如何保障 AI 系统自身的安全

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小安伴你行
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2026年10月16日 09:00
北京

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1　总论：AI 系统为什么需要“自身安全”

1.1　从“用 AI 工具”到“AI 本身是资产与系统”：安全视角的转变

过去谈论AI安全，大多聚焦于“利用AI保护企业”，即将AI作为安全防御工具。如今，AI系统本身已经成为承载业务、处理数据、支撑决策的核心资产与系统，覆盖了从训练数据、算法模型，到推理接口、智能体再到下游应用的全链条。因此，我们必须将AI系统自身视为需要保护的对象，对其数据、模型、运行环境和供应链开展系统性安全保障。

1.2　AI 系统的安全资产

AI系统的安全资产可归纳为五类：一是数据，包含训练数据、微调数据、嵌入数据与业务数据；二是算法与模型，包含模型权重、算法逻辑与参数；三是系统与接口，包含推理服务、应用接口与运行环境；四是供应链，包含预训练模型、开源组件与第三方接口；五是智能体，包含工具调用、记忆模块与权限机制。任何一个环节出现安全漏洞，都可能危及整个AI系统的安全。

1.3　威胁与合规的双重驱动

表1　保障 AI 系统自身安全的驱动因素

2　AI 系统面临的主要安全风险

2.1　数据安全与数据投毒

数据投毒指预训练、微调或嵌入环节的数据被恶意操纵，进而在模型中引入漏洞、后门或偏见。投毒主要分为两类：一是直接针对性攻击，目标是改变模型对特定查询的输出，最典型的方式是植入“后门”，即模型遇到特定触发条件时会按照攻击者的设定运行；二是间接非针对性攻击，目标是降低模型的整体性能。研究表明，数据投毒的效费比很高：仅需250份恶意文档就能让参数规模在6亿至130亿之间的模型成功植入后门，这颠覆了“模型越大越安全”的传统认知。

表2　数据投毒的类型与影响

2.2　模型安全：对抗样本、模型窃取与越狱

模型自身同样面临多种安全攻击：对抗样本攻击会在输入中添加人眼难以察觉的扰动，诱导模型输出错误分类结果；模型窃取或提取攻击则通过大量查询重构模型能力，或是窃取权重信息；越狱攻击则是通过精心构造的提示绕过模型的安全对齐机制，诱导模型输出违规或有害内容。这些攻击从不同维度考验着模型在开放环境中的鲁棒性与保密性。

2.3　运行与应用安全：提示词注入、内容安全与滥用

在运行阶段，提示词注入是面向大模型及其应用最典型的攻击类型：攻击者将恶意指令隐藏在用户输入或不可信数据中，诱导模型执行非预期操作、泄露数据，或是越权调用工具。除此之外，AI生成内容的真实性与安全性问题，以及系统被滥用（被用于诈骗、深度伪造、规模化攻击等场景），同样是运行阶段必须防范的安全风险。

2.4　供应链安全

AI系统的供应链覆盖范围广、涉及环节多：预训练阶段可能被植入后门，该后门会在二次开发阶段被激活；开源组件与第三方接口也可能引入漏洞或恶意行为。攻击者还可以污染数据采集管道，植入难以检测的后门，使智能体在遇到特定触发短语时执行恶意动作。因此，供应链已成为AI系统安全的薄弱环节。

2.5　智能体新风险

智能体具备工具调用、记忆存储与自主决策能力，在提升效率的同时也放大了安全风险：提示词注入可能被攻击者利用，实现“工具投毒”或“智能体劫持”；权限配置不合理放大风险且缺乏审批机制，可能导致越权操作；记忆中毒与跨上下文污染可能使得智能体长期偏离预期行为。因此，智能体安全需要专门的权限管控与沙箱治理机制。

表3　AI 系统生命周期 × 主要威胁

3　保障 AI 系统自身安全的思路

3.1　全生命周期安全

AI系统安全不能仅依靠在单一环节修补漏洞，而应当围绕从数据、训练、部署、运行到运维的完整流程，构建全生命周期的安全闭环：在设计阶段就需要提前考虑对抗性攻击、后门植入等各类威胁的防御方案，建立健全安全测试流程与应急响应预案。

3.2　纵深防御与最小权限

对AI系统采用纵深防御策略，叠加输入校验、模型层防护、输出过滤、权限分离与运行时监控多道防线；对智能体与接口实施最小权限原则，明确未经授权不得访问数据、执行任何动作。

3.3　安全评估、红队与持续监测

应当在AI系统上线前后开展系统性安全评估与红队对抗测试，覆盖直接注入、间接注入、多轮提示词注入等各类风险场景，同时持续监测模型漂移、异常行为与新型攻击。还可借鉴成熟行业实践，借助对抗评估框架持续测试模型的鲁棒性。

3.4　治理与合规

将安全要求纳入AI系统的治理体系，对标法规、标准与框架，形成统一的安全基线。

表4　保障 AI 系统自身安全应遵循的法规与标准（摘选）

4　保障 AI 系统自身安全的实践

4.1　数据安全实践

一是推进数据治理：建立数据采集、存储、使用与删除全流程的标准规范与管理台账，落实数据分类分级要求与访问控制机制。二是开展数据清洗与审核：在模型训练与微调前开展数据质量审核，识别并剔除受污染、含后门以及有害的训练样本。三是强化投毒防御与溯源：为训练数据建立来源登记与完整性校验机制，监测投毒攻击迹象，留存可用于溯源的审计记录。

4.2　模型安全实践

一是提升模型鲁棒性：通过对抗训练、数据增强与安全对齐训练，降低对抗样本攻击与越狱行为的成功率。二是开展红队评测：在模型上线与迭代前开展系统性对抗测试，覆盖直接注入、间接注入与多轮注入等场景。三是保护模型资产：对模型权重与接口实施访问控制与防提取措施，防止模型能力与参数被窃取。

4.3　运行与应用防护

在推理与应用层设置多道安全防线：实施输入校验与指令权限分离，避免不可信内容篡改系统指令；落实输出过滤与内容安全审核，阻断违规或有害内容输出；开展运行时监控与异常检测，及时发现并响应数据泄露、滥用与注入行为。研究表明，分层防御可显著降低提示词注入攻击的成功率。

4.4　供应链与集成安全

对预训练模型、开源组件与第三方接口建立准入审核与完整性校验机制，开展来源审查、版本锁定、依赖扫描与漏洞管理；同时对数据采集与标注流程实施全程监控，防范供应链投毒风险。

4.5　智能体安全

对智能体设置最小权限与分级审批机制：工具调用需获得授权，高风险动作需经人工确认；将智能体运行部署在沙箱中，通过环境隔离限制其对生产资源的访问；对智能体的记忆内容与运行上下文进行隔离与消毒处理，防止记忆中毒与跨上下文污染。

4.6　组织与流程保障

明确AI系统的安全主体责任单位，建立安全测试流程、应急响应预案与跨部门协同机制；对面向公众的高风险AI服务落实备案与合规评估要求；可委托第三方独立评估机构开展模型安全检测评估，进一步提升AI服务的可信度。

表5　AI 系统全生命周期防护措施矩阵

4.7　落地路线图

表6　保障 AI 系统自身安全落地路线图

5　员工在保障 AI 系统安全中的角色

AI系统的安全不只是技术团队的责任，还需要每一位使用和接入AI的员工共同守护。

表7　员工在保障 AI 系统安全中的行动要点

6　结语

AI系统在成为企业重要资产的同时，也面临着数据投毒、对抗样本、提示词注入与供应链攻击等复杂安全威胁。保障AI系统自身安全并非依靠一次性补丁就能完成，而是贯穿数据、模型、运行、供应链与智能体全生命周期的系统工程，需要技术手段、治理机制与合规要求协同推进。

这不仅是安全团队的责任，更是每一位员工需要共同承担的使命。让我们兼顾“用AI创造价值”与“护AI系统安全”，共同构建安全、可信、可控的AI应用环境。