Check Point与NVIDIA联合推出企业级AI全栈安全解决方案

Check Point与NVIDIA携手共建企业级AI全栈安全体系

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随着生成式AI（GenAI）和智能代理（Agentic AI）加速进入企业核心业务流程，AI正从“智能助手”演变为新一代生产工具。在这一过程中，安全问题也随着发生根本变化，攻击目标不再局限于传统IT网络，而是扩展至模型、推理过程、数据流以及AI运行时环境本身。

在此背景下，Check Point公司与NVIDIA围绕AI基础设施展开的最新合作，为企业规模化部署AI的同时构建可持续、安全的运行环境，提供了一条清晰可行的实践路径。

AI全面落地，企业安全策略面临重构

随着GenAI在企业环境中的使用不断深入，针对AI系统本身的攻击正从理论风险快速演变为现实问题。根据Gartner最新报告显示，已有32%的机构遭遇过涉及提示操纵（Prompt Manipulation）的AI攻击，另有29%的机构在过去一年中经历过针对生成式AI（GenAI）基础设施的安全事件。

更值得关注的是，近70%的网络安全领导者认为，新兴的GenAI风险已经对现有安全体系构成挑战，迫使企业不得不对传统安全方法进行结构性调整。与此同时，AI原生安全公司Lakera的一项调查显示，仅有19%的企业对自身的GenAI安全态势表示“高度有信心”，而近一半（49%）的受访者对当前面临的安全漏洞表示高度担忧。

这些数据共同指向一个现实：企业计划加速落地AI，但尚未为AI风险做好充分准备。AI安全正在从“可选能力”转变为影响企业AI部署可持续性的基础条件。

AI工厂兴起，安全上移至基础设施层

当前，企业AI部署正逐步迈入“AI工厂”阶段，通过以专用算力、数据与模型为核心，打造面向业务持续运行的AI数据中心形态。在这一模式下，AI系统需要在高并发、高吞吐环境中持续运行，对性能、稳定性与安全性提出了前所未有的要求。

与传统IT环境不同，AI工厂一旦遭受攻击，其影响不仅限于业务中断，还可能导致模型被操纵、数据被污染，甚至对企业决策体系造成长期影响。这使得仅依赖外围防护的传统安全思路难以应对AI时代的新风险。

AI Cloud Protect：面向AI工厂的运行时安全能力

基于上述挑战，Check Point推出了AI Cloud Protect，并已成功接入NVIDIA Enterprise AI工厂验证设计，用于在企业级AI部署中提供运行时网络与主机层安全防护。

AI Cloud Protect可运行于NVIDIA RTX PRO Servers与NVIDIA BlueField平台之上，在不占用GPU计算资源、且不对AI系统性能产生不良影响的前提下，实现对AI基础设施的持续保护。这一特性对于高度依赖算力效率的AI工厂而言尤为关键。

通过结合NVIDIA DOCA Argus的遥测能力与Check Point原生AI驱动的安全引擎，该方案能够在AI环境中实现实时可视化监测，提升AI工作负载之间的隔离能力，并对AI数据流进行精细化控制。在AI规模和流量持续增长的情况下，这种“不牺牲性能的安全能力”正逐步成为企业部署AI的基础条件。

AI全栈安全体系

在基础设施层之外，Check Point也构建了覆盖AI全生命周期的安全体系。

· 在应用层，CloudGuard Web Application Firewall（WAF）可针对提示注入、模型越狱以及大语言模型投毒等AI应用特有威胁进行防护，并对LLM输入、输出及相关数据流提供运行时保护，覆盖检索增强生成（RAG）与模型上下文协议（MCP）等新型架构场景。

· 在用户层，GenAI Protect通过治理员工AI使用行为，帮助企业防止敏感数据泄露，并自动生成审计记录，以满足合规要求。

· 在网络层，Check Point的防火墙产品可将应用级控制能力延伸至AI应用与智能代理，对Agentic AI、MCP服务器及影子GenAI应用实现统一可视与精细化管理，使AI安全策略能够与现有网络安全体系保持一致。

当AI从模型竞争走向系统与生态竞争，安全能力将成为AI基础设施不可分割的一部分。事实上，Check Point与NVIDIA在AI安全领域的合作并非一蹴而就。此前，双方已围绕AI云基础设施安全展开持续探索，为当前面向AI工厂的安全体系奠定了实践基础。随着企业AI部署从试点走向规模化运行，这种持续演进的合作模式，正逐步转化为可落地、可复制的安全能力。