2026年7月27日，美国国家标准与技术研究院（NIST）发布题为《AI数据中心安全分析：基于高性能计算的分析框架》的研究报告，系统梳理了AI数据中心的专属架构特征与安全风险，为建立标准化AI算力安全分析体系奠定了核心基础。

报告指出，AI数据中心已演变为新型基础设施，其算力规模远超传统高性能计算（HPC）集群。为支撑大模型训练，AI数据中心普遍采用高密度加速芯片集群、低延迟互联网络及多层级存储等技术架构。这种架构在任务类型、数据流转逻辑上与传统HPC存在本质差异，催生了超大规模运维管控、训练数据与模型窃取、多租户隔离失效、供应链攻击等新型安全挑战。报告特别警示了针对大模型的“AI原生”攻击风险，指出攻击者可利用模型蒸馏、提示注入等手段，窃取知识产权或诱导模型泄露敏感数据。

针对上述风险，报告提出了一套完整可落地的防护架构：一是强化访问边界，以AI网关统一承接外部请求并实施安全过滤；二是构建全集群统一安全监测体系，实现链路日志采集与实时异常检测；三是以零信任为核心设计底层安全，默认所有访问主体均不可信并持续核验，同时结合硬件可信底座抵御底层固件攻击；四是建立人机协同的治理机制，对高风险操作实施人工复核。

信息来源：

https://csrc.nist.gov/pubs/sp/800/239/ipd

https://mp.weixin.qq.com/s/Ki6XXSF4IT2Oj_eEobxpoQ