4 Key SMB Takeaways from OWASP’s GenAI Security Incident Response Guide

October 10, 2025

GitHub的开发者调查显示，78%的受访者目前正在使用或计划在两年内使用生成式人工智能。探索OWASP的生成式AI安全事件指南，了解中小型企业如何应对这一新的网络威胁前沿。

2025年6月，美国国家标准与技术研究院发布了一项与Microsoft 365 Copilot相关的新的关键通用漏洞披露。该漏洞使攻击者能够利用微软的人工智能自主电子邮件处理代理自动提取敏感信息。

无论规模大小，企业都在日益将AI集成到其日常运营和工具中。然而，虽然生成式AI可以解锁新的机遇，但它也通过新的威胁和攻击显著放大了风险格局。和其他技术一样，它们也有可被利用的弱点。

我们为您阅读了第一份OWASP生成式AI安全事件响应指南，并总结了四个关键要点，以帮助像您这样的中小型企业预防潜在的安全问题。

OWASP生成式AI安全事件响应指南：它是什么？您为何需要它？

AI代理是极好的工具和资源——至少在表面上是如此。它们在整个业务范围内工作，访问和分析敏感或机密数据，并根据其发现采取行动。这些代理拥有进入您系统和网络的“万能钥匙”。而这里正是事情可能迅速变得棘手的地方。

OWASP的生成式AI安全事件响应指南为您提供了指导方针和最佳实践，以保护您的业务和客户免受独特的生成式AI安全威胁。下表概要介绍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生成式AI安全威胁。

但这只是开始。请继续阅读，了解保护您的业务免受这些挑战性威胁的实用技巧。

OWASP生成式AI安全事件响应指南：给中小企业的四点启示

1. 学会区分生成式AI安全攻击与传统网络安全事件

当您是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中的脚本，或可能被利用的未修补系统。

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，这很好。然而，生成式AI安全攻击则不同。它们通常包含独特的元素，使得使用标准工具和分析极难检测。

以下是一些示例指标，可帮助您区分生成式AI安全事件和传统事件。

生成式AI安全攻击 假设您将生成式AI集成到您的持续集成/持续交付过程中。起初，一切都很顺利：您的开发人员在几分钟内从空白页面完成原型设计，并以前所未有的速度交付新功能。太棒了。

然后，有一天，您开始注意到您的CI/CD管道工件和AI代码仓库中出现了无人请求的更改。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来源拉取。

恭喜！您刚刚发现了生成式AI安全遭入侵的头两个指标。在这个具体示例中，攻击者瞄准了AI实施层。

为防止类似情况发生在您身上，请寻找下表中描述的迹象。

尝试使用传统的网络安全工具和方法来识别这些模式或脚本。考虑到指标根据坏人操纵的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，您将会非常困难。我们不会在此全部列出，但您可以在OWASP的指南中找到足够的例子。

传统网络安全攻击 有时，恶意行为者可能会利用相同的情况来发起传统的网络安全攻击。他们这样做有很多原因，例如炫耀技能或为了亲自动手的挑战带来的刺激。

无论原因如何，在这种情况下，您的安全团队将不得不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的AI模型更新。

好消息是，这些很容易通过标准的安全工具、模式和分析检测到。

2. 了解中小企业常见的生成式AI安全威胁

虽然OWASP生成式AI安全事件响应指南中涵盖的许多主题针对的是大型组织和企业，但中小型公司可以从中汲取关键经验教训。

熟悉常见的生成式AI安全威胁 OWASP生成式AI安全报告包括一系列广泛的AI攻击，例如：

• 提示注入。 这是最常用的攻击向量之一，用于利用大型语言模型中的漏洞。网络罪犯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。针对Google Gemini的越狱攻击（一种提示注入）就证明了这一点。
• AI模型投毒。 想象一下，您正在训练一个基于生成式AI的安全工具，以实时识别您网站上的漏洞。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。这不是一种破坏模型安全性和产生恶意结果的绝妙方式吗？
• 数据泄露。 攻击者利用AI通过另一种提示注入来窃取敏感信息。AI模型有着惊人的好记性——比您和我的都好——但它们也“话很多”。意思是，如果您使用正确的提示词，您的生成式AI模型会坦率地透露个人身份信息、凭证和其他类型的机密数据。

那么，您可以采取什么措施来防止这种情况发生在您身上呢？

进行风险评估 主动评估可能影响您运营、财务和声誉的潜在生成式AI安全风险。

• 列出并评估每个威胁的潜在影响。这包括合规性、可能性和传播速度。
• 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也适用于中小企业。
• 明确谁对生成式AI安全风险负责。了解谁在监控它们以及这些活动如何进行。

了解您的系统 您知道您的组织使用哪些生成式AI工具吗？如果不知道，是时候行动了。

• 对您公司部署的所有AI资产进行分类。您可以按功能、关键性、数据敏感度级别和模型部署策略进行分类。
• 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。

绘制用户如何访问组织AI工具的路径图 了解您的员工如何访问AI工具并与AI工具交互。这将帮助您识别潜在的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功能的访问权限。例如，他们使用的是简单的ID和密码，还是更安全的无密码身份验证方法？
• 列出所有那些使系统或应用程序能够与生成式AI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。
• 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。您发现了一些吗？将其添加到您的列表中，并通过购买和安装SSL/TLS证书立即修复此问题。

3. 准备您的团队并制定响应和恢复计划

例如，如果您已经制定了网络安全事件响应计划，那么您已经有了一个良好的开端。以此计划为基础，并将其扩展到涵盖生成式AI安全事件的独特特征和连锁影响。

请记住：生成式AI事件不会只影响您业务的单个部分，比如您的网络或一个端点。它很可能会在您所有依赖的系统上产生连锁效应，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。创建一个专门的AI响应团队。

以下是针对小型企业的“配方”：将事件响应经理的专业知识与AI安全专家/分析师的分析技能结合起来。用一名机器学习工程师和一名负责法律和道德相关问题的外部顾问来加强这个核心。

您有一家中型公司吗？在等式中加入一名数据科学家和一名受过机器学习威胁培训的二级/三级安全运营中心分析师。瞧——您的AIRT已准备好投入战斗。

为您（或您的团队）获取培训 我相信您（或您的网络安全团队）在工作中非常出色。然而，尽管一些生成式AI安全事件可能与经典网络安全攻击有相似之处，但它们也包含显著的特殊性，需要专门培训。毕竟，没有人能无所不知。

您不知道从哪里开始？这些资源将引导您走上正确的道路：

• OWASP LLM应用程序十大安全风险（2025）
• OWASP LLM和生成式AI数据安全最佳实践
• OWASP 生成式AI安全项目 – 威胁防御指南运行手册
• OWASP AI 交换站
• MITRE 人工智能系统对抗性威胁全景图
• MIT AI 风险库

测试您的知识 最后但同样重要的是，通过组织生成式AI安全竞赛和AI事件模拟来评估您团队的知识。阅读和讨论关于真实世界生成式AI安全事件的报告，从他人过去的错误中学习，以避免自己将来犯同样的错误。

创建以生成式AI为重点的响应和恢复计划 正如我们所发现的，生成式AI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。

您的组织是否有一套针对网络攻击的响应和恢复计划？以它们为起点，并遵循详细的OWASP生成式AI安全指南。

确保您的响应计划帮助您做到以下几点：

• 指明一个或多个安全通信渠道。 这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。例如，如果您有内部聊天服务，请在您的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证书保护您的电子邮件服务器，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。 生成式AI攻击不仅会影响您的网络或单个应用程序。它会像海啸一样，摧毁其路径上的一切，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。当这种情况发生时，它将产生您必须识别、列出、衡量和描述的现实后果。
• 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做出相应响应。创建一个AI事件严重性矩阵，并使用它来建立明确的SLA，这些SLA直接与攻击的严重性级别相关联。您正面临一个严重事件吗？SLA将帮助您确保在必要的时间范围内解决攻击，从而将损害和中断降至最低。

一旦准备就绪，就测试它。它有效吗？干得好。现在，开始制定您的生成式AI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环境是否存在漏洞。 例如，像Sectigo SiteLock这样的工具将帮助您解决和根除您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。 事件发生后，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执行此操作。用通俗的话说：使用由可信提供商颁发的组织验证或扩展验证SSL/TLS证书来保护您的分发渠道。这样，在传输过程中，没有人能够修改您的AI模型相关数据。
• 验证您只使用签名的脚本和模型。 例如，如果您使用生成式AI工具生成脚本或代码，则必须使用受信任的代码签名证书对其进行签名。这将保护它们免受基于AI的篡改和恶意软件的侵害。

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生成式AI安全攻击示例。

4. 预防和处理生成式AI供应链攻击

中小企业通常依赖第三方工具和AI驱动的解决方案来完成客户支持和软件开发等至关重要的活动。因此，供应链攻击是它们最可怕的噩梦之一。SolarWinds和Kaseya只是两个众所周知的网络安全事件，证实了此类攻击的破坏性。

但是当AI系统参与其中时，情况可能会变得更糟。2025年上半年，坏人投毒了一家未具名的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类型的救生设备（包括胰岛素泵和起搏器）的软件更新。

被破坏的模型允许攻击者远程访问患者的救生设备和数据，导致该公司和医疗服务提供商召回了数千台设备。生成式AI安全问题不仅可能导致数据泄露或扰乱整个供应链的运营，还可能造成物理损害，导致生死攸关的情况。

那么，如何保护您的组织和客户免受如此强大但又极具破坏性的攻击呢？

• 将安全性集成到AI软件开发生命周期的每个阶段。 实施安全编码最佳实践，测试您的模型是否存在数据泄漏和提示注入，扫描您的AI组件是否存在漏洞，并实施安全身份验证。如果可能，请使用无密码身份验证。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软件包。
• 对所有可能的内容进行数字签名。 好好利用您投资于可信代码签名证书的资金。使用它来签署您的代码、训练脚本、管道、权重和AI工件。是的，代码签名证书也可以签署这些内容，并保护它们免受篡改和恶意软件的侵害。
• 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。为了给您一个概念，您的聊天机器人的AI-BOM将列出其所有资产和依赖项。发生网络事件后，请确保您签发新的AI和ML-BOM。这样，您将能够检查所有生成式AI资产和依赖项是否仍然可信并得到适当记录。
• 保护您的API连接。 根据F5的2025年应用程序策略状态报告，94%的组织拥有跨多个环境部署的应用程序。确保所有API请求都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，它将创建一个加密的通信通道。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组织针对常见的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。因此，要持续监控依赖项。记录登录和下载等活动，以识别未经授权的访问或更改。

关于OWASP生成式AI安全事件响应指南四个关键要点的最后思考

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，引入生成式AI工具也带来了新的安全风险。我们希望OWASP生成式AI安全事件响应指南的这四个关键要点能帮助您在生成式AI安全威胁的挑战性水域中航行。

您想了解更多关于如何有效保护您的中小企业免受攻击的信息吗？请查看这些额外资源：

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• 软件供应链安全风险、威胁和缓解措施的终极指南
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