摘要： 用安全的模型去守護不安全的模型，用智慧的系統去抵禦來自智慧的攻擊。本文源自 拉風的極客 所著文章，由 TechFlow 深潮 轉載。
01 AI 擲骰子，為什麼總是灰色與黃色先朝上？
在人類的技術史上，AI 並不是第一個「先被黃暴試水」的新物種，灰黃先爆發，也是技術普及的規律而非意外。 1839 年銀板照相術一出，第一波使用者是色情行業； 網際網路初期，電商沒起步，成人網站已經開始琢磨線上支付； 今天的大模型羊毛黨，某種程度上，也是在復刻「域名時代」的暴富神話。 時代的紅利，總是先被灰色與黃色先摸走。因為他們不講合規、不等監管、效率自然超高。 也因此，每一個技術的爆發期，都先是一鍋「渾湯」，AI 自然不例外。 2023 年 12 月，一位駭客只用了一句提示詞 ——「$1 報價」，就誘導一家 4S 店的客服機器人差點以 1 美元賣出一臺雪佛蘭。這就是 AI 時代最常見的「提示詞攻擊」（Prompt Injection）：不需要許可權驗證，不留日誌痕跡，只靠「說得巧」，就能換掉整個邏輯鏈。 再深一步，是「越獄攻擊」（Jailbreak）。攻擊者用反問句、角色扮演、繞路提示等方式，成功讓模型說出原本不該說的東西：色情內容、毒品製造、偽警告資訊…… 在香港，有人甚至靠偽造高管語音，從企業帳戶裡捲走了 2 億港元。 除了騙局，AI 還有「非故意輸出」的風險：2023 年，某教育巨頭的大模型系統在生成教案時誤輸出帶有極端內容的「毒教材」，僅 3 天，家長維權、輿情爆發，公司股價蒸發 120 億元。 AI 不懂法律，但它有能力，而能力一旦脫離監督，就具備傷害性。 但另一個角度來看，AI 的技術是新的，但灰產與黃色的最終流向與手段卻是不變的，而要解決它，靠的還是安全。02 Security for AI
內先說一個被 AI 行業集體迴避的冷知識： 大模型的本質，不是「智慧」，也不是「理解」，而是概率控制下的語義生成。也是因此，一旦超出訓練語境，就可能輸出意料之外的結果。 這種超綱可能是，你想要它寫新聞，它給你寫詩；也可能是你想讓它推薦商品，它突然告訴你今天東京的溫度是零上 25 攝氏度。更有甚者，你告訴它在遊戲裡，如果拿不到某某軟體的正版序列號，它就會被槍斃，大模型就真的可以想盡辦法幫使用者 0 成本找到一個正版軟體序列號。 而要想保證輸出可控，企業就得又懂模型，又懂安全。根據 IDC 最新《中國安全大模型能力測評報告》，阿里在與國內所有具備安全大模型能力的頂級廠商 PK 中，在 7 項指標中有 4 項為第一，其餘 3 項也全部高於行業均值。 做法上，阿里雲安全給出的答案也很直接：讓安全跑在 AI 速度前面，構建一套自下而上、橫跨三層的全棧防護框架 —— 從基礎設施安全，到大模型輸入輸出控制，再到 AI 應用服務保護。 在這三層裡，最有存在感的，是中間層專門針對大模型風險的「AI 安全護欄」（AI Guardrail）。 通常來說，針對大模型安全的風險主要有：內容違規、敏感資料洩露、提示詞注入攻擊、模型幻覺、越獄攻擊這幾類。 然而，傳統的安全方案多為通用型架構，是為 Web 設計的，而不是為「會說話的程式」準備的，自然也無法對大模型應用特有風險產生精準識別與響應能力。對生成內容安全、上下文攻擊防禦、模型輸出可信性等新興問題更是難以覆蓋。更重要的是，傳統方案，缺乏細粒度的可控手段與視覺化追溯機制，這就導致企業在 AI 治理中產生了巨大盲區，不知道問題出在哪裡，自然無法解決問題。 AI Guardrail 真正的厲害之處，不只是「它能攔住」，而是無論你是做預訓練大模型、AI 服務還是 AI Agent 各種不同的業務形態，它都知道你在說什麼、大模型在生成什麼，從而提供精準的風險檢測與主動防禦能力，做到合規、安全、穩定。 具體來說，AI Guardrail 具體負責三類場景的防護： 合規底線：對生成式 AI 輸入輸出的文字內容進行多維度合規審查，覆蓋涉政敏感、色情低俗、偏見歧視、不良价值觀等風險類別，深度檢測 AI 互動過程中可能洩露的隱私資料與敏感資訊，支援涉及個人隱私、企業隱私等敏感內容的識別，並提供數位水印標識，確保 AI 生成內容符合法律法規與平臺規範； 威脅防禦：針對提示詞攻擊、惡意檔案上傳、惡意 URL 連結等外部攻擊行為，可實現即時檢測並攔截，規避 AI 應用的終端使用者的風險； 模型健康：關注 AI 模型本身的穩定性和可靠性，針對模型越獄、Prompt 爬蟲等問題建立了一整套檢測機制，防止模型被濫用、誤用或者產生不可控的輸出，構建 AI 系統的「免疫防線」； 最值得一提的是 AI Guardrail 並非把以上多個檢測模組簡單堆在一起，而是做到了真正的 ALL IN ONE API，不拆分模組，不加錢，不換產品。對於模型輸入輸出風險，客戶不需要再去買額外的產品；對於不同的模型風險：注入風險、惡意檔案、內容合規、幻覺等問題，都能在同一個產品裡解決。一個介面包攬 10 + 類攻擊場景檢測，支援 4 種部署方式（API 代理、平臺整合、閘道器接入、WAF 掛載），毫秒級響應、千級並發處理，精準率高達 99%。 也是因此，AI Guardrail 的真正意義，在於把「模型安全」變成了「產品能力」，讓一個介面，頂一支安全團隊。 當然，大模型不是懸在空中的概念，它是跑在硬體和程式碼上的系統，並承接上層的應用。而針對基礎設施安全、AI 應用服務保護，阿里雲安全，也全都做了升級。 基礎設施層，阿里雲安全推出了雲安全中心，核心是 AI-BOM、AI-SPM 等產品。 具體來說，AI-BOM（AI 物料清單）和 AI-SPM（AI 安全態勢管理）兩大能力，分別解決「我裝了什麼 AI 元件」和「這些元件有多少洞」這兩個問題。 AI-BOM 的核心，是把部署環境中的 AI 元件一網打盡：讓 Ray、Ollama、Mlflow、Jupyter、TorchServe 等超 30 類主流元件，形成一張「AI 軟體物料清單」，自動識別其中存在的安全弱點與依賴漏洞。發現問題資產，不再靠人肉排查，而是通過雲原生掃描。 AI-SPM 的定位則更像是「雷達」：從漏洞、埠暴露、憑據洩漏、明文配置、越權訪問等多個維度持續評估系統安全態勢，動態給出風險等級與修復建議。它讓安全從「快照式合規」，變成「流媒體式治理」。 一句話總結：AI-BOM 知道你在哪裡可能打過更新，AI-SPM 知道你還在哪些地方會再中一拳，儘快加緊防範。 針對 AI 應用保護層，阿里雲安全的核心產品是 WAAP（Web Application & API Protection）。 模型輸出再聰明，如果入口全是指令碼請求、偽造 Token、濫刷介面，那也撐不了幾秒。阿里 WAAP（Web Application & API Protection）就是為此而生。它對 AI 應用不是按「傳統 Web 系統」處理，而是提供專門的 AI 元件漏洞規則、AI 業務指紋庫與流量畫像系統。 比如：WAAP 已覆蓋 Mlflow 的任意檔案上傳、Ray 服務遠端命令執行等 50 + 元件漏洞；內建的 AI 爬蟲指紋庫，可以識別每小時新增萬級以上語料刷子與模型測評工具；API 資產識別功能，可以自動發現企業內部哪一套系統暴露了 GPT 介面，給安全團隊「打點地圖」。 最重要的是，WAAP 與 AI Guardrail 並不衝突，反而互補：一個看「是誰來了」，一個看「說了什麼」。一個像「身份驗證器」，一個像「言行審查員」。這讓 AI 應用具備了一種「自我免疫」能力 —— 通過識別、隔離、追蹤、反制，不止「攔住壞人」，更能「別讓模型自己變壞」。03 AI for Security
既然 AI 落地是擲骰子，有人拿它算命、有人讓它寫情詩、有人用它做灰產，那也就不奇怪，有人會用它來搞安全。 過去，安全運營需要一群人每天看著一堆紅燈綠燈的告警日夜巡邏，白天接手昨天的爛攤子，晚上陪著系統值夜班。 現在，這些都可以交給 AI 完成。2024 年，阿里雲安全體系全面接入通義大模型，推出覆蓋資料安全、內容安全、業務安全、安全運營的 AI 能力叢集，並提出一個新口號：Protect at AI Speed。 意思很明確：業務跑得快，風險更快，但安全還要更快一步。 而用 AI 搞定安全，其實就是兩件事：安全運營效率提升 + 安全產品智慧化升級。 傳統安全系統的最大痛點是「策略更新滯後」：攻擊者變了，規則沒變；告警來了，沒人理解。 大模型帶來改變的關鍵，在於把安全系統從規則驅動轉向模型驅動，以「AI 理解能力 + 使用者回饋」構建起一個閉環生態 ——AI 理解使用者行為 → 使用者回饋告警結果 → 模型持續訓練 → 檢測能力越來越準 → 週期越來越短 → 風險越來越難藏，這就是所謂的「資料飛輪」： 其優勢有二： 一方面是雲上租戶安全運營提效：過去，威脅檢測往往意味著「海量告警 + 人工篩查」的低效模式。如今，通過智慧建模精準識別惡意流量、主機入侵、後門指令碼等異常行為，告警命中率大幅提升。同時，圍繞處置環節，系統實現了自動化處置與極速響應的深度協同 —— 主機純淨度穩定保持在 99%，流量純淨度更是逼近 99.9%。此外，AI 還會深度參與告警歸因、事件分類、流程建議等任務，目前，告警事件型別覆蓋率已達到 99%，而大模型的使用者覆蓋率也超過 88%，安全運營團隊的人效得到前所未有的釋放。 另一方面是雲安全產品能力快速提升。在資料安全層與業務安全層，AI 被賦予了「守門人」職責：基於大模型能力，可在雲上自動識別 800 + 類實體資料並智慧化脫敏與加密處理。不止於結構化資料，系統還內建 30 多種文件與影象識別模型，能夠對圖片中的身份證號、合約要素等敏感資訊進行即時識別、分類與加密。整體資料打標效率提升 5 倍，識別準確率達到 95%，極大降低了隱私資料洩漏的風險。 舉個例子：在內容安全場景下，傳統做法是靠人稽核、打標籤、大規模標註訓練。現在，通過 Prompt 工程與語義增強，阿里實現了標註效率提升 100%、模糊表達識別提升 73%、影象內容識別提升 88%、AI 活體人臉攻擊檢測準確率 99% 的真實收益。 如果說飛輪主打 AI 結合人類經驗的自主防控，那麼智慧助手就是安全人員的全能助理。 安全運營人員每天面對最多的問題是：這個告警什麼意思？為什麼會觸發？是不是誤報？我要怎麼處理？換作過去，查這些問題要翻日誌、查歷史、問老員工、打工單、排技術支援…… 現在，只要一句話。 不過，智慧助手的功能定位不只是問答機器人，更像是安全領域的垂直 Copilot，其五大核心能力包括： 產品答疑助手：自動回答如何配置某個功能、為什麼會觸發這個策略、哪些資源未開啟防護，替代大量工單服務； 告警解釋專家：輸入告警編號，自動輸出事件解釋、攻擊鏈溯源、建議響應策略，並支援多語言輸出； 安全事件覆盤助手：自動梳理一次入侵事件的完整鏈條，生成時間軸、攻擊路徑圖與責任判定建議； 報告生成器：一鍵生成月度 / 季度 / 應急安全報告，涵蓋事件統計、處置回饋、運營成效，支援視覺化匯出； 全語言支援：已覆蓋中文、英文，國際版本 6 月上線，支援自動適配海外團隊使用習慣。 別小看這「五件小事」，截止目前，阿里官方資料表明：已服務使用者數超 4 萬個，使用者滿意度 99.81%，覆蓋告警型別達 100%，prompt 支援能力提升 1175%（同比 FY24）。簡單說，它把值夜班的績效滿分同事、寫報告的實習生、處理告警的工程師、懂業務的安全顧問，全部打包成一個 API，而藉助這個能力，人類只做決策，不再巡邏。04 尾聲
回顧過去，歷史從來不缺「劃時代的技術」，缺的是撐得過第二年熱潮的技術。 網際網路、P2P、區塊鏈、無人駕駛…… 每一波技術爆發時，都曾被稱作「新基建」，但最終留下成為真正基礎設施，只有少數能穿越「治理真空」的。 如今的生成式 AI 正處在類似階段：一邊是模型百花齊放、資本趨之若鶩、應用層層突破；一邊是提示詞注入、內容越權、資料外洩、模型操控，漏洞密佈、邊界模糊、責任失焦。 但 AI 又跟以往的技術不一樣。它不僅能畫圖、寫詩、程式設計、翻譯，還能模仿人類語言、判斷乃至情緒。但也正因如此，AI 的脆弱，不止源於程式碼漏洞，而是人性的反射。人類有偏見，它也會學會；人類貪圖便利，它也會替你投機取巧。 技術自身的便捷性，則是這種反射的放大器：過去的 IT 系統還要講「使用者授權」、攻擊靠滲透；現在的大模型只需要提示詞注入，跟你聊聊天就能帶來系統失誤、隱私洩露。 當然，不存在「完美無瑕」的 AI 系統，那是科幻，不是工程。 唯一的答案，是用安全的模型，去守護不安全的模型；用智慧的系統，去對抗智慧的威脅 —— 用 AI 擲骰子，阿里選擇安全朝上。轉貼自： bnnext.com
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