规模化应用生成式 AI 前，需先绘制 LLM 使用与风险图谱

在本次Help Net Security访谈中，规模The 用生Motley Fool应用与云安全总监Paolo del Mundo探讨了企业如何通过建立防护机制来扩展AI应用规模 ，同时降低提示注入、成式不安全输出和数据泄露等生成式AI特有风险。前需

已部署AI功能团队的先绘首步审计重点

生成式AI以传统威胁模型常忽视的方式扩大了攻击面  。新入行的使用安全从业者应首先了解这类新型漏洞及其防御方法。OWASP大语言模型（LLM）十大风险清单是风险理想起点 ，其中列举了提示注入 、图谱数据泄露和不安全插件设计等常见漏洞 。规模

这些AI安全问题已引起应用安全负责人的用生高度警觉。ArmorCode最新调查显示：在使用AI工具遭遇问题的成式受访者中 ，免费模板92%提及不安全代码问题 ，前需83%将缺乏透明度列为首要担忧。先绘同时55%的使用受访者认为生成式AI相关威胁是其最关注的问题。

企业要确保负责任地使用生成式AI ，风险首先应清点LLM使用情况：调用托管模型、微调自有模型还是运行RAG（检索增强生成）流程？用户群体是内部还是外部 ？是否涉及敏感数据暴露  ？是否部署细粒度授权机制 ？

对待LLM应用应如任何新服务：记录输入输出
、访问控制及故障模式。投资能帮助绘制可视化数据流的高防服务器工具
，这些工作应先于部署复杂防御措施。

企业应用集成LLM时的输入/输出净化实践

如同传统Web应用使用WAF识别恶意流量，生成式AI应用也需类似防护机制  。这些安全护栏会对输入输出进行双重检查 ：

输入侧
：系统在请求到达AI模型前 ，就能检测提示注入尝试、策略违规及越权查询输出侧 ：过滤模型不应泄露的信息 ，包括个人身份信息（PII）、内部文档或超出设定范围的回答 。例如专用于入职指导的LLM，不应回答薪资等级或财务数据等咨询

这些实时执行的策略边界构成最后防线
。源码库虽不能替代访问控制 ，但能大幅降低漏洞利用可能性 。

自研LLM微调与托管的关键安全考量

微调（Fine-tuning）是通过专业数据集继续训练预训练模型的过程，可能暴露代码
、内部文档乃至敏感客户数据等知识产权。若无防护措施，攻击者可通过特定话术提取这些信息 。

前述调查中37%的受访者认为，软件开发缺乏生成式AI监管是最大应用安全挑战
。因此以下安全要素尤为重要 ：

训练数据净化 ：微调前清除数据集中的密钥 、亿华云凭证
、PII及专有信息模型输出测试：通过红队设计的提示词主动测试模型是否存在记忆内容泄露访问控制与审计日志：限制模型访问权限，记录所有使用行为以便事件响应模型部署卫生 ：确保API等服务基础设施能防御注入、速率限制绕过等常见Web威胁安全模型托管：防止底层模型文件及权重参数遭篡改或外泄数据溯源追踪 ：保留模型训练数据记录以满足合规要求

安全团队应将LLM视为高价值资产进行保护。

生成式AI红队测试工具推荐

生成式AI投入生产环境时 ，红队测试应纳入软件开发生命周期（SDLC）。Lakera Red和Straiker Ascend AI等平台能自动化发现LLM应用的漏洞，模拟提示注入、越狱攻击和代理逃逸等攻击场景，堪称持续运行的专属渗透测试工具 。

关键是要将这些工具集成至发布流程
，建站模板而非作为一次性检查 。ArmorCode等应用安全态势管理（ASPM）平台还能整合渗透测试结果，通过AI辅助研判修复优先级。

Lakera的Gandalf等教育类工具虽非正式测试平台，但能让开发团队亲身体验LLM如何被轻易操纵——安全意识教育始终是防御体系的重要组成部分  。

AI功能部署至生产环境的CI/CD管道控制要点

所有影响模型行为的要素（如提示词、系统消息、检索逻辑）都应视同代码管理：进行版本控制、代码审查，并纳入标准变更管理流程
。

自动化测试需覆盖功能与行为验证。模板下载若更新导致模型产生敏感信息幻觉或违反策略，应在预发布环境而非生产环境捕获问题。

扫描微调输入中的PII或风险内容，验证模型制品后再部署，严格限制生产环境推理设置和提示模板的修改权限 。变更聊天机器人行为应比部署后端服务更具管控难度——LLM应遵循同等安全标准。

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