务运行的前提下，于应用层之下构建独立数据保护平面，统一接管加密、授权、完整性校验和审计，实现零侵入、不可绕过的运行时保护。透明加密、进程级强制访问控制、数字签名与完整性校验、多级密钥管理、可信应用准入和全链路审计，形成覆盖存储、访问、使用、流转的闭环控制。
其先进性在于把密码能力嵌入大模型运行所依赖的基础设施，而非要求训练、推理或RAG知识库应用逐一改造。这既保留现有业务接口、模型格式和运行流程，又明确平台算力运维与企业数据资产访问的权限边界，使安全与效率不必二选一。该模式可有效控制模型文件被复制、生产模型被替换、训练数据被投毒、会话和知识库数据泄露等风险，适合共享智算环境的资产保护。
方案采用国密算法，集成高强度访问控制与全链路审计，覆盖等保2.0、密评、《数据安全（885942）法》《个人信息保护法》及AI专项标准等合规要求，助力企业将安全合规从被动成本转化为主动价值。专家表示，其在跨区域、跨行业协同创新场景中形成的实施路径，有望复制到人工智能（885728）计算平台、产业智算中心等领域，推动商用密码在人工智能（885728）领域示范应用，为模型知识产权保护（885791）和核心数据安全（885942）提供可信基础。
