生成式人工智能不再局限于实验室或业余项目。如今，团队可以直接将基于 LLM 的功能、副驾驶和自主代理部署到系统中。 CI/CD pipelines、云平台和生产工作流程。因此，生成式人工智能安全和生成式人工智能安全具有 成为真正的DevOps问题而非理论上的。为了应对这种转变，OWASP 将 OWASP GenAI 安全项目提升为旗舰项目，为构建、部署和运营人工智能系统的团队指明了明确的方向。
本文解释了 OWASP GenAI 安全项目涵盖的内容、GenAI 安全对 DevOps 团队的重要性，以及该计划如何与现代技术直接相关。 pipeline以及自动化。
什么是 OWASP GenAI 安全项目
OWASP GenAI 安全项目是一个开放性计划，专注于识别和缓解生成式人工智能系统带来的风险。该项目并非局限于模型或提示，而是着眼于团队将人工智能集成到软件交付流程中后，人工智能的行为方式。
实际上，该项目涵盖以下内容：
- LLM驱动的应用程序
- 自主和半自主代理
- 与 API 交互的工具连接模型和 pipelines
- 协调行动的多智能体系统
换句话说，该倡议关注的是，当软件不再被动地执行操作，而是开始主动行动时，人工智能如何改变安全模型。
为什么生成式人工智能安全对DevOps团队至关重要
从 DevOps 的角度来看，生成式 AI 改变了错误的影响范围。传统的自动化流程已经可以控制构建和部署。然而，一旦团队在自动化流程之上添加 AI，系统就能更好地应对各种挑战。cis离子生成能力。
例如，团队通常会授予人工智能代理以下权限：
- 源代码库
- CI/CD 亚军
- 云 API 和凭证
- 部署和配置工具
在那时候， 人工智能成为控制层面的一部分。 正因如此，弱一代人工智能安全控制可能导致快速且悄无声息的故障。
例如，快速注入可能会触发不安全操作。 pipeline 同样，权限过高的代理无需利用传统漏洞即可修改基础设施。因此，DevOps 团队需要的指导不仅限于保护模型本身。
从LLM风险到智能体安全威胁
OWASP GenAI 安全项目最重要的贡献之一是其对智能体行为的关注。传统的 LLM 风险通常仅限于糟糕的输出。然而， 代理系统 引入新的失效模式。
例如，代理人可以：
- 规划多步骤工作流程
- 自动调用工具
- 跨会话保持记忆
- 与其他代理互动
因此，OWASP推出了OWASP十大智能体应用安全风险清单，作为GenAI安全项目的一部分发布。该清单重点列出了以下风险：
- 目标劫持和指令操纵
- 工具滥用和过度特权执行
- 身份和权限滥用
- 代理供应链妥协
- 意外的代码或命令执行
值得注意的是，这些风险与 DevOps 工作流程（例如 CI 作业）直接相关。 IaC 自动化和云编排。
GenAI 安全打破了传统 Pipeline Controls
对于DevOps团队而言，一个关键的洞察尤为突出：生成式AI的安全问题往往会绕过传统的安全控制措施。
例如，恶意提示可能会触发合法的 pipeline 步骤。类似地，代理程序可以在不利用漏洞的情况下滥用受信任的凭据。此外，被篡改的工具定义可以在不发出警报的情况下重定向操作。
由于一切看起来都已获得授权，传统的控制措施往往会忽略这些漏洞。因此，OWASP GenAI 安全项目强调：
- 代理和工具的最小权限原则
- 明确划分计划与执行
- 可靠的来源和证明
- 持续监控代理行为
DevOps 团队应该如何使用 OWASP GenAI 安全项目
DevOps团队可以直接将这一举措转化为实际操作。
首先，团队应该对人工智能展开威胁建模。 pipeline团队应将智能体视为非人类身份，并审查其权限，移除广泛的 API 访问权限。此外，团队还应通过限制模型、提示、工具和描述符的访问权限来保障 AI 供应链的安全。
此外，团队应清晰地记录代理操作，并跟踪代理执行特定步骤的原因。最后，团队应将 OWASP Top 10 代理应用安全策略映射到实际应用中。 pipeline 控制和 guardrails.
通过这种方法，团队可以从实验阶段过渡到从设计上就保证安全的生成式人工智能部署。
| GenAI 安全风险 | 在DevOps中这意味着什么 | 推荐控制 |
|---|---|---|
| 及时注射 | 不受信任的输入会影响代理的决策cis离子或 pipeline 行动 | 输入验证、严格的提示界限、计划与执行分离 |
| 特权过高的代理人 | AI代理以过多的权限访问云API、代码库或CI运行器。 | 最小权限原则、作用域令牌、短期凭证 |
| 工具滥用 | 代理调用 CI， IaC或者以不安全的方式部署工具 | 显式工具允许列表、基于策略的执行控制 |
| 代理人目标劫持 | 攻击者通过提示或上下文操纵代理目标。 | 目标验证，敏感操作需人工批准 |
| 人工智能供应链风险 | 受损的模型、提示或工具描述符进入 pipelines | 确定版本、验证来源、验证制品 |
| 缺乏智能体可观测性 | 团队无法追踪代理执行操作的原因或方式 | 详细的日志记录、审计跟踪和行为监控 |
Xygeni 如何帮助 DevOps 团队应用 OWASP GenAI 安全项目
OWASP GenAI 安全项目提供了一个坚实的框架，但 DevOps 团队仍然需要切实可行的控制措施，才能在实际应用中应用这些理念。 pipelines。这里 西吉尼 非常合身。
Xygeni专注于保障自动化安全， pipeline在任何产品投入生产之前，就应该对软件供应链进行全面评估。因此，团队可以在人工智能代理、脚本和工具实际运行的阶段就应用人工智能安全原则。
首先，Xygeni 帮助团队控制权限过高的自动化流程。许多 GenAI 风险都源于代理或工作流继承了过多的权限。Xygeni 分析 pipelines, IaC并且尽早进行配置，以便团队能够在任何 AI 驱动的操作运行之前发现危险的访问模式并缩小影响范围。
此外，Xygeni 还增强了供应链完整性，这在生成式人工智能安全中起着核心作用。人工智能代理通常依赖外部工具、脚本、模型或依赖项。Xygeni 会持续验证这些输入，防止受损组件或不安全的自动化逻辑悄无声息地传播。 pipeline.
Xygeni还能改善 自动化行为的可观察性团队不再将人工智能驱动的操作视为不透明的，而是能够清晰地了解哪些操作正在运行、何时运行以及运行原因。因此，DevOps工程师可以追踪自动化流程。cis离子并检测与已知 GenAI 威胁模式相匹配的执行路径。
此外，Xygeni 强制执行 guardrails Xygeni 在构建时而非部署后进行扫描。通过在执行前扫描代码、配置和自动化逻辑，Xygeni 可以阻止不安全的代理行为，防患于未然。这种方法与 OWASP 指南高度契合，该指南强调预防胜于检测。
最后，Xygeni 可直接集成到现有系统中。 CI/CD 工作流程。团队无需单独的 AI 安全工具。相反，生成式 AI 安全将成为现有 DevSecOps 控制措施的一部分，这些措施已用于保护代码、依赖项和基础设施。
简而言之，Xygeni 帮助 DevOps 团队从 GenAI 安全理论过渡到日常执行，而不会减慢交付速度或增加运营摩擦。
关于OWASP GenAI安全项目的最后思考
OWASP GenAI 安全项目传递出一个明确的信息：生成式 AI 安全如今已成为软件交付流程的一部分。
人工智能代理已经能够编写代码、部署基础设施、轮换密钥并修复问题。如果团队将它们视为简单的工具，就会忽略自主性带来的新型攻击途径。
通过尽早采用 OWASP GenAI 安全项目，DevOps 团队可以获得一套通用语言、一个实用的威胁模型以及一份保障代理驱动自动化安全的路线图。因此，当软件开始自主运行时，团队依然能够掌控全局。
