OWASP生成式AI安全事件响应指南：中小企业四大关键要点

根据GitHub开发者调查，78%的受访者目前使用或计划在两年内使用生成式AI（GenAI）。探索OWASP的GenAI安全事件指南，了解中小型企业如何应对这一新前沿领域的网络威胁。

2025年6月，美国国家标准与技术研究院（NIST）发布了一个与Microsoft 365 Copilot相关的新关键通用漏洞披露（CVE）项目。该漏洞使攻击者能够利用微软人工智能驱动的自主电子邮件处理代理自动提取敏感信息。

各类规模的企业都日益将AI集成到日常运营和工具中。根据斯坦福以人为本人工智能研究所的数据，2024年有78%的组织使用了AI。然而，虽然生成式AI能解锁新机遇，但也通过新威胁和攻击显著扩大了风险格局。

OWASP的GenAI安全事件响应指南：是什么及为何需要它？

想象一下，资金紧张的小型企业通过实施基于AI的聊天机器人来回答客户基本查询能节省多少资金。或者如果您的开发人员使用AI驱动的编码工具，公司能多快发布软件应用程序。

AI代理是极好的工具和资源——至少表面如此。它们在整个业务中工作，访问和分析敏感或机密数据，并根据发现采取行动。这些代理拥有进入您系统和网络的自由通行证，就像一把万能钥匙，能打开组织所有的门，包括最关键的门。而这正是情况可能迅速恶化的地方。

OWASP的GenAI安全事件响应指南为您提供指导方针和最佳实践，以保护您的业务和客户免受独特的GenAI安全威胁。下表高级概述了每个中小企业应遵循的四个关键行动，以预防和应对最常见的GenAI安全威胁。

但这只是开始。继续阅读以发现保护您的业务免受这些挑战性威胁的实用技巧。

OWASP的GenAI安全事件响应指南：中小企业的四个要点

1. 学会区分GenAI安全攻击与传统网络安全事件

当您成为网络安全事件的受害者时，您会怎么做？您会寻找可疑模式，例如：

• 来自可疑IP地址或国家的登录
• 恶意代码执行
• 添加到您的应用程序或网站的脚本
• 可能被利用的未修补系统

这很好，只要您处理的是"传统"网络安全事件，如勒索软件、供应链攻击或恶意软件感染。然而，GenAI安全攻击不同。它们通常包含独特元素，使得使用标准工具和分析极难检测。

以下是帮助您区分GenAI安全事件和传统事件的一些指标示例。

GenAI安全攻击

假设您将GenAI集成到持续集成/持续交付（CI/CD）流程中。起初一切顺利：您的开发人员在几分钟内从空白页面到原型，并且比以往任何时候都更快地发布新功能。太棒了。

然后有一天，您开始注意到对CI/CD管道工件和AI代码仓库的未经请求的更改。此外，您的一位开发人员提醒您，某些AI模型依赖项正在从未经验证的第三方源拉取。

恭喜！您刚刚发现了前两个GenAI安全泄露指标。在这个具体示例中，攻击者目标是AI实现层。

为防止类似情况发生在您身上，请寻找下表中描述的迹象。

尝试使用常规网络安全工具和方法识别这些模式或脚本。考虑到指标因坏人操纵的AI堆栈层（即用于构建、训练、部署和管理AI的工具、技术和框架）而有很大不同，您将会很困难。

传统网络安全攻击

有时，恶意行为者可能利用相同情况（即集成到CI/CD流程中的GenAI工具）发起传统网络安全攻击。他们这样做有多种原因。例如，为了炫耀技能或为了动手挑战的刺激。

无论原因如何，在这种情况下，您的安全团队将必须处理完全不同的指标，例如：

• 未经授权的SSH或API密钥访问开发基础设施，或
• 被入侵的账户推送恶意AI模型更新。

好消息是这些很容易通过标准安全工具、模式和分析检测到。

2. 了解中小企业常见的GenAI安全威胁

虽然OWASP GenAI安全事件响应指南中涵盖的许多主题针对大型组织和企业，但中小型公司可以从中学习关键经验。

熟悉常见的GenAI安全威胁

OWASP GenAI安全报告包括广泛的AI攻击列表，例如：

• 提示注入。这是最常用的攻击向量之一，用于利用LLM中的漏洞。网络犯罪分子操纵模型输入以执行未经授权的命令、窃取敏感数据或更改模型结果，而不会被传统安全机制阻止。这在针对Google Gemini的越狱攻击（一种提示注入）中得到了证明。
• AI模型投毒。想象您正在训练一个基于GenAI的安全工具以实时识别网站上的漏洞。一个狡猾的家伙可以操纵训练数据，使模型学会排除或忽略特定的恶意模式。这不是破坏模型安全性和生成恶意结果的好方法吗？
• 数据泄露。攻击者利用AI通过另一种提示注入窃取敏感信息。AI模型具有惊人的记忆力——比我和您的都好——但它们也有"大嘴巴"。意思是，如果您使用正确的提示，您的GenAI模型将坦率地透露个人身份信息（PII）、凭据和其他类型的机密数据。就像Kevin Liu在2023年对Bing Chat所做的那样。

那么，您可以做什么来防止这种情况发生在您身上？

进行风险评估

主动评估可能影响您运营、财务和声誉的潜在GenAI安全风险。

• 列出并评估每个威胁的潜在影响。这包括合规性、可能性和速度。
• 使用风险管理框架。例如，美国国家标准与技术研究院的AI RMF也适用于中小型企业。
• 明确谁负责GenAI安全风险。注意谁监控它们以及这些活动如何发生。

了解您的系统

您知道您的组织使用哪些GenAI工具吗？如果不知道，是时候行动了。

• 对您公司中部署的所有AI资产进行分类。您可以通过功能（如聊天机器人、社交媒体馈送算法）、关键性、数据敏感度级别和模型部署策略（如它们是基于云还是本地部署）来做到这一点。
• 创建AI资产和依赖项清单。此过程可以包括生成AI物料清单。
• 记录您的AI模型、数据集和基础设施。

映射用户如何访问您组织的AI工具

了解您的员工如何访问和与AI工具交互。它将帮助您识别潜在入口点并加强访问控制和安全性。

• 记录您的Web应用程序和移动应用程序如何授予和控制用户对AI功能的访问。例如，它们使用简单的ID和密码，还是更安全的无密码身份验证方法？
• 列出所有使系统或应用程序能够与GenAI工具交互的内部和外部API。包括端点、身份验证方法、授权协议和数据交换格式（如JSON）。
• 特别注意那些与AI工具的连接未受安全套接字层/传输层安全证书保护的API和应用程序。它们容易受到中间人攻击。找到了一些吗？将其添加到您的列表中，并通过购买和安装SSL/TLS证书立即修复问题。

3. 准备团队并建立响应和恢复计划

例如，如果您已经制定了网络安全事件响应计划，那么您已经有一个良好的开端。使用此计划作为基础，并扩展它以涵盖GenAI安全事件的独特特征和级联影响。

请记住：GenAI事件不仅会影响您业务的单个部分，如您的网络或端点。它几乎肯定会对所有依赖系统产生级联效应，因此：

确定您的响应团队和角色

此类特殊事件需要特定的专业知识和角色。创建专门的AI响应团队。

以下是小型企业的"成分"：将事件响应经理的专业知识与AI安全专家/分析师的分析技能相结合。用ML工程师和外部法律顾问加强此核心，以处理法律和道德相关问题。

您有中型公司吗？在等式中添加数据科学家和经过ML威胁培训的2/3级SOC分析师。瞧——您的AIRT已准备好战斗。

为您（或您的团队）获取培训

我相信您（或您的网络安全团队）在工作中表现出色。然而，虽然某些GenAI安全事件可能显示出与经典网络安全攻击的相似之处，但它们也包括显著的特殊性，需要专门培训。毕竟，没有人能知道一切。

相信我，尽管我是网络安全领域的老手，我也不得不学习更多关于AI特定威胁和漏洞的知识。您知道吗？这是非常值得的。

您不知道从哪里开始？这些资源将使您走上正轨：

• OWASP LLM应用Top 10 2025
• OWASP LLM和GenAI数据安全最佳实践
• OWASP GenAI安全项目 - 威胁防御COMPASS运行手册
• OWASP AI交换
• MITRE对抗性人工智能系统威胁格局
• MIT AI风险存储库

测试您的知识

最后但同样重要的是，通过组织GenAI安全竞赛和AI事件模拟来评估团队的知识。阅读和讨论关于真实世界GenAI安全事件的报告，从他人过去的错误中学习，以避免未来自己犯这些错误。

创建以GenAI为重点的响应和恢复计划

正如我们所发现的，GenAI安全攻击与众不同。因此，它们需要专门的响应和恢复计划，概述如何检测、分析、遏制、根除和从AI相关安全事件中恢复。

您的组织有一套针对网络安全攻击的响应和恢复计划吗？使用它们作为起点，并遵循详细的OWASP GenAI安全指南。

确保您的响应计划帮助您执行以下操作：

• 指示一个或多个安全通信渠道。它将帮助您快速安全地保护通信和敏感事件信息的机密性和完整性传输中和静态加密。例如，如果您有内部聊天服务，请在Web服务器上安装可信的SSL/TLS证书。如果您使用电子邮件，请使用SSL/TLS证书保护邮件服务器，并使用电子邮件签名证书通过端到端加密保护个人通信。
• 定义事件的影响和范围。GenAI攻击不仅会影响您的网络或单个应用程序。它就像海啸，摧毁其路径上的任何东西，包括整个AI生命周期和依赖系统。从模型到数据集和AI决策，任何东西都可能被破坏。当它发生时，它将产生您必须识别、列出、衡量和描述的真实世界后果。
• 指定服务级别协议。当最坏的情况发生时，您和/或您的团队必须能够快速评估事件的严重性并相应响应。创建AI严重事件矩阵，并使用它建立与攻击严重性级别直接相关的明确SLA。您面临关键事件吗？SLA将帮助您确保在必要的时间范围内解决攻击，以将损害和中断限制在最低限度。

一旦准备好，测试它。它有效吗？干得好。现在，开始制定您的GenAI安全事件恢复计划。有一个专门的部分列出了许多可能的恢复策略，例如：

• 扫描您的API、网站、Web应用程序、AI基础设施和CI/CD环境以查找漏洞。例如，像Sectigo SiteLock这样的工具将帮助您解决和根除网站中的漏洞和恶意软件，包括AI生成的恶意代码。
• 检查您的模型分发渠道。事件后您是否必须将AI模型重新部署到端点或合作伙伴？如果是这样，您必须使用经过身份验证的加密通道来这样做。用外行的话说：用由可信提供商颁发的组织验证或扩展验证SSL/TLS证书保护您的分发通道。这样，没有人能够在传输过程中修改您的AI模型相关数据。
• 验证您只使用签名的脚本和模型。例如，如果您使用GenAI工具生成脚本或代码，它们必须使用可信的代码签名证书签名。它将保护它们免受基于AI的篡改和恶意软件。

现在，在您跑去加强防御之前，让我们在下一节中看一个实用的GenAI安全攻击示例。

4. 预防和处理GenAI供应链攻击

中小企业通常依赖第三方工具和AI驱动的解决方案进行关键活动，如客户支持和软件开发。因此，供应链攻击是它们最糟糕的噩梦之一。SolarWinds和Kaseya只是两个确认此类攻击破坏力的知名网络安全事件。

但当涉及AI系统时，情况可能变得更糟。在2025年上半年，坏人毒化了一家未具名跨国医疗设备制造商的机器学习系统的训练数据。该系统用于验证多种救生设备的软件更新，包括胰岛素泵和起搏器。

受损模型允许攻击者远程访问患者的救生设备（和数据），导致公司和医疗保健提供商召回数千台设备。GenAI安全问题不仅可能导致数据泄露或破坏整个供应链的运营。它们还可能导致物理损害，造成生死攸关的情况。

那么，您如何保护您的组织和客户免受如此强大但破坏性攻击的侵害？

• 将安全集成到AI软件开发生命周期的每个阶段。实施安全编码最佳实践，测试模型的数据泄露和提示注入，扫描AI组件的漏洞，并实施安全身份验证。如果可能，使用无密码。使用像Pip-audit或npm audit这样的工具来识别和修复有缺陷或恶意的包。
• 对能签名的所有内容进行数字签名。充分利用您在可信代码签名证书上的投资。使用它来签名您的代码、训练脚本、管道、权重和AI工件。是的。代码签名证书也可以签名这些，并保护它们免受篡改和恶意软件。
• 生成AI物料清单。创建AI-BOM和ML-BOM。它们的工作原理与SBOM完全相同。为了让您了解，您的聊天机器人的AI-BOM将列出其所有资产和依赖项（如元数据、库和组件）。网络事件后，确保您发布新的AI和ML-BOM。这样，您将能够检查所有GenAI资产和依赖项是否仍然可信并正确记录。
• 保护您的API连接。根据F5 2025应用策略状态报告，94%的组织在多个环境中部署应用程序。确保所有API请求通过使用由知名证书颁发机构颁发的SSL/TLS证书的安全连接进行。身份验证后，它将创建一个加密通信通道。这样，攻击者将无法窥探交换的数据。
• 监控活动和依赖项。2024年，NullBulge组针对常见的AI应用程序扩展。他们诱骗受害者下载恶意库和预训练模型集合在GitHub和Hugging Face上公开可用的存储库中。因此，不断监控依赖项。记录活动，如登录和下载，以识别未经授权的访问或更改。

关于OWASP的GenAI安全事件响应指南四个关键要点的最终思考

新技术令人兴奋，可以极大地增强各种规模企业的能力和服务。然而，引入GenAI工具也带来了新的安全风险。我们希望OWASP的GenAI安全事件响应指南中的这四个关键要点将帮助您驾驭GenAI安全威胁海洋的挑战性水域。

您想了解更多关于如何有效保护中小型企业免受攻击的信息吗？查看这些额外资源：

• NIST网络安全框架2.0的5个中小企业要点
• 软件供应链安全风险、威胁和缓解措施的终极指南
• 如何在您的小型企业内实施持续威胁暴露管理