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安全运营
在Exposure Command中引入AI攻击防护：守护传统AppSec工具遗漏的领域
Michael Chroney
2025年6月3日 | 最后更新于2025年7月11日 | xx分钟阅读
生成式AI应用的崛起——从内部辅助工具到面向客户的聊天机器人——正在改变企业的运营方式。虽然这些工具推动创新，但也引入了快速演变且往往不可见的风险层。
大多数传统应用安全工具从未设计用于处理对话式AI接口的独特威胁。随着攻击者越来越精明，安全团队需要合适的防护覆盖。
这就是我们兴奋地在Exposure Command和InsightAppSec中推出AI攻击防护的原因。
本次发布将专为AI驱动应用构建的保护功能融入您现有的应用安全工作流，使您能够发现传统工具遗漏的漏洞——并在AI特定威胁演变为业务问题之前加以阻止。
新型风险需要新型防护
随着组织采用生成式AI，它们也在不知不觉中扩大攻击面。大型语言模型（LLM）和AI集成创造了攻击者利用漏洞的新机会，例如：
- 提示注入：诱使模型泄露敏感数据或绕过安全控制
- 插件滥用：通过AI接口滥用连接工具
- 数据泄露：响应中无意暴露敏感信息
问题在于？这些是大多数扫描器无法检测的问题，而手动审查无法扩展。AI攻击防护通过专门设计的能力直面这一差距，应对不断演变的威胁形势。
专为保护关键领域而构建
Exposure Command中的AI攻击防护引入了一系列增强功能，可在您现有的DevSecOps流水线中无缝工作：
- 智能应用的智能扫描：我们增强的R7Crawler以真实方式与LLM和聊天机器人交互——发现传统扫描器无法看到的漏洞
- 专为LLM测试构建：通过6个新攻击模块，包含25+种新攻击技术，针对OWASP LLM十大风险中的六项，帮助您发现提示注入、不当输出处理等问题
- AI感知验证：通过AWS Nova Pro驱动的智能验证减少误报，让团队专注于真实且可操作的问题
- 开发者优先修复：攻击重放和CI/CD集成等功能帮助团队更快修复——而不拖慢发布速度
从代码到云的完整可见性
Exposure Command不止于应用层。通过InsightCloudSec的集成遥测，您还能获得：
- 对环境中生成式AI服务所在位置的全栈可见性
- AI/ML环境中安全最佳实践的自动执行
- 统一上下文，优先处理混合环境中真正有风险的事项
开始使用AI攻击防护
如果您正在构建AI应用——或正在考虑——现在是时候确保您的安全策略跟上步伐。AI攻击防护为您的团队提供可见性、上下文和控制力，在应用越来越智能、攻击者更擅长利用漏洞的世界中管理风险。
无论您是应用安全工程师、风险负责人，还是试图未来验证安全态势的CISO，Exposure Command都能将一切整合在一起。
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通过完整的攻击面可见性和威胁感知风险上下文，自信地识别和优先处理从端点到云的暴露风险。