实证分析：AI安全代理中的非线性令牌消耗
严重性：中等 类型：违规
本报告重点强调了在蓝队运营中使用按使用付费AI安全代理时遇到的挑战。深度推理任务会导致令牌消耗出现非线性激增，使得在事件响应期间，计量计费模型成本高昂且具有破坏性。分析表明，无限使用量的AI模型更适合持续的防御工作流。虽然这不是一个直接的漏洞或利用，但此问题影响了依赖AI的网络安全团队的运营效率和成本管理。目前没有已知的利用方式或受影响的软件版本。由于其对可用性和工作流连续性的影响，该威胁被评定为中等严重性。使用采用按使用付费计费的AI驱动安全工具的欧洲组织可能面临运营和财务挑战。网络安全运营和AI应用较为先进的国家，如德国、法国和英国，最有可能受到影响。实用的缓解措施包括采用无限使用量的AI方案、优化AI查询设计以减少令牌消耗，以及将AI工具与成本监控集成。这不是传统的安全漏洞，而是对启用AI的安全工作流构成重大运营威胁。
技术摘要
所分析的威胁涉及部署在蓝队网络安全场景（如日志分类、递归调查、关联分析和事件重建）中的按使用付费AI安全代理的运营局限性。在测试中观察到，这些AI代理执行的深度推理任务会引发令牌消耗的非线性激增，这与查询的复杂性或长度不成比例。这种行为导致出乎意料的高使用成本，并且可能由于竞争对手AI服务模型施加的计量计费限制而导致工作流中断。分享的案例研究强调，按使用付费模型难以处理在压力下进行连续、迭代分析所需的计算负载，而这在真实的事件响应场景中很典型。因此，这些计费模型要么会减缓防御操作，要么变得极其昂贵，从而影响网络安全团队的效率和效果。报告主张将无限使用量的AI模型作为持续防御操作的更合适替代方案，因为它们可以避免令牌激增问题并实现不间断的工作流。虽然此问题不构成直接的安全漏洞或违规，但它通过限制AI代理在关键安全功能中的实际可用性，构成了重大的运营威胁。未发现具体的软件版本或利用方式，消息来源为Reddit NetSec讨论，技术指标极少。严重性被评估为中等，原因是其对可用性和运营连续性的影响，而非对机密性或完整性的直接损害。
潜在影响
对于欧洲组织而言，此威胁主要影响AI驱动的网络安全防御的运营效率和成本效益。依赖按使用付费AI安全代理的组织可能因令牌消耗激增而在事件响应期间经历工作流中断，导致威胁检测和缓解延迟。与非线性令牌使用相关的成本增加可能使网络安全预算紧张，从而可能限制AI工具的使用范围。这对于事件数量多或需要迭代AI分析的复杂调查的组织尤其关键。关键时刻AI服务可用性的影响会降低安全运营中心（SOC）的整体韧性。此外，预算受限的小型组织或公共部门实体可能会发现按使用付费模型在财务上不可持续。该威胁不会直接损害数据机密性或完整性，但可能通过阻碍及时的事件响应而间接增加风险暴露。在网络安全中采用AI较先进的欧洲实体，如金融机构、关键基础设施运营商和政府机构，最容易受到这些运营挑战的影响。
缓解建议
- 过渡到提供无限使用量或固定费率计费模式的AI安全代理，以避免令牌消耗激增造成的中断。
- 通过将复杂的推理任务分解为更小、更高效的查询来优化AI查询设计，以减少令牌使用。
- 实施AI令牌消耗的实时监控和告警，以主动检测和管理意外激增。
- 在高压力事件期间，将AI分析与传统自动化工具结合，以减少对深度推理AI任务的依赖。
- 与AI服务提供商合作，了解令牌消耗模式，并谈判为持续安全运营量身定制的企业协议。
- 对SOC分析员进行具有成本效益的AI使用实践培训，并将AI使用预算纳入事件响应规划。
- 在部署前评估具有更可预测计费和性能特征的替代AI平台。
- 如果AI服务变得成本过高或不可用，制定备用的人工程序以保持事件响应的连续性。
受影响国家
德国、法国、英国、荷兰、瑞典、芬兰
来源： Reddit NetSec 发布日期： 2025年12月11日 星期四