在AI大模型时代，数据的重要性不言而喻，然而数据隐私泄露风险如影随形。IP代理作为一项关键技术，正以创新策略为网络安全保驾护航。
在数据采集阶段，大模型训练常需抓取海量数据，频繁访问同一网站易触发反爬机制致IP封禁并暴露真实IP。IP代理通过多IP轮换策略，模拟真实用户行为，如每隔一段时间切换一次IP来避免限制。同时，IP池分散访问压力，将请求分散到众多不同IP，降低单个IP访问密度，减少被追踪风险。像某些AI团队训练医疗问答模型时，通过代理IP轮换抓取全球医学论文库，规避了IP封禁和身份暴露。
训练过程中，分布式训练场景下多个计算节点与中心服务器交互频繁。IP代理能使节点匿名通信，为每个训练节点分配独立代理IP，隐藏其物理位置，防止攻击者通过节点IP定位服务器位置及推导训练数据特征。并且，还可搭配SSL/TLS协议进行数据链路加密，保障传输中的梯度参数和中间结果安全。如在联邦学习框架中，配合差分隐私技术可为数据隐私提供双重保障。
数据存储与调用阶段，API接口调用可能成为隐私泄露突破口。IP代理可通过API网关代理化将模型接口部署在代理IP后方，使所有外部请求先经代理转发，避免服务端IP直接暴露给恶意爬虫，防止输出结果被批量抓取。
代理IP的合规使用也至关重要。要选择合法资源池，确保IP来源合规，避免使用黑产IP引发法律风险；进行协议适配性测试，根据业务场景选择匹配协议，如爬虫场景用高匿SOCKS5协议；还要定期监控与审计代理IP请求日志，发现异常流量及时切换IP段，防止连带封禁。
启明星辰推出的AI安全“新三件套”中，MASB大模型访问安全代理作为“数据安检通道”，体现出IP代理在数据交互场景下的安全防护作用。它专注于用户交互访问场景下的数据保护，防止数据泄露和权限滥用。
AI大模型时代，IP代理通过创新策略在数据采集、训练、存储调用等各环节保障网络安全，是企业应对复杂网络安全环境的重要手段。
