随着AI日益嵌入我们的应用，安全性考虑发生了巨大变化。传统安全措施在AI系统可能以意外方式运行、学习不适当模式或通过输入被操纵的情况下是不够的。

新的安全范式

AI驱动的应用引入了独特的攻击面。根据Vercel负责任部署指南的见解，AI系统需要从根本上不同的安全方法。

理解AI特定威胁

提示注入

攻击者在输入中嵌入恶意指令，AI系统将其解释为合法命令。这可能导致数据泄露、未授权操作或系统妥协。

训练数据投毒

如果攻击者能够影响用于训练或微调模型的数据，他们可以创建后门或操纵行为。

模型逆向

复杂的攻击可以从AI系统中提取敏感的训练数据或专有模型信息。

对抗性输入

精心设计的输入旨在导致AI系统故障或泄露信息。

基本安全实践

1. 输入验证和清理

对AI系统的每个输入都应严格验证。这包括：

提示注入尝试的内容过滤
长度和格式限制
尽可能使用白名单输入验证

2. 输出验证

不要盲目信任AI输出。实施：

检测不当输出的内容分类
结构化输出的格式验证
敏感操作的人工参与验证

3. 最小权限原则

AI Agent应该只访问其特定任务所需的资源。积极地划分权限。

4. 审计日志

维护全面的：

所有输入和输出
Agent决策和行动
系统状态变更
异常和边缘情况

保护AI Agent

正如Vercel工程见解所强调的，自主AI Agent需要额外保障：

行动边界

定义Agent可以自主采取的明确、可枚举的行动列表。永远不要留下开放式的关键权限。

升级触发器

配置以下情况的自动人工升级：

高价值交易
正常模式外的访问请求
系统配置变更
任何有不可逆后果的行动

沙箱

在有限系统访问的隔离环境中运行AI Agent。这可以控制受损或行为不当Agent的潜在损害。

数据保护

敏感数据处理

除非绝对必要，否则永远不要向AI系统发送敏感数据。当你必须这样做时：

传输和静态加密
实施严格的保留策略
使用数据最小化技术
提供清晰的用户同意机制

模型访问控制

实施API访问的身份验证、速率限制和使用监控以防止滥用。

在开发中构建安全

安全不应该是事后想法。在整个开发过程中整合它：

威胁建模

在构建之前，映射出特定于你AI实现的潜在攻击向量。

红队测试

用对抗性输入和攻击场景主动测试你的系统。

事件响应

当安全事件发生时（不是如果），有清晰的程序。在你的手册中包括AI特定场景。

合规考虑

根据你的行业和位置，你可能面临特定法规：

GDPR：透明度、同意和数据权利要求
AI法案（欧盟）：基于风险的分类和高风险AI系统要求
行业特定法规：医疗、金融和其他部门有额外要求

Tikship的安全

在Tikship，我们认真对待安全。我们的平台实施企业级安全措施，包括加密通信、访问控制、审计日志和定期安全审计。我们相信安全性和卓越功能并驾齐驱。

结论

AI安全是复杂的且不断发展的。今天有效的实践可能随着攻击技术的发展需要调整。保持信息灵通，定期测试，始终优先考虑用户及其数据的安全。构建安全的AI应用不只是好道德——它还是好生意。

AI应用安全最佳实践：保护你的智能系统

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