广受赞誉的百度大模型安全护栏插件已支持dify，为开发者提供便捷的插件接入方式。

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专题工作 | CCIA数安委召开反“开盒”技术工作组成立会议 - CCIA数安委

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近日，2025（第二十四届）中国互联网大会在北京国家会议中心召开，个人信息保护论坛作为本届中国互联网大会的分论坛之一，由中国互联网协会个人信息保护工委会、网民权益保护工委会联合主办。工业和信息化部信息通信管理局副局长邵道新、中央网信办网络数据管理局副局长王琦、国家市场监督管理总局网络交易监督管理司监测处副处长陶海廷、中国互联网协会副秘书长裴玮出席论坛并致辞。中国信息通信研究院、中国互联网协会等相关单位负责人作政策解读和现状分析。百度、腾讯、美团、恒安嘉新等企业代表作主题演讲。

百度作为企业主题演讲环节首个登台，百度安全副总经理冯景辉围绕《百度APP隐私合规与数据权益保护的责任与创新》，表示当下移动应用生态企业普遍面临外部监管和企业内部各种压力挑战，包括版本更新快开发成本高、第三方SDK供应链安全、双清单改造复杂等问题，百度基于多年技术积累在个人信息保护方面进行了创新实践，推出史宾格自动化合规检测平台、打造双清单与动态审计能力、开发GRC智能合规迎审平台等，为百度合规提供了技术保障，且已向合作伙伴开放赋能，助力企业应对常态化合规挑战。

中国互联网大会个人信息保护论坛

在数字化浪潮席卷全球的今天，移动应用（APP/SDK）已深度融入社会生活的方方面面，同时正面临外部监管常态化治理（通报下架频发）与主流媒体节目舆论聚焦的双重压力，构成企业面临多方面的外部挑战。冯景辉表示，在当前复杂的移动生态中，隐私合规已不再是简单的产品功能审查，而是深入代码底层、贯穿供应链的系统性工程。

百度安全副总经理冯景辉

一方面，APP开发涉及庞大的团队与快速的需求迭代，而合规检查清单的要求更是极其细致，从冗余权限到“双清单”落实，从数据跨境到个性化推荐开关，每一项都考验着技术人员的学习成本与执行力，更不用说APP发展中面临着人员的频繁变动与需求的快速更迭。

另一方面，APP集成大量SDK已是常态，这背后隐藏着巨大的合规风险。企业往往会面临三大典型风险现象：一是为实现相似功能而集成了多个同类型SDK，增加了管理的复杂性；二是同类SDK收集的个人信息标准不一，让开发者难以抉择；三是部分SDK采用“云控”等动态技术，其行为在不同场景下可能发生变化，难以预测和审计。这些因素都导致第三方SDK的安全评估成本居高不下。

以个人信息保护“双清单”的改造为例，背后需要企业建立一套完备的个人信息使用规则、规范业务场景、评估第三方SDK隐私协议，并对代码进行采集上报、频率缓存、场景管控等多方面的改造，其复杂性和维护难度远超预期。而传统的手搓式整改方式，不仅周期长、成本高，且难以适应法规和业务的动态变化。

面对上述挑战，百度前瞻性地构建了一套覆盖“培训、需求、开发、测试、运营”全生命周期的隐私合规治理方法论，基于“史宾格APP合规检测平台”将合规要求内化为标准、工具与流程，化“被动合规”为“主动合规”：

百度隐私合规治理方法

1、深度的行为监控与场景识别：

平台通过模拟用户在前后台交互、解锁、截屏等真实运行场景，实时监控应用对系统服务的调用（如电话、通讯录等），并结合AI能力智能识别隐私政策弹窗、开屏广告、注册登录等UI场景。这种“场景+行为”的交叉验证，能够精准发现违规操作，并能将问题归因到具体的问题组件和代码调用。

APP行为监控

2、AI驱动的深度智能遍历：

为解决APP功能场景复杂、人工测试覆盖不全的难题，“史宾格”以人工智能技术为支撑，实现了深度智能遍历。它能自动抓取APP的UI结构树，通过机器学习预测关键事件区域并引导点击，从而模拟真实用户路径，对APP进行地毯式探索，确保检测无死角。

深度智能遍历

3、“双清单”与动态审计方案：

针对“双清单”改造的痛点，百度安全推出了“史宾格——合规SDK”。该方案通过静态插桩和动态HOOK技术，在不改动APP业务代码的前提下，实现个人信息采集频次统计。它如同一道“合规防火墙”，能实现采集频次控制、后台行为拦截等功能，并能一键自动化生成符合规范的“双清单”页面，极大降低了企业的改造成本。

双清单与动态审计方案

4、治理升维：

迈向智能合规迎审时代。在解决自动化检测问题的基础上，百度进一步推出了“智能合规平台”，将合规工作提升到了智能研判的新高度。该平台依托“文心大模型”的强大能力，将法律法规、行业标准和企业制度转化为结构化的证据库和风险池。无论是自查、例行检查还是应答，智能合规平台都能提供智能研判，快速从证据库中匹配材料，实现风险的可视化与处置的自动化，提升企业合规效率，降低企业合规人员成本。

百度智能合规平台

面对日益细化的合规要求和复杂的合规场景，传统的合规范式已难以为继，合规“常态化”已成为产业发展的健康土壤，要求管理者、开发者、运营者等所有参与者将合规内化为核心能力。在此基础上，“场景化”的深度要求，驱动着生态服务走向精细，考验着产业的协同治理能力。面对由此产生的巨大复杂性，“智能化”成为越来越多企业的选择。以AI和大数据为核心的自动化工具与平台，正在构成数字时代的“合规新基建”。百度安全以AI为核心，以大数据为基础，坚持为生态合作伙伴提供技术支点及完善的产品解决方案，持续促进AI时代的数据安全及个人信息产业的共建共赢。长期以来，百度安全坚信良好的治理架构是企业可持续发展的不竭动力，并持续协助公司数据安全及个人信息保护治理与ESG管理体系建设，全方位提升企业抗风险能力，不仅关注企业自身发展，更与行业和社会共成长，与生态伙伴一道用AI助力数据安全与个人信息保护全方位发展。

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基于大模型安全护栏建设理念，为行业提供了一套系统性的解决方案

近日，文心大模型与百度大模型内容安全平台——红线大模型双双荣获中国信息通信研究院泰尔认证中心颁发的“大规模预训练模型（文本生成功能）安全认证证书”，且二者的认证级别皆“增强级”的最高级别。

大规模预训练模型（文本生成功能）安全认证证书

本次认证基于《电信和互联网大规模预训练模型安全评测指标和方法》（TLC 073-2024），此标准由中国信息通信研究院牵头制定，旨在为大规模预训练模型提供安全评测的风险项、指标和方法，系统地评估大模型在59种内容安全风险中的表现。认证分为“基础级”和“增强级”两个层级，适用于大规模预训练模型研发、使用和运营机构，全面客观地衡量大规模预训练模型因自身技术局限或遭滥用和恶意使用而带来的国家安全、公共安全、伦理安全和行业安全风险，可在研发完毕测试、上线前使用以及进行算法备案前使用。其中，百度大模型内容安全平台——红线大模型在网络安全、内容安全、隐私数据安全、模型安全、模型幻觉抑制等诸多评测项目中均表现优异，荣获此次测评中“增强级”的最高级别认证。

大模型作为新质生产力，在千行百业中展现出强大创新潜力。然而，其技术特性带来的安全风险也正引发全球关注。在大模型推理场景中，用户输入内容与模型生成内容中存在的涉政、涉黄、不良价值观、违法犯罪等风险已被人们所熟知。更为严峻的是，OWASP大模型TOP10脆弱性风险揭示了代码攻击、提示词注入、多轮越狱等高级攻击手段的威胁。这些攻击方式利用大模型的语言理解能力，通过精心设计的输入来绕过安全机制，实现恶意目的。此外，针对接口的AIGC盗爬、以消耗算力为目的的资源侵占攻击等，也对模型的稳定运营构成了直接且持续的威胁。这标志着，通用大模型的安全防线必须从内容过滤，延伸至对模型认知过程的深度防护。

基于大模型安全护栏建设的理念，百度大模型内容安全平台正式更名为百度大模型安全护栏。其核心在于通过构建专属的安全红线大模型，大幅降低模型拒答率，并支持风险问题的正向引导和纠偏，为行业提供了一套系统性的大模型安全解决方案。针对大模型推理服务场景存在的模型滥用、算力消耗、隐私泄露、内容违规等风险，百度大模型安全护栏提供接入成本低、一站式的大模型输入、输出安全护栏服务：

百度大模型安全护栏

内容安全检测：构建多模态内容安全检测大模型与风险代答模型，精准理解用户意图，并针对风险提问进行错误纠偏与正向引导，在守住内容安全“生命线”基础上，同时又彻底告别“一刀切”式拒答的僵硬模式。

百度大模型安全护栏——功能框架

高级攻击检测：围绕OWASP TOP 10中攻击模式，构建恶意意图与恶意形式检测的大语言模型，支持识别目标劫持、反向抑制、肯定前缀、角色扮演、提示词泄露、混淆编码等多种高级攻击类型。

百度大模型安全护栏——高级攻击检测

敏感信息检测：建设丰富的敏感信息检测能力，包含姓名、身份证号码、手机号码、护照号码、驾驶证号码、住址、邮件地址等数十种个人敏感信息，并提供脱敏能力，避免敏感信息输出导致的舆情风险。

网址安全检测：基于百度丰富的网址黑库数据积累，构建数据爬取与规则检测引擎，提供假冒网站、虚假中奖、虚假金融证券、诈骗网站、色情网站、博彩网站等违规网站检测能力，避免用户通过对话将违规网站投毒到模型中，也避免模型输出对于违规网站信息进行解读的内容。

百度大模型安全护栏——网址安全检测

算力消耗检测：建设完备的规则引擎，针对诱导模型生成长token的提问请求进行监控及拦截，同时支持检测异常IP、异常聚集行为等违规接口调用请求，保障模型资源不被恶意消耗而影响正常用户使用。

百度安全始终积极探索大模型内容安全领域的各种挑战，致力于建设更加安全与健康的大模型发展生态，保障大模型在广泛应用中的安全性和可信度，助力大模型在为企业创造价值的同时，保障个人隐私和信息安全。并提供更加智能、人性化的服务，与产业各方共同努力，携手千行百业建立起覆盖全生命周期的安全防护体系，为开源大模型实现普惠发展、为社会带来更大价值。

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双方聚焦云安全、智算数据中心建设、大模型安全等关键领域，推动产品与业务场景融合，打造领先数字化安全底座。

NEWS

百度安全与安恒信息签约

6月16日，百度安全与安恒信息正式签署战略合作协议。百度副总裁陈洋、百度安全副总经理聂科峰、百度安全泛科技行业经理李志华、百度安全华东区域经理王毅慧与安恒信息高级副总裁、弗兰科董事长刘志乐，高级副总裁、智能检测与终端产品线总裁杨勃，云战略合作事业部总经理李加成等双方领导出席了签约仪式，聂科峰与李加成代表双方签约。

当前，国家对信息安全和国产化高度重视，数字经济时代企业组织协同办公和应用开发平台需求广阔。在此背景下，百度安全与安恒信息本着 “优势互补、互惠互利、真诚合作、共同发展” 的原则，建立合作伙伴关系，旨在整合双方在产品、技术、服务、渠道和客户等方面的优势，共同推进相关领域业务的发展，携手为数字经济时代建设安全智能的数据底座。

在座谈会中，百度副总裁陈洋指出百度有很好的内部积累和技术优势，在大模型安全、业务安全等领域可以和安恒信息形成优势互补，生态协同，为客户提供更优质的安全服务。

安恒信息高级副总裁、弗兰科董事长刘志乐表示作为数字安全领域的践行者，安恒信息始终以技术创新为驱动。此次合作，双方将聚焦云安全、数据安全、大模型安全等领域，共同探索智能化安全解决方案。通过资源共享与能力互补，为行业打造更坚实的数字安全底座，助力千行百业安全高质量发展。

未来，双方将在多个领域展开深度合作。安恒信息将作为百度安全战略服务商，借助百度生态能力，发挥自身销售和渠道优势推广百度产品。在产品层面，双方聚焦云安全、智算数据中心建设、大模型安全等关键领域，推动产品与业务场景融合，打造领先数字化安全底座。市场方面，双方整合品牌和市场资源，推广联合解决方案。此外，双方将结合百度大模型安全风控与恒脑安全垂域大模型，利用 AI 技术对抗和管理 AI，探索 AI 在安全领域的应用价值，共同推动技术研发投入。

百度安全是百度公司旗下，以AI为核心为基础打造的安全品牌，是百度二十余年安全实践的总结与提炼。基于基础安全、数据安全、业务安全、车与IoT安全四大产品矩阵，业务覆盖百度各种复杂业务场景，同时面向合作伙伴输出安全产品与行业一体化解决方案，涵盖智能制造、智慧能源、智慧政务、智慧金融、智能汽车等领域，全面探索AI时代的新实践、新范式。面向行业生态，一方面，发挥技术能力打击包括电信网络诈骗、赌博、隐私窃取在内的各类违法犯罪行为，协助公安机关破案数百起，涉案金额达数亿元人民币，一方面，以技术开源、标准驱动为理念，联合生态合作伙伴推动AI时代的安全生态建设。

此次合作，标志着百度安全与安恒信息的合作进入了一个新的阶段。不仅是双方优势互补、互惠互利的体现，更是对数字经济时代安全需求的积极回应。通过整合百度在AI、云计算等领域的技术优势与安恒信息在数字安全领域的专业能力，双方将携手为数字经济时代建设安全智能的数据底座，为构建安全可信的数字世界贡献力量。

 

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近日，2025北京网络安全大会（BCS2025）互联网安全论坛在北京国家会议中心隆重召开。会上，百度大模型内容安全平台负责人李志伟就《开源时代下的大模型安全“新范式”》进行主题分析，他表示，在开源大模型普惠发展的趋势下，安全挑战正从传统静态风险向复杂攻击范式跃迁，内容安全合规成为所有大模型产品和服务的“生命线”，如何在守住安全底线、精准拦截风险的同时，又能对用户进行正向引导，避免“一刀切”式拒答，已成为开源时代下安全防线重构的核心议题。

BCS 2025 互联网安全论坛

大模型技术正在从单模态突破向全场景能力跃迁，这种变化不仅推动了AI技术的普及，催生了端侧AI应用的爆发式增长，但也带来了前所未有的安全挑战。《互联网信息服务深度合成管理规定》和《生成式人工智能服务管理暂行办法》等法规明确要求，严禁生成违规内容，而传统的安全防护手段在面对大模型的复杂性时显得力不从心。通用大模型面临的风险已从传统的违法违规内容扩展到偏见歧视、隐私泄露、内容侵权等多个维度。更为严峻的是，OWASP大模型TOP10脆弱性风险揭示了代码攻击、提示词注入、多轮越狱等高级攻击手段的威胁。这些攻击方式利用大模型的语言理解能力，通过精心设计的输入来绕过安全机制，实现恶意目的。

百度大模型内容安全平台负责人李志伟

李志伟补充道，更进一步的挑战来自于模型架构本身。当下的主流模型普遍采用检索增强生成（RAG）技术，通过外挂知识库来提升回答的准确性与时效性。但这同时也开辟了新的攻击向量——“RAG投毒”。攻击者若能污染开放的外部知识库，例如将错误信息、植入其中，大模型便会信以为真，并将其作为事实依据传递给用户，从而在无形中成为虚假信息的“权威”传播者。此外，针对接口的AIGC盗爬、以消耗算力为目的的资源侵占攻击等，也对模型的稳定运营构成了直接且持续的威胁。这标志着，通用大模型的安全防线须从内容过滤，延伸至对模型认知过程的深度防护。也正因如此，大模型在安全上破局的关键，便在于彻底重构安全防线，建立一套能够实现精准拦截与正向引导相统一的“新范式”。

对此，百度安全提出的大模型安全防火墙建设理念，为行业提供了一套系统性的解决方案。这套体系直面的第一个核心议题，便是如何守住内容安全的“生命线”，同时又彻底告别“一刀切”式拒答的僵硬模式：

百度大模型安全防火墙

在内容安全围栏建设方面，通过构建红线知识库和红线大模型，实现了从简单拒答到智能代答的跃升。当用户询问敏感问题时，系统不再一律拒绝回答，而是基于信任域检索增强的知识库提供客观、准确的信息，既保障了内容安全，又提升了用户体验。这种方式特别适用于国内常见的敏感话题处理。

内容安全围栏（文本）

且随着多模态大模型的到来，相应的安全风险维度更呈现出指数级的增长。为此，新一代的安全围栏不再是多个独立算子，而是构建一个统一的“多模态安全审核大模型”。这个模型被专门训练用于理解不同模态间的复杂关联和深层意图，能够在一个统一的框架内，同时处理文本、图像及音视频的输入，从而精准识别上述的“组合风险”与“感知欺骗”攻击，实现真正意义上的多模态内容安全。

内容安全围栏（多模）

针对高级攻击的检测，系统从恶意意图和恶意形式两个维度进行全面防护。无论是系统信息泄露、用户数据窃取，还是对抗编码、反向抑制等复杂攻击手段，都能被及时识别和拦截。同时，通过敏感信息检测和算力消耗监控，确保系统在各种攻击场景下都能保持稳定运行。

高级攻击检测

建立完善的安全评测体系是提升大模型安全性的关键环节。通过构建仿写大模型和毒性增强技术，可以自动生成大量的对抗性测试样本，全面检验模型的安全防护能力。裁判大模型的引入更是实现了评测过程的高度自动化，大幅降低了人工标注成本。

大模型安全评测体系建设

对于端侧大模型的特殊挑战，攻击者可通过逆向工程等手段，直接获取模型参数与架构，且端侧设备天然缺失云数据中心级别的纵深防御体系，安全能力严重依赖操作系统。而百度安全提出了云端协同的安全管控方案，通过云端控制台统一管理词库、知识库和拦截策略，即使在设备离线状态下，终端也能维持安全审核能力。这种设计既满足了合规要求，又保障了用户在各种网络环境下的使用体验。

内容安全围栏（端侧）

这种"用魔法打败魔法"的思路体现了大模型安全建设的新趋势——使用大模型来解决大模型的安全问题。通过不断完善评测数据集和标注系统，形成常态化的安全评估机制，确保大模型在各种场景下都能稳定、安全地运行。从分散治理向All in One模型理解的安全演进，代表了行业发展的必然趋势。并通过构建多模态安全大模型、裁判大模型、仿写大模型等专业化工具，可以实现更加精准、高效的安全防护。李志伟表示，在这个过程中，平衡安全与用户体验将始终是核心挑战；如何在确保内容合规的前提下，提供更加智能、人性化的服务，需要产业各方的共同努力，只有建立起覆盖全生命周期的安全防护体系，开源大模型才能真正实现普惠发展，为社会带来更大价值。

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6月5日，2025全球数字经济大会暨第七届北京网络安全大会（BCS）在国家会议中心举行，大会首次举办的中国网络安全优秀案例征集活动将在大会期间举行颁奖仪式。其中，百度安全的大模型安全解决方案凭借为新质生产力安全发展提供了坚实的后盾，入选中国网络安全优秀案例TOP50。

第七届北京网络安全大会现场

中国网络安全优秀案例征集活动由2025北京网络安全大会携手中国互联网协会、中国安全防范产品行业协会、CCF计算机安全专业委员会，以及《信息安全研究》杂志社共同开展，旨在发掘在网络安全领域具有创新性、实用性和示范价值的优秀案例，涵盖新型信息基础设施安全、实战化安全运营、新质生产力安全、数据要素安全以及实战化人才培养等多个重要方向，为各行业提供了一个展示和交流网络安全建设成果的平台。这些扎根产业实践的创新成果，正推动网络安全从被动防御向主动免疫演进，为我国数字经济高质量发展注入强劲动能。

百度大模型安全解决方案

基于二十余年安全对抗的总结与提炼，百度安全围绕文心大模型安全实践经验，推出以AI安全为核心的百度大模型安全解决方案，从大模型全生命周期视角出发，项目围绕涵盖大模型训练/精调/推理、大模型部署、大模型业务运营等关键阶段所面临的安全风险与业务挑战，涵盖大模型数据安全、大模型内容安全及大模型安全防火墙构建全套安全产品与服务，助力企业构建平稳健康、可信、可靠的大模型服务。

面对数据传输截获、模型记忆泄露等全生命周期风险，传统静态防护体系已难以适配动态化、多模态的技术特性。为此，百度大模型安全解决方案构建覆盖数据采集、训练、部署的全链条防护方案：一方面突破传统技术局限，针对标注数据、原始语料等多样化数据类型，建立动态化保护机制，通过零信任架构对开发环境、核心程序及数据资产实施运行时管控，既保障私有化交付中的知识产权安全，又平衡大规模训练的性能需求；另一方面，百度大模型数据安全解决方案（Baidu AI Realm）通过环境、程序、数据的三重清单化风险评估，将安全基因嵌入模型生产流程，实现从数据流转到模型落地的闭环防护。

在内容治理维度，海量语料中的有害信息筛选的精准识别，成为维护信息生态的关键命题。百度大模型内容安全平台贯穿“数据输入-模型推理-结果输出”全流程：预训练阶段通过智能语料清洗系统，基于海量标注数据构建安全召回模型，从源头过滤隐私信息与违规内容；在推理环节创新多模态检测技术，融合图文语义与上下文关联分析，破解跨模态攻击意图识别难题，并构建“红线问答”双级筛查机制——先通过语义匹配快速锁定高风险提问，再经精细化排序精准匹配合规回复，有效抵御诱导攻击与模型幻觉；最终通过安全指令微调与人类反馈强化学习（RLHF），双重引导模型输出符合价值观的高质量内容。这种分层分级治理体系，既实现有害内容的立体化拦截，又通过语义修正与意图补全技术，将安全防线从被动防御转向主动纠偏，为人工智能技术的可控发展提供了系统性保障。

在大模型运营过程中，面对用户交互中的注入攻击、越狱诱导等复杂威胁，百度大模型安全防火墙通过语义对抗分析与上下文追踪，得以精准拦截恶意指令，阻断危险行为执行；同时依托敏感信息动态脱敏技术，对隐私字段实时遮蔽，防止数据泄露。并在算力安全维度，百度大模型安全防火墙深度融合异常IP识别、高频请求拦截及Prompt耗时分析，有效识别黑产脚本发起的资源耗尽攻击，保障服务稳定性与资源合理分配。此外，基于红线知识库与信任域检索增强，百度大模型安全防火墙对涉政、舆情等高敏问题提供官方口径代答，规避模型幻觉并实现正向引导。

百度安全的创新实践不仅体现在技术层面，更重要的是我们始终坚持将安全理念融入大模型全生命周期。从数据清洗、安全对齐、内生安全到大模型安全运营，我们构建了一套完整的原生安全体系。特别在跨模态安全治理方面，我们通过视觉理解与文本语义的双重审核，引入区域关注、跨模态对齐等机制，有效提升了对复合内容的风险管控能力。

未来，百度安全将继续携手行业合作伙伴，以技术创新推动大模型安全的健康发展。我们将在大模型安全领域持续投入，为各行各业提供更加专业、可靠的安全服务，助力人工智能产业的可持续发展，为构建更加安全可信的AI应用环境贡献力量。

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持续提升数据安全保障水平，为用户和客户提供安全、可信的产品与服务

日前，百度正式发布《2024年环境、社会及管治报告》（以下简称“ESG报告”）。从公司治理、信任承诺、人才发展、绿色理念、服务质量、社会发展与责任等角度，展现了过去一年百度在ESG各个层面的工作成效。

聚焦安全领域，百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏在ESG报告致辞中表示：“我们在内容治理、数据安全和AI伦理等领域不断深耕，确保技术的每一次进步都能造福社会。百度持续提升数据安全保障水平，不断优化AI算法的伦理表现，为用户和客户提供安全、可信的产品与服务。”

2024年，百度首次开展双重重要性评估，经由百度董事会、企业社会责任委员对企业社会责任重点议题的分析和讨论，同时融合内外部利益相关者的意见，最终形成2024年实质性议题矩阵，“信息安全和隐私保护”作为对经济、环境、社会和公司财务高度重要的首要议题被披露在2024年企业社会责任报告中。ESG报告将安全相关的核心内容集中呈现在“信任与服务”章节，突出了安全在服务用户、赢得信任过程中的关键作用，全面展现百度在数据与网络安全、隐私与个人信息保护以及内容治理等方面所构建的纵深防御体系。

在数据安全与网络安全层面，百度始终紧跟国际国内最新的法律法规与标准要求，不断完善内部的数据安全管理制度和操作规范，建立了一整套严密的数据安全管理制度和技术保障措施，确保在海量数据的采集、存储、处理、传输乃至于销毁的各环节都符合相关的合规要求。在组织层面，百度持续健全数据安全治理架构，确保安全责任能够层层压实、有效执行。在技术层面，面对层出不穷的网络攻击手段，百度不断升级自身的安全技术能力，运用人工智能、大数据分析等前沿技术，构建智能化的安全监测、预警和响应体系，提升对各类威胁的实时感知和快速处置能力。

代码安全是百度内部持续强调和推行的关键实践。从需求设计阶段的安全需求分析，到编码阶段的安全规范遵循与自动化扫描，再到测试阶段的渗透测试与漏洞挖掘，百度将安全基因植入软件开发的每一个环节，推出智能编码提效工具“文心快码”（Baidu Comate），其在研发全过程中充分融入质量与安全的考量，引入安全智能体，通过安全增强模式，脱敏敏感信息，避免在数据传输过程中造成泄露，让AI生成代码更安全，能够在设计、编码、构建、测试和验证阶段针对工程师代码自动快速发现并修复漏洞，解决安全问题，保障安全规范落地。并通过定期的安全培训和内部代码评审，不断提升安全开发能力，从源头减少安全漏洞的产生，筑牢产品和服务的安全基石。通过对代码安全的重视，构成了百度整体网络安全防护体系中至关重要的一环。

在隐私与个人信息保护层面，百度通过自主研发先进的隐私保护技术、强化个人信息安全影响评估、定期组织员工培训等手段，防范个人信息泄露风险，构建用户信赖的管理体系。基于对技术和机制的双重投入，体现了百度在隐私保护领域的系统性思维和长期承诺。同时，百度开展安全文化作为常态培训，提升全员及合作伙伴的个人信息保护意识，针对新员工、业务需求部门以及供应商与合作伙伴开展了体系化的安全培训，覆盖从入职安全教育、常态化钓鱼演练与安全考核，到专项技能培训以及对合作伙伴提供安全资源与培训等多维度内容，旨在从根本上增强所有参与者的信息安全意识和防护能力，全方位赋能数字生态的健康发展。

安全文化的培育和全员安全意识的提升是支撑隐私与个人信息保护体系的内在动力。一年一度的安全月活动，已成为百度内部强化安全意识、普及隐私与个人信息保护知识的重要平台。在安全月期间，组织开展一系列如网络安全知识竞赛、代码安全培训、数据安全最佳实践分享、安全攻防演练等，将安全与隐私保护理念以更生动、更具参与感的方式传递给每一位员工。基于这些活动，提升员工的网络安全防范意识和技能，在公司内部营造安全的文化氛围，鼓励员工发现和报告安全隐患，共同守护公司和用户的数据与隐私保护。

维护健康、可信的网络环境，是百度作为平台型企业的社会责任。在内容治理方面，2024年，百度通过人工巡查清理有害信息9118.2万余条，通过机器大数据挖掘打击有害信息595.7亿余条。累计拦截全网各类恶意网站触达用户619.5亿余次，拦截涉诈网站及App 805.3万余次，日均保障公民个人信息免遭恶意披露27万余次。面对海量的内容和不断变异的违规手段，百度不断升级内容审核的技术能力，利用在自然语言处理、计算机视觉、音频识别等人工智能领域的深厚积累，构建了强大的内容风险识别模型，能够高效、精准地识别和过滤涉黄、涉暴、谣言、赌博、诈骗等各类违法违规及不良信息，有力维护了健康清朗的网络环境。

在原有内容治理流程的基础上，百度利用AI大模型独有的特性与审核优势，保障审核标准规范化，提高审核效率与审核质量；将AI大模型与原有的申诉机制相结合，提高用户申诉处理率。在2024年，百度多模态内容安全解决方案获WitAwards2024年度大奖，充分显示了百度安全在AI安全领域的持续创新能力。

随着人工智能技术的飞速发展，百度积极参与AI伦理的理论研究和行业规范制定，建立了AI伦理委员会，并遵循负责任的AI原则，确保AI技术的发展和应用是安全、可靠、可控的，避免技术被滥用或产生歧视性后果。并与产业链上下游、行业伙伴、监管机构乃至全社会的协同努力，参与安全生态共建，联合多家企事业单位共同编制各类标准，持续完善安全行业生态建设，累计参与各类标准395余项。其中，2024年，百度参编并发布了30余项标准，涵盖车联网安全、个人信息保护、人工智能安全等领域。

以此次ESG报告为契机，百度安全将继续坚守安全底线，建立完善的安全管理体系，不断升级安全领域的技术和产品。通过开放自身的技术能力和安全经验，赋能生态伙伴，共同提升整个数字生态的安全防护能力，携手构建一个更加安全、可信赖的网络空间。

⬇️百度2024年ESG报告全文请点击阅读原文⬇️

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近日，由中央网信办、湖北省人民政府指导，武汉市人民政府主办，国家网络安全人才与创新基地、中国网络空间安全协会等单位承办的第二届“武汉网络安全创新论坛”上，百度大模型安全解决方案获颁“2024年十大优秀网络安全创新成果”奖项，荣获该奖项充分显示了百度大模型安全解决方案在业界的领先地位。

百度大模型安全解决方案获“2024优秀网络安全创新成果”

第二届“武汉网络安全创新论坛”以“融合·创新·突破”为主题，汇聚政界、学术界、产业界代表，围绕网络安全教育技术产业融合发展、人才培育及产品安全能力提升等核心议题展开深度研讨，并重磅发布了2024年度网络安全十大优秀创新成果，集中展现了我国网络安全领域现阶段的前沿进展。组委会围绕当前网络安全行业突出热点问题、难点问题和发展趋势，对人工智能安全、智能网联汽车安全、云计算安全、开源软件安全4领域的创新成果进行了征集，共征集申报成果108项，经专家层层筛选，遴选出10项优秀网络安全创新成果，百度大模型安全解决方案凭借优秀的产品能力脱颖而出。

为积极落实国家网信办等七部门《生成式人工智能服务管理暂行办法》、全国信息安全标准化技术委员会《生成式人工智能服务安全基本要求》相关要求，防范大模型全生命周期的安全风险，百度大模型安全解决方案针对大模型在训练、部署及业务运营各阶段的安全挑战，从数据安全与隐私保护、模型保护、AIGC 内容合规、业务运营风控四个维度构建了完整的解决方案。同时，结合“以攻促防”的理念，打造了 AIGC 内容安全蓝军评测能力，开展例行化安全评估，该方案产品能力广受认可。

第二届“武汉网络安全创新论坛”现场

针对大模型数据安全与隐私安全存在的诸多风险，百度大模型安全解决方案进行了专项技术升级与突破，在提供静态数据保护的同时，也为训练、分发、流转、部署、私有化交付等场景的数据资产与大模型资产安全提供了保障。另外，百度大模型安全解决方案也会对平台的基础环境、关键程序和核心资产进行数据安全风险评估，以“零信任、零改造、全流程”为理念，建立全流程密态数据围栏，确保数据在数据围栏中始终保持密文状态流通，同时基于最细粒度数据权限管控原则，通过“环境清单、数据清单、程序清单”实现进程级的数据权限动态访问控制，进而实现对语料数据、大模型文件等数据资产的全生命周期安全防护。

在大模型内容合规方面，百度大模型安全解决方案构建了分层分级治理的方案思路，通过语料清洗方案，基于文心大模型模型领先的内容理解能力，构建了通用的训练语料清洗模型，能够高效检出训练语料中的有害内容、无效内容及身份信息等隐私数据，从根本上提高模型生成内容的质量和安全性；针对模型输入输出侧，构建包含多语种安全、多轮对话安全、回复干预、输入安全、输出安全等多道大模型内容安全防线机制，全方位检测大模型线上服务全流程风险，让生成内容的风险更加可控。通过上下文语义理解模块，对用户输入的Query进行修正、改写和补全，准确识别注入、恶意指代等诱导类攻击行为；基于已经通过安全审核的、符合安全标准的指令数据对大模型进行微调，通过RLHF方式提升大模型对安全回复内容的偏好程度，引导鼓励大模型生成更加高质量的安全内容。

百度大模型安全解决方案

百度大模型安全解决方案是围绕文心大模型安全实践经验，推出的以AI安全为核心的大模型安全风控解决方案，提供全套安全产品与服务，助力企业构建平稳健康、可信可靠的大模型服务。其中的创新实践不仅体现在技术层面，更重要的是我们始终坚持将安全理念融入大模型全生命周期。从数据清洗、安全对齐、内生安全到安全围栏，构建了一套完整的原生安全体系。特别在跨模态安全治理方面，百度大模型安全解决方案通过视觉理解与文本语义的双重审核，引入区域关注、跨模态对齐等机制，有效提升了对复合内容的风险管控能力。未来，百度安全将继续携手行业合作伙伴，以技术创新推动大模型安全的健康发展。我们将在大模型安全领域持续投入，为各行各业提供更加专业、可靠的安全服务，助力人工智能产业的可持续发展，为构建更加安全可信的AI应用环境贡献力量。

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数字中国 | 史宾格荣获 “2025数字中国创新大赛”银奖

数据安全责任担当：百度连续两年获CCIA数安委最高级试点单位

双揽工信部典型案例，百度大模型安全技术实践备受认可

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助力企业高效、低成本完成APP隐私合规治理

2025年4月，在第八届数字中国建设峰会上，史宾格AI隐私合规检测助手从全国近850个参赛案例中脱颖而出，斩获2025数字中国创新大赛“移动互联网（APP）安全优秀案例评比赛” 银奖。此奖项不仅是对百度安全技术实力的权威认证，更标志史宾格安全及隐私合规平台通过AI技术构建的隐私合规检测能力在行业内处于领先水平，成为移动应用安全合规领域优秀标杆。

2025数字中国创新大赛·数字安全赛道——数据安全产业子赛道颁奖典礼

数字中国创新大赛由数字中国建设峰会组委会主办，自2019年起已连续举办六届，旨在通过聚智创新激发社会各界建设数字中国的积极性，赋能经济社会高质量发展。本届赛事规模创历史新高，吸引全国超2500支团队、6800名参赛者，征集优秀案例近850个。今年是“数字中国”提出10周年，大会期待以此次赛事为契机，以全面提升数据安全产业供给能力为主线，推动数据安全产业高质量发展。

随着数字经济高速发展，个人信息保护已成为全球监管的核心议题。自《个人信息保护法》《数据安全法》等法规相继落地，APP开发者、运营者及分发平台面临日益严格的合规要求。

史宾格是百度安全推出的一款基于AI的安全及隐私合规检测系统，平台始终秉持“用科技让合规更简单”理念，深度贴合监管标准，依托百度强大的AI技术底座，打造智能助理、智能检测和智能治理三大核心能力，精准识别APP违规风险点，助力企业高效、低成本完成APP隐私合规治理。目前史宾格已支持多平台（Android、iOS、鸿蒙、小程序等）多终端（包括智能车机、智能电视和智能音箱）的一站式应用合规检测方案。

史宾格安全及隐私合规平台

主要包括以下检测维度：

一、APP或小程序在收集、处理、共享个人信息环节是否合规

①个人信息收集：检测应用是否在明确告知且经用户明确同意的情况下收集个人信息，特别是敏感信息（如位置、通讯录、生物识别信息等），包括是否违规收集个人信息、强制、频繁、过度索取权限、欺骗误导用户等。

②个人信息处理：检测应用的数据处理行为是否符合隐私政策描述，是否遵循最小必要原则处理个人信息等。

③个人信息第三方共享：检测应用是否将用户数据共享给第三方，以及共享的目的、范围是否符合用户授权及隐私政策规定。

二、个人信息处理者处理个人信息是否履行告知义务主要针对隐私政策文本进行合规性检测，包括形式合规性、内容完整性、信息明确性、信息准确性、行为一致性等。

①形式合规性：检测隐私政策是否单独成文、是否提供简体中文版隐私政策等。

②内容完整性：检测隐私政策是否全面覆盖了应用收集的个人信息类型、使用目的、存储期限、共享范围等相关法规标准规定的信息。

③信息明确性：检测隐私政策的语言是否易于理解，避免使用模糊、晦涩的术语。

④行为一致性：检测移动应用实际收集的个人信息与声明收集的个人信息是否一致。

⑤信息准确性：检测隐私政策中声明的第三方SDK信息是否准确。

目前，史宾格已服务用户上千家，涵盖监管机构、检测机构、应用商店、APP开发者、智能终端厂商等不同类型客户。最新史宾格限时试用活动火热进行中，可为开发者免费提供2次隐私合规自动化检测体验服务，包括164号文专项检测报告及行为分析报告，欢迎大家扫描下方二维码获取试用资格或点击文末的“阅读原文” 链接。

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长风万里，安全无疆

2025年4月14日，「长风万里，安全无疆」百度安全2024 BSRC年度盛典沙龙成功举办，多位安全领域专家、行业领袖与众多白帽精英齐聚一堂，围绕网络安全前沿技术、AI安全攻防实践、云端渗透战术等热点议题展开深度探讨，共话数字时代的安全挑战与应对之策。

百度安全BSRC年度盛典

在信息技术飞速迭代的当下，网络安全威胁持续升级，黑产对抗手段日益隐蔽，构建动态防御体系成为行业核心命题。活动开场，百度副总裁陈洋在致辞中回顾了2024年BSRC的工作成果，并强调白帽群体在网络安全防线中的关键价值：“白帽如同‘蓝军’，以攻促防、以技制胜，是守护网络空间的中坚力量。面对未知挑战，我们需以技术创新为矛，以生态协作为盾，共同筑牢安全屏障。”

百度副总裁陈洋

会议期间，资深安全研究员何淇丹（Flanker）、资深安全攻防专家爱夕、BSRC头部白帽 sunflower以及百度安全副总经理顾孔希、百度安全工程师吴镇洋分享了各自在安全领域的研究成果和自身对网络安全行业趋势的看法，共同助力优秀白帽成长。

百度安全BSRC年度盛典沙龙分享

延续往届传统并结合新的网络安全趋势，BSRC此次共设立了八大主要奖项，共有40+优秀白帽及优秀白帽团队获奖，前十白帽共分享了超百万年终奖。

年度TOP1-10：

风溯、sunflower、活动仔、我是成为海贼王的男人、ByCold、迷途、迷死特东、tomei、j4m13d、钟北山

神洞特工：

风溯、sunflower

安全守护骑士：

风溯、活动仔

洞察巅峰：

无在无不在、xxxxxxxx、钟北山、woohook

新锐守护者：

迷途、迷死特东

迅捷狙击：

白鸽i、ggtest、zad、T3qui1a、Exp_msn

BSRC T0战队：

北山安全团队、The loner、Day1安全团队

SOLO英雄：

Muxue、ricardo、7reiheit、yyjnll、夜晓l、庆尘、别把热爱丢了、sanxcr、青雀、满天星星、SOzqy

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在智能化转型的浪潮中，企业对网络的依赖程度与日俱增。与此同时，DDoS攻击以其迅猛的增长态势、复杂的攻击手法，成为2024年突出的网络安全威胁。且随着AI大模型热度一路飙升，大模型成为新的DDoS攻击目标，一旦遭受攻击，不仅可能导致大模型服务瘫痪，还可能牵连企业核心业务中断，进一步凸显出DDoS攻击防御工作的紧迫性与严峻性。对此，百度安全、天翼安全科技有限公司、联通数科安全、中国移动卓望公司、Nexusguard、清华大学、电子科技大学、华为联合发布《2024年全球DDoS攻击态势分析》报告，深入剖析2024年DDoS攻击态势，助力广大企业洞察风险，筑牢网络安全防线。

01

报告干货

一、攻击规模：

超大规模攻击井喷，攻防对抗加剧

超大规模的DDoS攻击数量急剧增加，给企业的防御成本带来沉重负担。在中国，2024年超800Gbps的攻击多达771次；单IP攻击峰值带宽达到5.6Tbps，峰值包速率2,100Mpps，互联网史上最大攻击纪录被刷新；扫段攻击峰值带宽也攀升至1.7Tbps。超大规模攻击井喷，要求企业网络边界部署的高性能防御设备必须具备端云协同能力，智能调度运营商执行近源云清洗。

二、攻击速度：

瞬时泛洪攻击秒级加速，挑战防御系统响应速度

瞬时泛洪攻击的流量峰值带宽以秒级速度迅速攀升，对防御系统的响应速度构成严峻挑战。攻击爬升至T级仅需10秒，传统的基于Flow检测的防御系统难以在短时间内做出有效应对，导致服务中断，带来巨大经济损失，逐包检测技术及智能协防方案成为解决之道。

三、攻击复杂度：

复杂度持续攀升，传统防御举步维艰

应用层加密攻击成为主流。在应用层攻击中，加密攻击占比高达62.11%，攻击者借助加密技术隐藏攻击特征，使得防御难度大幅增加；解密防御性能瓶颈愈发突出。此外，扫段攻击依旧是网络基础设施的最大威胁。46.83%的扫段攻击呈低速态势，能够巧妙绕过传统检测算法的检测。28.29%的单个C段攻击持续时间小于30分钟，对防御系统的自动化处置能力提出更高要求；此外，95.68%的扫段攻击采用混合攻击手法，多种攻击方式相互配合，进一步增大了防御的难度。为应对复杂攻击，有效保护互联网应用和网络基础设施，就要求防御技术持续演进，优秀的抗D系统不仅要具备高性能的加密攻击防御能力，如基于行为分析的不解密防御，而且还需具备快速识别和精准处置扫段攻击的能力。

四、攻击目标：

竞争激烈及关系国计民生的行业攻击频发，关基企业风险重重

针对关键信息基础设施企业的网络安全威胁不容小觑。在中国，传媒和互联网、政府和公共事业、金融、教育依然是DDoS攻击的TOP4目标行业。值得关注的是，金融行业的攻击频次连续三年呈增长态势。金融行业关系国计民生，对服务可用性要求极高，DDoS攻击导致业务卡顿甚至访问中断，会造成难以估量的经济损失。要求关基企业必须构筑坚不可摧的DDoS防御体系架构。

02

专家观点

面对2024年DDoS攻击的复杂形势，网络安全防御领域需要从检测技术、防御模型及策略编排、防御体系架构等多个层面进行智能化革新。

检测技术方面，瞬时泛洪与复杂向量攻击相叠加，要求检测系统兼具秒级攻击识别能力和多维度检测能力，既能快速识别攻击，又能准确区分业务流量突发与攻击突发。为此，网络安全厂商持续优化逐包检测和路由器随路检测技术，推动攻击检测时延缩短至秒级，同时将误告警率控制在5%以下，确保防御的及时性与业务的连续性。

防御模型及策略编排方面，攻防对抗已步入自动化、智能化阶段，攻击工具演变成高度集成的自动化平台，这就要求防御系统同样具备自动化、智能化的攻击处置能力。在“和平时期” 自主学习并建立业务流量基线模型；“战时”实时分析攻击特征，基于大模型实现动态防御策略编排，将防御成功率提升至95%以上，摆脱被动防御的困境。

防御体系架构方面，扫段攻击的两极化，严重威胁网络基础设施，为提升安全防护的整体效能，降低网络带宽拥塞风险，传统的On-premises防御逐步被新型防御体系替代。中小企业可迁移业务至公有云，借助其原生安全防护能力抵御攻击，或通过运营商安全专线进行防御；大型企业则采用On-premises防御与运营商近源防御相结合的分层协同架构，提升安全防护的整体效能，降低网络带宽拥塞风险。

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近日，中国网络安全产业联盟数据安全工作委员会（以下简称“CCIA数安委”）组织召开了以“安全为基 履责为本”为题的数据安全和个人信息保护专题会议暨2025 CCIA数安委年度会议。与会介绍了数据安全和个人信息保护社会责任试点评价工作的开展情况，并发布了试点评价结果。百度集团作为首批试点单位，连续三年参与试点评价，凭借在数据安全和个人信息保护工作上的突出表现，再次获评社会责任绩效等级评价三星（系统级），为已颁发最高级别的评价。

数据安全和个人信息保护社会责任试点评价

本次试点评价以中国网络安全产业联盟归口、CCIA数安委组织委员单位编制的联盟技术规范《数据安全和个人信息保护社会责任指南》(T/CCIA002-2022)及2023年8月份立项的国家标准《数据安全技术数据安全和个人信息保护社会责任指南（送审稿）》为依据，评价委员单位在组织治理和内部管理，合规性、创新性和价值体现，公平运行、竞争与合作，用户权益保护，公益参与和社会发展，社会责任披露等多方面，履行数据安全和个人信息保护社会责任绩效的情况。

百度集团建立并持续完善数据管理和社会责任管理体系，在组织治理和内部管理方面，建立数据管理委员会和企业社会责任委员会，围绕信息安全与隐私保护等企业社会责任关键议题进行全方位落地实施，推进数据安全与个人信息保护等工作的高效开展；在合规性、创新性和价值体现方面，严格遵守国内外相关法律法规要求，制定涵盖数据分类分级、数据流通、数据出境、数据权限等领域的多项制度规范和安全管理举措，覆盖数据采集、传输、存储、使用、流通、销毁等多个处理环节，为公司运营、员工安全意识提升和用户数据保护提供坚实的保障。以Al为核心，利用大模型构建数据安全生态系统，更新数据安全产品矩阵，向全行业输出能力与解决方案；在用户权益保护方面，上线百度隐私保护平台，遵从隐私保护原则，将隐私保护理念融入产品和服务开发的各个环节，以用户可理解的方式明确个人信息处理规则，让用户感受到“信息被保护、意愿被尊重、服务有价值”；在社会责任披露方面，每年发布环境、社会及管治（ESG）报告并通过ESG网站及时更新相关信息，透明展示社会责任的履行情况和成效。2024年首次开展双重重要性评估，“信息安全和隐私保护”作为对经济、环境、社会和公司财务高度重要的首要议题被披露在2024年企业社会责任报告中；在社会发展等其他方面，加入CCIA数据安全工作委员会、网安标委数据安全标准工作组等数安个保的组织或行业协会，积极参与国家、行业数据安全和个人信息保护相关标准的编制修订工作，与同业伙伴自律自治，共同维护数据安全和个人信息保护良好生态环境；利用AI技术，在乡村振兴、教育公平、残障人士支持等多个领域持续探索创新，推动社会福祉的全面提升；通过广泛的社区投资和公益救助，积极响应社会需求，向社会有需要的群体提供帮助。

未来，百度集团将继续履行数据安全保护义务，筑牢安全合规底线，践行数据安全与个人信息保护的社会责任，持续构建数据安全防护体系，发挥技术优势，助力信任和可持续发展的生态环境，促进社会的和谐稳定和经济的健康发展。

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百度安全副总经理顾孔希在致辞中直言：“当前安全团队日均处置数百条告警，但真正的高危事件往往被淹没在噪音中。”他提出，大模型的引入不仅是工具升级，更是一场“效率革命”——通过智能聚合、自动化响应和人机协同决策，将安全运营从“救火式”响应转向“预见式”防御。这一观点为后续议题奠定了基调：用技术解决“人”的瓶颈，用数据打通“事”的闭环。

百度安全副总经理顾孔希

“传统SOC中，90%的告警是无效噪音，但漏掉1%就可能引发灾难。”百度SOC产品负责人欧迈的分享直击痛点。他聚焦传统安全运营长期面临告警疲劳、召回不足、强依赖专家经验等问题，围绕百度内部SOC的建设和实践经验，揭秘了百度AISOC的三重降噪经验：首先基于哈希对比、字段去重等压缩40%告警，通过AI聚合再降20%，最后通过AI接管、SOAR等手段，将实际需运营的告警量压减至原始告警量的9%。这一过程中，如何确保“人机协作既高效又可控”尤为关键———AI从最初的辅助建议，逐步发展到能够直接接管告警研判；而在落地封禁、事件处置等关键环节决策上仍由分析师牢牢把控。这种“机器跑数据，人类控风险”的协作模式，让百度安全团队战力提升11倍，为行业提供了可复用的智能化转型路径。

百度安全SOC产品负责人欧迈

伴随企业上云，往往会面临合规监管、黑客组织攻击、云安全防护缺失等日益复杂的挑战。腾讯云安全专家郭显杰以租户防护为切口，剖析了云原生时代的攻防不对称性。“云上攻击面每扩张一步，防御体系就必须快两步。”他分享了某企业因AK/SK密钥泄漏导致数据外泄的案例，强调云安全需从“边界防护”转向“原子能力拼装”——通过动态资产测绘、API行为基线分析、日志AI归因等技术，实现风险“随业务流动而闭环”。现场展示的云防火墙自动拦截恶意IP图谱，直观体现了数据驱动防御的实战价值。

腾讯云安全MSS技术负责人郭显杰

“一个漏洞组件可能让企业沦为攻击跳板，但治理的难点从来不是技术，而是协同。”墨菲安全车志远抛出的观点引发共鸣。他提出了一套涵盖目标、人群、方案、资源、协同、流程六大要素的安全运营框架，并引入安全问题指数（SII）、安全能力指数（SAI）及综合风险指数（CRI）等量化指标，以实现治理效果的可衡量与持续改进。他以Log4j漏洞为例，指出其官方影响范围标记（如CPE）存在偏差导致大量误报，“相比漏洞库的‘全’，‘准‘也非常重要”，这一结论推动现场热议。车志远建议采用漏洞可达性分析聚焦真实风险、提供IDE插件与分钟级修复建议降低修复成本、优化CI/CD流程与自动化门禁等方式，将安全能力无缝融入研发流水线，最终让安全成为研发的助力而非阻力。

墨菲安全联合创始人&产品负责人车志远

“攻击者突破边界只需5分钟，但防守方拼凑线索可能需要5天。”百度高级工程师王宇恒将威胁狩猎理念与数据分析技术相结合，构建智能化攻击识别模型。并通过建立自动化的数据关联统计分析体系，实现对攻击链路的还原与可视化呈现。他首先展示了攻击画像的构建逻辑，接着通过聚合IP、虚拟身份、云行为日志等多维数据，抽象出攻击意图，最终锁定攻击者从钓鱼链接投递、内网横向移动到数据窃取的全链路轨迹。这种化被动为主动的狩猎模式，有效缩短了外部威胁识别的发现时间，为主动防御提供了新范式。

百度安全高级工程师王宇恒

“当网络加密成为攻击者的隐身衣，如何揭开伪装？”中国科学院大学博士生王强的分享聚焦网络攻防场景下的加密流量治理挑战，面向高烈度、持续性的网络流量对抗战场，尝试解构威胁行为体在加密通道中实施的战术规避行为与技术实现路径，阐述了混合云环境下加密流量管控的纵深防御体系构建方案，与与会嘉宾探讨了可行的治理运营思路和学术前沿进展。

中国科学院大学博士生王强

小米安全工程师贾海涛的分享充满“硝烟味”。他首先通过引入中医“治未病”的理念，指出在网络安全领域企业主动防御的重要性，接着通过Mail钓鱼攻击、精准IM钓鱼、近源攻击以及暗网信息收集针对攻击等真实案例分析，进行攻击面到防御面的映射，他坦言“防守方最大的敌人是惯性思维”。小米的解法是将攻防数据融入MTTR/MTTD指标，通过自动化渗透测试平台持续验证防御策略有效性。贾海涛特别提到，某次演练后团队依据攻击路径进行反向加固，使修复率提升 80% 以上——“最好的防御方案，往往藏在攻击者的攻击路径里。”

小米安全工程师贾海涛

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文心大模型4.5和文心大模型X1正式发布，欢迎大家前往文心快码官网了解并体验！

当天，文心快码Baidu Comate也发布了文心大模型4.5支持的新版本，为用户带来更加强大的智能交互体验。即日起，用户可以在文心快码Baidu Comate的【Chat】功能中，选择切换至ERNIE-4.5-8K-Preview，体验这一新一代原生多模态大模型的卓越性能。

文心大模型4.5 原生多模态基础大模型

文心大模型4.5是百度自主研发的新一代原生多模态基础大模型，通过多个模态联合建模实现协同优化，多模态理解能力优秀；具备更精进的语言能力，理解、生成、逻辑、记忆能力全面提升，去幻觉、逻辑推理、代码能力显著提升。

多模态能力

文本能力

欢迎大家前往文心快码官网

了解并体验文心大模型4.5 卓越性能！

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一站式智能安全合规业务管理和风险治理体系

《个人信息保护合规审计管理办法》即将于2025年5月1日正式施行，在该办法的答记者问中提及：“个人信息处理者开展个人信息保护合规审计分两种情形：一是自行开展合规审计，即个人信息处理者应当定期对其处理个人信息遵守法律、行政法规的情况进行合规审计。处理超过1000万人个人信息的个人信息处理者，应当每两年至少开展一次个人信息保护合规审计。其他个人信息处理者根据自身情况合理确定定期开展个人信息保护合规审计的频次。二是按照要求开展合规审计，即履行个人信息保护职责的部门在履行职责中，发现个人信息处理活动存在较大风险、可能侵害众多个人的权益或者发生个人信息安全事件的，可以要求个人信息处理者委托专业机构对其个人信息处理活动进行合规审计。”

百度智能合规平台-应用场景

• 智能模板与快速启动

  平台内置个保审计、PIA、风险评估等多种智能化模板，企业可根据自身合规需求灵活配置。通过“代码+算法”的在线配置方式，实现项目模板的快速定制与复制，无论是迎检、测试认证还是业务自查，均可迅速响应，从而大幅降低评估与审计的前期准备成本，将合规项目周期由月级缩短至天级。

• 智能评估与合规链

  利用文心大模型强大的自然语言处理和逻辑推理能力，系统能够自动解析合规检查清单，识别出企业内各个环节存在的风险隐患。平台基于大模型能力可对上传材料进行深度分析，自动截取相关证据图片并形成完整的合规证据链，确保审计报告的数据来源清晰、结论准确。
• 智能报告与超长文本
  为解决评估报告内容复杂、数据量大、文本要求高的问题，平台支持自动生成超长文本专业报告。通过大模型内置的生成技术，仅需上传基础信息或参考材料，即可在短时间内输出结构完整、专业度高的标准化合规报告，报告编写周期由天级缩短至小时级，大大降低人工成本，同时提高报告准确率。

  
  

• 多角色协同与工作流管理
  在合规审计过程中，平台支持管理方与业务方在线智能协同，一键下发各阶段任务，从准备、采信、研判到报告生成，实现各环节无缝衔接。借助“反馈指引”、“关联法规”以及“历史证据”复用等功能，帮助业务人员快速完成审计清单反馈，大幅提升整体评估效率。同时，提供智能预审能力，业务方进行合规清单反馈时，通过大模型提供合规证据辅助研判。
  
  
• 风险治理与跟踪整改

  构建风险可视化管理大盘，通过多维度风险关联机制，实时监控风险分布，确保风险治理任务能够精准下发并闭环管理。关联工单系统，一键下发治理任务。

面对数据要素化与合规审计常态化的严峻挑战，传统合规管理模式已难以满足企业对安全、效率与精细化管理的多重需求，企业需以智能化技术重构合规管理体系。百度智能合规平台依托领先的文心大模型技术，整合智能模板、风险预审、智能报告生成、自动评估以及多角色协同等全流程自动化功能，实现了从数据采集、风险识别到合规报告出具的全链路智能化管理。该平台不仅大幅降低了人工干预和合规成本，更通过实时风险预警与智能决策支持，通过"大模型+专家经验+生态协同"的三重引擎，协助客户及合作伙伴在风险可控、成本可控、价值可量化的路径上稳健前行。

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百度安全在此建议大家及时排查，同时也将持续进行大模型基础设施的安全威胁狩猎，分享团队在大模型浪潮下的威胁感知与攻防技术思考，与整个行业共同建设大模型生态安全。

‌ComfyUI是一款基于节点流程的Stable Diffusion操作界面，专为图像生成任务设计。‌它通过将深度学习模型的工作流程简化为图形化节点，使用户操作更加直观和易于理解。

ComfyUI提供了高度的可视化和扩展性，用户可以通过拖放操作来构建和调整图像生成流程，无需编写代码。‌作为大模型图像生成领域的最热门框架之一，其在GitHub斩获了接近7W Star，备受开发者喜爱，根据网络空间测绘数据，全网共有近2700例ComfyUI服务，其中不乏无需密码直接访问的案例。

ComfyUI后台支持加载用户指定的模型文件，同时用户可以方便地管理模型。但给用户带来便利的同时，也存在一些安全隐患。

02

样本分析

未授权ComfyUI & ComfyUI-Manager 插件后台访问

ComfyUI-Manager插件可提供模型管理功能（远端下载、模型使用管理等），ComfyUI-Manager界面功能如下:

攻击者进入ComfyUI后台后，首先利用该插件从https://0x0.st/8TX8.pth下载了恶意的模型文件，并加载。

其中该域名0x0.st为公开匿名文件分享的服务，任意人都可以上传文件到该网站，供其他人下载。

在上面加载恶意的pth模型文件后，攻击者的木马并没有成功上线。几个小时后攻击者再次从https://hf-mirror.com/DSfsdasgaa/shell/blob/main/kcp.pth下载恶意pth文件并加载。

该恶意模型下载地址为https://huggingface.co/DSfsdasgaa/shell/tree/main的镜像文件地址。该大模型仓库同时还存在ws.pth、wsc.pth。

针对该 Hugging face 上的投毒用户 DSfsdasgaa 进行分析，该用户仅发布了这一个恶意模型库，无其他行为痕迹，且账号信息中未写任何描述，非常符合一个异常用户的特征。

8TX8.pth、kcp.pth、wsc.pth等模型文件分析

大模型里的pth是包含了模型参数和状态的pickle文件，pickle文件为python对象序列化后的文件。当大模型加载模型文件时，模型加载器会对文件进行反序列化操作，若该文件为恶意的pth文件，就会触发其中预先设置的恶意代码，进而导致命令执行漏洞。本次攻击中，攻击者主要使用了8TX8.pth、kcp.pth，这两个恶意的模型文件，都是类似功能，我们分析其中一个8TX8.pth。

通过opcode解析：

我们可以看出该文件被反序列化加载后会通过system执行以下命令。

上述命令为从 194.34.254.219:10404/slk 下载sh脚本，进行执行。

其他pth文件

• ws.pth文件对应的执行命令为：

• wsc.pth: 该文件执行的内容和slk样本脚本内容一致

• kcp.pth

slk分析

上面利用恶意的pth文件所执行命令都是下载的一个sh脚本，其中拓展关联的ws.pth，在分析时已经失效，未获取后续样本。

• 8TX8.pth(194.34.254.219:10404/slk)

从0x0.st/8TX8.pth下载的8TX8下载的slk文件，远端下载地址194.34.254.219:10404/slk，slk文件的bash脚本内容：

该sh脚本为vshell默认生成的上线脚本， 脚本的主要功能如下：

• 从当前会话 SHELL 中加载 PATH 环境变量获取可执行文件路径
• 通过 touch 指令创建 /usr/local/bin、/usr/libexec、/usr/bin三个目录的可写入情况
• 根据电脑32/64位情况从http://194.34.254.219:10404/?h=194.34.254.219&p=10404&t=kcp&a=l64&stage=false&encode=false地址下载文件并命名为c8dfdc4akcp执行。

但因为网络环境原因，后续攻击者无法成功下载该文件，导致了攻击者进行了多次的恶意利用，但最终由于网络环境原因，都未成功进行后续攻击。

• kcp.pth、ws.pth(194.34.254.219:10410/slk)

从Hugging face下载pth里面对应的远程命令为，远端下载地址194.34.254.219:10410/slk，slk文件主要是一个bash脚本，内容如下：

该脚本是攻击者根据vshell默认生成的上线脚本中，把其中的原vshell获取木马的下载地址，替换为攻击者放在huggungface上的vshell木马。该sh 脚本的主要功能如下：

• 从当前会话 SHELL 中加载 PATH 环境变量获取可执行文件路径
• 通过 touch 指令创建 /usr/local/bin、/usr/libexec、/usr/bin三个目录的可写入情况
• 根据电脑32/64位情况从 huggingface.co/DSfsdasgaa/shell/resolve/main/ws_linux_amd64地址下载 ws_linux_amd64文件并执行。

但因为网络环境原因，后续攻击者无法成功下载该文件，导致了攻击者进行了多次的恶意利用，但最终由于网络环境原因，都未成功进行后续攻击。

ws_linux_amd64样本分析

针对上述C2木马进行分析，简要信息如下：

Sha256	0aa6f668e4a231d2b450f27edc0037513e9f1cbb308e923f79c393e9890d8a73
SHA1	24d0d7ff7fa7ee8723f2cb49220170608aa8c579
MD5	8b58b07e167aa2bb975a3fce8f6b1b21
文件类型	elf类型
文件大小	2.9M
文件名称	ws_linux_amd64
功能描述	vshell 远控平台生成的golang混淆远控程序，启动后读取自身加密内容释放并执行C2 控制程序，和远端建立  WebSocket 会话进行远程命令下发和控制



ws_linux_amd64,该可执行文件是经过了upx壳压缩，脱壳后为golang编写的程序。

同时该golang样本把自身的部分golang的符号进行了抹除，来干扰分析人员进行分析。根据内存中dump出c2配置，可以确定该样本为曾经国内公开c2平台vshell（https://github.com/veo/vshell，该项目目前已删库）所生成的样本。

从木马的配置文件可以看出该样本链接的远程c2地址为：molecular-mazda-forests-shop.trycloudflare.com:80，通信协议为websocket。该c2域名为cloudflare.com提供普通用户使用的隧道服务，用户可以无需外部域名和ip就可以把内网的服务映射到外部。攻击者滥用该服务，搭建c2服务器来进行远程控制。

截止分析时,该c2地址已失效，其完整的ws链接地址为：ws://molecular-mazda-forests-shop.trycloudflare.com:80/w

vshell 是一款利用 Golang 语言研发的和 Cobalt Strike 相同功能的 C2 远程控制平台、木马下发平台。

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