人工智慧安全風險：DevSecOps 團隊必須了解哪些內容才能確保人工智慧系統的安全
人工智慧安全風險不再局限於模型行為或資料隱私。如今，它們也影響著軟體的編寫、審查、建構和發布方式。隨著人工智慧編碼工具、智慧體人工智慧系統和人工智慧驅動的工作流程的普及，人工智慧安全風險日益凸顯。 SDLCDevSecOps 團隊面臨著一種新的風險：更快的程式碼、更快的自動化和更快的錯誤。
然而，這並不意味著團隊應該放慢人工智慧的採用速度。相反，他們需要與人工智慧輔助開發速度相符的安全控制措施。在本指南中，我們將解釋最重要的人工智慧安全風險，它們如何在實際工程工作流程中體現，以及團隊如何降低程式碼、依賴項和金鑰等方面的風險敞口。 pipeline以及代理人。
如需更全面地了解人工智慧如何改變威脅情勢，請參閱我們的指南。 人工智慧網路安全.
人工智慧安全風險有哪些？
人工智慧安全風險是指在實際系統中設計、訓練、整合或使用人工智慧時所出現的弱點、威脅或故障模式。這些風險可能影響模型、資料、提示、應用程式介面 (API)、程式碼等。 pipeline以及連接它們的工具。
这 NCSC關於人工智慧和網路安全的指導 解釋說，網路安全是安全可靠的人工智慧系統的核心要求。同樣地， NIST 人工智能風險管理框架 為組織提供透過治理、衡量和實際控制來管理人工智慧風險的架構。
對於DevSecOps團隊而言，問題更為具體。人工智慧如今已成為軟體交付鏈的一部分。它編寫程式碼、建議依賴項、產生配置、呼叫API，有時甚至會自主運行。因此，人工智慧安全風險必須在DevSecOps團隊內部進行處理。 SDLC不僅限於模型層。
為什麼人工智慧安全風險與以往不同
傳統的網路安全風險通常來自人為編寫的程式碼、存在漏洞的軟體包、薄弱的憑證或配置錯誤的基礎設施。這些風險依然存在。然而，人工智慧改變了這些風險出現的速度和偵測的難度。
人工智慧產生的程式碼可能看起來正確，但仍然會遺漏授權檢查。人工智慧編碼助理可能會推薦存在漏洞的軟體包。智能體工作流程可能會呼叫錯誤的工具、存取錯誤的文件，或在日誌中洩漏機密資訊。此外，人工智慧系統通常依賴上下文、提示、連接器和外部工具，這會增加安全漏洞的出現幾率。
这 OWASP 十大法學碩士申請問題 它重點關注諸如快速注入、敏感資訊外洩、供應鏈問題和過度代理等風險。這些類別很有用，因為它們將人工智慧行為與實際應用安全問題聯繫起來。
換句話說，人工智慧安全風險不僅關乎模型本身，而是關乎圍繞模型運行的整個系統。
DevSecOps 團隊面臨的核心 AI 安全風險
以下是人工智慧在開發、應用安全和軟體安全領域中使用時最重要的風險。 CI/CD 工作流程。
1. 人工智慧產生程式碼的漏洞
AI編碼工具可以產生能夠運行但並不安全的程式碼。例如，它們可能會建立參數化不規範的SQL查詢，跳過輸入驗證，或採用弱身份驗證邏輯。
這是因為許多人工智慧系統會根據訓練資料產生看似合理的程式碼模式。然而，看似合理的程式碼並不總是安全的程式碼。實際上，模型可能會重現不安全的範例，因為它們在公共程式碼庫中很常見。
常見的例子包括：
- SQL注入
- 跨站腳本
- 缺少授權檢查
- 會話處理能力較弱
- 不安全的反序列化
- 缺少 CSRF 保護
因此，在通過安全測試之前，人工智慧產生的程式碼應被視為不可信。 SAST政策檢查和審查。
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2. 供應鍊和依賴性風險
人工智慧工具不僅能產生程式碼，還能推薦軟體包、版本、腳本和安裝命令。這使得人工智慧推薦與軟體供應鏈風險之間形成直接聯繫。
例如，人工智慧工具可能會建議：
- 過時的軟體包
- 拼字錯誤佔位依賴
- 幻覺中的包裝名稱
- 包含可疑安裝腳本的軟體包
- 一個存在漏洞但仍被廣泛使用的庫
此外，攻擊者可以利用這種行為，註冊人工智慧工具可能創建的軟體包名稱。這種風險通常被稱為「網域搶註」（slopsquatting）。它將模型幻覺轉化為軟體包供應鏈攻擊。
為了降低這種風險，團隊需要 SCA惡意軟體偵測、依賴策略執行和可達性分析。他們還應該使用可利用性訊號，例如 輔助動力系統 以及以下方面的積極利用情報 CIS已知已利用漏洞目錄.
3. 人工智慧工作流程中的秘密洩露
金鑰外洩是人工智慧安全領域最實際的風險之一。開發人員經常將上下文資訊貼到人工智慧工具中。這些上下文資訊可能包括 API 金鑰、令牌、憑證、URL 或內部配置。
此外，人工智慧產生的程式碼可能包含看起來很真實的佔位符，更糟的是，還會將秘密訊息複製回原始檔。 pipeline 腳本或日誌。一旦密鑰進入 Git 歷史記錄或 CI/CD 即使原始日誌被刪除很久之後，它們仍然可以被利用。 commit.
常見暴露途徑包括：
- 提示歷史記錄
- 產生的程式碼
- 混帳 commits
- CI/CD 日誌
- IaC 檔
- 容器鏡像
- 共享工作空間
因此，團隊應該將IDE層級的掃描與以下方法結合： pre-commit 檢查、儲存庫歷史掃描、 CI/CD 日誌掃描和自動撤銷。
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4. 人工智慧代理和工具的濫用
代理人工智慧 這就引入了一層新的風險，因為代理人不僅會提出行動建議，他們還可以採取行動。
人工智慧代理可以運行 shell 命令、編輯檔案、呼叫 API、打開 pull requests修改持續整合 (CI) 工作流程或與雲端服務互動。雖然這能大幅提高生產力，但也擴大了出錯的影響力。
主要風險包括：
- 不安全的 shell 執行
- 權限過高的 API 金鑰
- 未經授權的程式碼更改
- MCP 或 API 連接器設定錯誤
- 超出批准範圍的工具調用
- 超出任務所需的環境存取權限
OWASP LLM Top 10 中的「過度授權」類別在此特別重要。如果代理程式擁有過多的權限，錯誤的指令、快速注入攻擊或被入侵的工具都可能演變成真正的安全事件。
5. CI/CD 以及 Pipeline 風險
人工智慧產生的程式碼最終會到達 pipeline此時，風險從原始程式碼轉移到建置、工件、金鑰、相依性和部署工作流程。
例如，人工智慧輔助的改變可能包括：
- 新增一個不安全的建置步驟
- 修改 GitHub Actions 工作流程
- 安裝過程中拉取惡意軟體包
- 將金鑰列印到建置日誌中
- 停用安全控制
- 更改部署邏輯
因此， CI/CD 安全對於人工智慧的應用至關重要。 Pipeline guardrails 應該在不安全模式進入生產環境之前就加以阻止。更多詳情，請參閱我們的相關內容。 CI/CD 安全 以及 software supply chain security.
6. 資料外洩和提示注入
提示注入是人工智慧安全領域最廣為人知的風險之一，但人們常常誤解它。它並非僅限於聊天機器人，任何接受外部輸入並利用這些輸入來指導操作的人工智慧工作流程都可能受到其影響。
例如，惡意的問題描述、README 檔案、支援工單或依賴項文件頁面可能包含隱藏指令。如果人工智慧代理程式讀取並執行這些內容，攻擊者就可能影響工具呼叫、程式碼變更或資料存取。
資料外洩可能以類似的方式發生。模型可能會洩漏敏感資訊、匯總私人文件或將機密資料發送給外部服務。因此，人工智慧系統需要及時過濾、輸出控制、工具限制以及明確的資料存取權限邊界。
人工智慧安全風險遍佈全球 SDLC
人工智慧安全風險出現在軟體生命週期的各個階段。關鍵在於確保每個階段的安全，而不僅僅是最終應用程式的安全。
| SDLC 階段 | 人工智慧安全風險 | 例 | 推薦控制 |
|---|---|---|---|
| IDE | 不安全的AI生成程式碼 | 人工智慧編碼助理建議使用不安全的身份驗證邏輯。 | 實時的 SAST 並提供安全的程式碼回饋。 |
| Commit | 秘密曝光 | 令牌出現在產生的程式碼或 commit 歷史。 | 秘密檢測， pre-commit 檢查和自動撤銷。 |
| Pull Request | 繞過政策 | 產生的程式碼未經審核即更改存取控制規則。 | PR guardrails 以及政策執行。 |
| 建構 | 惡意依賴 | 人工智慧推薦的軟體包存在可疑的安裝行為。 | SCA惡意軟體偵測和依賴策略檢查。 |
| CI/CD | Pipeline 操縱 | 代理修改工作流程檔案或部署腳本。 | CI/CD 安全檢查和異常檢測。 |
| 運行時 | 即時注入或資料外洩 | 外部輸入會導致人工智慧工作流程揭示敏感資訊。 | 提示控制、存取限制和監控。 |
人工智慧安全風險與傳統網路安全風險
傳統網路安全依然重要。然而，人工智慧帶來的新行為模式需要不同的控制措施。
| 區域 | 傳統網路安全風險 | 人工智慧安全風險 |
|---|---|---|
| 推薦碼 | 人為編寫的漏洞。 | AI以更高的速度產生不安全模式。 |
| 依賴 | 已知存在漏洞的軟體包。 | 人工智慧推薦的虛假、惡意或不安全的軟體包。 |
| 秘密 | 憑證意外洩漏 commit由開發者編寫。 | 密鑰被複製到提示符號、產生的程式碼或日誌中。 |
| 工具 | 手動誤用開發者工具。 | 自主代理濫用工具或API。 |
| Pipelines | 配置錯誤 CI/CD 工作流程。 | 代理產生的工作流程變更或不安全的自動化。 |
現實世界的人工智慧安全風險範例
人工智慧安全風險並非紙上談兵。目前已有多個公共框架和研究計畫對這些問題進行更正式的追蹤。
这 麻省理工學院人工智慧風險庫 OWASP 收錄了超過 1,700 種不同原因和領域的 AI 風險。同時，OWASP 也為 LLM 應用風險提供了實用分類，包括快速注入、敏感資訊外洩、供應鏈漏洞和過度代理。
對於 DevSecOps 團隊而言，最相關的例子通常出現在軟體交付過程中：
- 人工智慧工具會建議使用存在漏洞的程式碼
- AI代理修改工作流程文件
- 人工智慧產生的依賴關係引入了供應鏈風險
- 秘密透過提示、日誌或其他方式洩漏。 commits
- Agentic 工作流程呼叫超出核准範圍的工具
簡而言之，當人工智慧系統能夠接觸到程式碼、憑證和軟體包時，人工智慧安全風險就會變得更加嚴重。 pipeline或基礎設施。
如何在實踐中降低人工智慧安全風險
降低人工智慧安全風險的最佳方法是將人工智慧輔助開發視為…的一部分。 SDLC這意味著要儘早掃描、經常驗證，並在開發人員實際工作的地方強制執行策略。
1. 在整合開發環境 (IDE) 中掃描 AI 產生的程式碼
開發者在編寫或接受 AI 產生的程式碼時應該能夠看到安全回饋。這可以減少上下文切換，並有助於在問題提交到 Git 之前將其修復。
用途：
- SAST 在 IDE 中
- 內聯漏洞解釋
- 安全修復建議
- 政策感知型補救措施
這一點對於人工智慧編碼助理來說尤其重要，因為不安全的建議可能很快就會進入程式碼庫。
2. 建置前驗證依賴項
AI建議的依賴項必須在安裝或發布之前進行驗證。因此，團隊應在開發過程中強制執行依賴項控制。 CI/CD.
用途：
- SCA
- 惡意軟件檢測
- 拼字錯誤偵測
- EPSS評分
- 可達性分析
- 基於策略的封鎖
這有助於優先考慮代表實際風險而非僅僅是理論上的風險敞口的包裹。
3. 自動偵測並撤銷金鑰
密鑰掃描必須涵蓋更廣泛的內容，而不僅僅是原始程式碼。人工智慧輔助的工作流程可能會在許多地方暴露憑證。
用途：
- Pre-commit 掃描
- 儲存庫歷史掃描
- Pipeline 日誌掃描
- IaC 掃描
- 容器影像掃描
- 自動撤銷
因此，各團隊可以縮短暴露到控制疫情之間的時間。
4. 強制執行 Guardrails in CI/CD
Guardrails 應決定變更是否足夠安全，可以繼續進行。報告固然有用，但對於重大風險，阻止變更才是必要的。
Guardrails 應涵蓋：
- 新的關鍵漏洞
- 秘密
- 惡意依賴
- 未固定或不受信任的軟體包
- 不安全的工作流程變更
- 失踪 SBOMs
- 違反政策
此外，團隊應在需要時先採用僅報告模式，然後隨著信心的增強逐步過渡到阻止模式。
5. 監控代理工具行為
智能體人工智慧系統需要可觀測性。如果智能體可以編輯檔案、觸發建置或呼叫 API，團隊需要知道它做了什麼、何時做的，以及該操作是否在預期之內。
監控：
- 工具調用
- 工作流程文件更改
- 儲存庫寫入活動
- 網路目的地
- 秘密訪問
- Pull request 創建
- Pipeline 觸發
如果沒有這種可見性，代理的自主性就難以信任。
Xygeni如何協助降低人工智慧安全風險
Xygeni 專注於確保整個軟體交付鏈中 AI 輔助開發的安全。它並沒有將 AI 風險視為一個單獨的類別，而是將程式碼、依賴項、金鑰、 pipeline以及業務背景。
例如：
- SAST 有助於及早發現不安全的AI產生程式碼。
- SCA 驗證依賴關係並偵測惡意軟體包。
- 機密安全 偵測跨儲存庫暴露的憑證， pipelines.
- CI/CD 安全性 在不安全的變更發生之前強制執行相關政策。
- 異常檢測 識別開發和交付工作流程中的異常行為。
- ASPM 將調查結果整合到一個風險視圖中，以便團隊能夠優先考慮重要事項。
這一點至關重要，因為人工智慧安全風險本質上是跨層的。易受攻擊的依賴項、暴露的令牌和不安全的流程變更，在單一工具中可能看起來彼此獨立。然而，它們結合起來可能構成一條更大的攻擊路徑。
了解人工智慧安全風險管理框架
多種框架可以幫助團隊建立工作流程。
这 NIST 人工智能風險管理框架 幫助組織機構繪製、衡量、管理和控制人工智慧風險。它對領導階層、合規部門和風險管理專案都非常有用。
这 OWASP 十大法學碩士申請問題 對於應用程式安全團隊來說，這更加實用，因為它直接對應於技術風險，例如快速注入、敏感資料外洩、供應鏈漏洞和過度代理。
这 NCSC人工智慧和網路安全指南 對於需要了解人工智慧如何改變組織網路風險的安全領導者來說，這非常有用。
這些資源共同顯示了一個明確的一點：人工智慧安全必須從人員、流程、系統和軟體交付工作流程等方面進行管理。
清單：如何降低人工智慧安全風險
將此清單作為實際操作的起點。
| 控制區 | 該怎麼辦 | 為什麼重要 |
|---|---|---|
| AI生成的代碼 | 運行 SAST 在 IDE、PR 和 CI/CD pipeline. | 防止不安全的程式碼進入生產環境。 |
| 依賴 | 使用 SCA惡意軟體偵測、EPSS 和可及性。 | 屏蔽人工智慧推薦的風險包裹。 |
| 秘密 | 瀏覽 commits、日誌、歷史記錄、 IaC以及容器。 | 減少憑證外洩和濫用。 |
| CI/CD | 執行 pipeline guardrails 以及政策關卡。 | 阻止不安全的建置和部署。 |
| 代理工具 | 監控工具呼叫、API 存取和工作流程變更。 | 限制過度自主和意外行為。 |
| 風險管理 | 使用 ASPM 將不同層面的研究結果關聯起來。 | 幫助團隊專注於真正的業務風險。 |
關鍵要點
- 人工智慧安全風險現在會影響程式碼、相依性和金鑰。 pipeline以及代理人。
- 傳統應用安全工具仍然是必要的，但它們必須更早運行，並結合更多上下文資訊。
- 人工智慧產生的程式碼在經過驗證之前應視為不可信。
- AI代理工作流程需要 guardrails權限和可觀測性。
- DevSecOps團隊需要統一的可見性 SDLC 有效管理人工智慧風險。
常見問題：人工智慧安全風險
人工智慧安全風險有哪些？
人工智慧安全風險是指在建置、整合或使用人工智慧系統時所出現的威脅或漏洞。它們可能影響模型、資料、提示、程式碼、依賴項、API 等。 pipelines.
DevSecOps團隊面臨的最大AI安全風險是什麼？
最大的風險包括不安全的AI產生程式碼、易受攻擊的依賴項、金鑰外洩、提示注入、過多的代理權限以及不安全因素。 CI/CD 自動化。
人工智慧安全風險與傳統網路安全風險有何不同？
人工智慧系統可以產生程式碼、建議依賴關係、呼叫工具並自主行動。因此，風險出現得更快，且遍及更多層面。 SDLC.
團隊如何降低人工智慧安全風險？
團隊可以透過掃描人工智慧產生的程式碼、驗證依賴關係、偵測金鑰、強制執行等方式來降低風險。 CI/CD guardrails透過監測代理行為並將結果關聯起來 ASPM.
人工智慧生成的程式碼安全嗎？
人工智慧產生的程式碼預設情況下並不安全。在投入生產環境之前，應該對其進行審查、掃描、測試和驗證。
結語：人工智慧安全風險需求 SDLC-等級控制
人工智慧改變了軟體風險的速度和形式。它幫助團隊更快地建立產品，但也為不安全的程式碼、洩漏的機密資訊、不安全的依賴項和高風險的自動化流程進入交付鏈引入了新的途徑。
因此，人工智慧安全不能僅依靠模型治理或政策文件來解決，還需要在人工智慧內部實施切實可行的控制措施。 SDLC：IDE回饋， SAST, SCA秘密檢測 CI/CD guardrails異常檢測和 ASPM水平相關性。
能夠有效管理人工智慧安全風險的團隊，不會成為阻礙人工智慧普及的絆腳石。相反，他們會為人工智慧建構起完善的安全防護層。
