OWASP AI 测试指南落地
将 OWASP AI 测试指南落地：通过非人类身份治理构建安全的 AI 基础
人工智能（AI）正成为现代开发流水线中的核心组件。各行各业都面临着关于如何测试与保护 AI 系统的共同难题——必须同时考虑其复杂性、动态性以及引入的全新风险。全新的 OWASP AI 测试指南正是为了应对这一挑战而生。
这份由社区主导编写的指南，提供了全面且持续演进的框架，用于系统性地评估 AI 系统的多个维度，包括对抗鲁棒性、隐私、公平性与治理。构建安全的 AI 不仅仅是保护模型本身，而是要保护围绕模型的一切。
如今的大多数 AI 工作流程都依赖于非人类身份（Non-Human Identities，NHIs）：服务账户、自动化机器人、临时容器、CI/CD 作业等。这些 NHIs 负责管理 AI 系统所依赖的基础设施、数据流转与编排任务。如果它们的访问权限没有得到妥善保护、治理与监控，那么 AI 测试将变得毫无意义——因为攻击者不会直接攻击模型，而是绕开它。
让我们深入探讨 OWASP AI 测试指南中的核心概念，看看其建议如何与我们许多团队已在推进的机密管理与非人类身份治理目标相契合。
一、OWASP AI 测试维度概览
OWASP AI 测试指南定义了 AI 风险的多个核心维度，从安全配置错误到数据治理与对抗韧性。虽然模型层面的测试往往占据主导，但实际上，这些风险中有很大一部分都可以追溯到非人类身份与机密在整个系统中的管理方式。
安全测试：机密泄露与配置错误
AI 环境中的安全测试必须从机密的配置、存储与泄露方式开始。测试环境变量是否受保护、CI/CD 流水线是否注入机密、模型服务基础设施是否泄露敏感访问令牌，这些与测试模型输出同等重要。
OWASP AI 测试指南的一个关键目标是确保机密管理遵循最小权限与零信任原则。AI 系统的任何组件都不应被授予过度且不受监控的权限。隐私与数据治理同样需要这一思路。如果训练数据集是通过仅由嵌入式凭据保护的 API 或仓库获取的，那么这些访问路径必须作为系统隐私态势的一部分进行测试。
凭据泄露可能导致未授权用户访问训练数据，从而增加隐私泄露或模型逆向攻击的风险。因此，映射 NHIs 与数据访问点之间的关系，对于判断 AI 系统是否真正符合隐私要求至关重要。
对抗鲁棒性：供应链与代理完整性
对抗鲁棒性不仅仅局限于那些旨在迷惑模型的输入，它还涉及外部代理与第三方工具如何集成到 AI 工作流程中。这些组件通常依赖令牌或机密进行授权。如果这些凭据过期、权限过大或在多个组件间复用，攻击者可能无需直接攻击模型，而是通过破坏其周围的插件或容器来实现入侵。
尤其是在“氛围编码”（vibe coded）系统逐渐投入生产的今天，确保这些依赖项的机密卫生（secret hygiene）已成为一项基础性安全任务。
监控与治理
最后，这份新测试指南强调了监控与治理的重要性。持续观察机密的使用、轮换与撤销情况，构成了可执行 AI 安全策略的基础。测试不应止步于初始部署，而应随着环境演化持续进行。对非人类身份使用情况的可见性、对未授权访问尝试的告警、以及对凭据使用与泄露历史记录的保留，都为治理提供了测试驱动的方法。
OWASP AI 测试指南呼吁采用分层安全策略，不应只关注模型本身，而应覆盖其背后的访问、自动化与身份环境。机密与 NHI 管理不再是次要问题，而是决定 AI 系统是否值得信任与有效测试的核心要素。
二、构建政策驱动的 AI 安全文化
OWASP 最新测试指南强调，真正保护 AI 系统意味着构建持续、具备基础设施感知能力的流程，而非仅做被动修补。组织若要成功，必须确保政策可执行，且执行过程可衡量、有效。
洞察你的 NHI 资产
任何 NHI 战略的核心，都是构建一个统一的机密资产清单，覆盖代码仓库、CI/CD 流水线、容器与云环境。但可见性只是起点。将每个机密映射到使用它的非人类身份（NHI），并将基础设施行为与访问治理关联起来，应成为基线要求。这样安全团队不仅能判断某个机密是否存在，还能分析谁在（或什么在）使用它，以及该使用是否符合既定政策。首次真正意义上，你可以拥有一个统一视图，无论 NHIs 以何种形式存在。
通过追踪 NHIs 及其关联权限，优秀的工具将帮助组织识别权限过大的令牌、检测跨环境复用的机密，并验证最小权限原则的落实情况。这一层洞察支持主动测试：安全团队可以模拟政策违规场景，在机密被合并前收到硬编码告警，并在基础设施演进过程中持续评估合规态势。
规模化治理与响应自动化
除了预防，团队还需强化事件响应与长期治理能力。实时告警泄露或轮换的机密、与 SIEM 和 SOAR 工具集成以实现集中响应、以及提供可追溯的机密事件时间线以支持根因分析与取证，这些都是在评估工具时应重点考虑的要素。遥测与可追溯性的结合，使组织符合指南对治理与监控的要求。
三、实战示例：保护一个 LLM 流水线
为说明其实际应用，考虑一个负责使用内部数据集微调专有大型语言模型（LLM）的团队。其开发工作流程包括：包含脚本与配置的训练仓库、通过 CI/CD 部署的 Docker 容器、查询专有数据服务的 API 集成，以及具有持久基础设施访问权限的定期重训练代理。
此类设置构成了一个丰富多样的 NHI 景观，每个身份都有其操作范围、凭据集与独特风险。团队需要一种工具，能够在机密进入生产环境前检测代码中嵌入的机密、扫描容器镜像中意外打包的凭据，并追踪 API 令牌在不同环境间的流转。
这种映射能力使安全团队能够提出关键问题：
[*]为何该重训练代理同时具有生产数据与 staging 凭据的访问权限？
[*]为何开发者令牌被编排服务复用？
[*]某个关键令牌是否在多个流水线中六个月未轮换？
借助合适的工具，这些问题不再是理论假设，而是可回答、可审计、可执行的。
通过持续监控机密使用情况，并将其与 NHI 行为关联，你可以将一个黑盒系统转变为透明系统。这种方法使 AI 基础设施符合 OWASP 对治理、测试与保障的期望，为团队提供了从漏洞识别到修复再到政策验证的清晰路径。
四、从测试模型到保护整个生态系统
AI 安全不仅仅是关于对抗样本，而是构建端到端可信赖的系统。你的信任必须覆盖那些驱动训练任务、容器部署与插件集成的 NHIs 与机密。这一点在 OWASP AI 测试指南中已明确指出，我们对此深表认同。
通过构建统一的机密资产清单，并将其映射到使用它们的 NHIs，你的工具应使组织能够将安全策略实施为一个活的、可测试的系统。重点在于赋能团队验证访问控制、减少身份蔓延，并在 AI 基础设施的每一层强制执行最小权限。
对于希望与该指南或 OWASP 任何 Top 10 指南保持一致的组织而言，这种控制与可见性水平是基础性的，而非可有可无。
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作者：Petter Liu
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