4 Key SMB Takeaways from OWASP’s GenAI Security Incident Response Guide
2025年10月10日 | 网络安全 | 评分：5.0/5 (15票)
根据GitHub开发者调查，78%的受访者目前使用或计划在未来两年内使用生成式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的网络威胁前沿。
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）条目。该漏洞使攻击者能够利用微软的人工智能（AI）驱动的自主电子邮件处理代理自动提取敏感信息。
无论大小企业，都在日益将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（HAI）的数据，2024年有78%的组织报告使用了AI。然而，生成式AI在解锁新机遇的同时，也通过新的威胁和攻击显著扩大了风险格局。与其他技术一样，它们也存在可能被利用的弱点。
这种情况让你担忧吗？它应该引起重视。但也不必害怕。我们已经为你阅读了第一份OWASP GenAI安全事件响应指南，并总结了四个关键要点，以帮助像你这样的中小型企业预防潜在的安全问题。
OWASP的GenAI安全事件响应指南：是什么以及为何需要它？
想象一下，一个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的基本查询，可以节省多少资金。或者，如果你的开发人员使用AI驱动的编码工具，你的公司软件应用的发布速度能有多快。
AI代理是极好的工具和资源——至少在表面上如此。它们在整个业务中运作，访问和分析敏感或机密数据，并根据其发现采取行动。这些代理拥有进入你的系统和网络的自由通行证，就像一把万能钥匙，可以打开你组织的所有门，包括最关键的那些。而正是在这里，事情可能迅速变得棘手。
OWASP的GenAI安全事件响应指南为你提供了指导方针和最佳实践，以保护你的企业和客户免受独特的GenAI安全威胁。下表概述了每个中小型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。
| 要点 | 行动 | 示例 |
|---|---|---|
| 1. 学会区分GenAI安全攻击与传统网络安全事件 | – 寻找独特的GenAI安全要素。 – 不要仅依赖传统的网络安全工具和分析。 |
GenAI安全攻击指标： – 代码或流水线操纵 – 模型窃取 – 包含后门的AI组件 网络安全攻击指标： – 未经授权的SSH或API密钥访问开发基础设施。 – 被入侵的账户推送恶意的AI模型更新。 |
| 2. 了解中小企业常见的GenAI安全威胁 | – 进行风险评估 – 了解你的系统 – 映射用户如何访问AI工具 |
– 提示词注入 – AI模型投毒 – 数据泄露 |
| 3. 准备团队并制定响应和恢复计划 | – 选择GenAI专项培训 – 确定GenAI事件响应团队和角色 – 使用可信的SSL/TLS和电子邮件签名证书建立安全通信渠道 – 定义事件的潜在影响并指定SLA – 创建包含漏洞扫描、经过认证和加密的软件分发渠道（例如，使用SSL/TLS证书）以及代码签名的恢复计划 |
– OWASP 2025年LLM应用十大风险 – 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交流平台 – MITRE ATLAS – MIT AI风险仓库 |
| 4. 预防和处理GenAI供应链攻击 | – 将安全性集成到AI软件开发生命周期的每个阶段 – 对所有可能的内容进行数字签名 – 生成AI物料清单（BOM） – 保护你的API连接 – 监控活动和依赖项 |
– 训练数据模型投毒 – 第三方模型中的后门攻击 |
但这仅仅是个开始。请继续阅读，以发现应对这些挑战性威胁的实用技巧。
OWASP的GenAI安全事件响应指南：中小企业的四大要点
准备好开始应对GenAI安全挑战了吗？是时候深入探讨每一个要点了。我们开始吧。
1. 学会区分GenAI安全攻击与传统网络安全事件
当你成为网络安全事件的受害者时，你会怎么做？你会寻找可疑模式，例如：
- 来自可疑IP地址或国家的登录，
- 恶意代码执行，
- 添加到你的应用程序或网站的脚本，或
- 可能被利用的未打补丁的系统。
只要你处理的是“传统”网络安全事件，例如勒索软件、供应链攻击或恶意软件感染，这都很好。然而，GenAI安全攻击则不同。它们通常包含独特的要素，使得使用标准工具和分析极难检测。
以下是一些示例指标，可以帮助你区分GenAI安全事件和传统事件。
GenAI安全攻击
假设你将GenAI集成到了你的持续集成/持续交付（CI/CD）流程中。起初，一切都很顺利：你的开发人员在几分钟内从空白页面到原型，并以比以往更快的速度发布新功能。太棒了。
然后，有一天，你开始注意到你的CI/CD流水线工件和AI代码仓库中出现了无人请求的更改。此外，你的一位开发人员提醒你，一些AI模型依赖项正在从未经验证的第三方源拉取。
恭喜！你刚刚发现了前两个GenAI安全泄露指标。在这个具体的例子中，攻击者目标是AI实现层。
为了防止类似情况发生在你身上，请寻找下表中描述的迹象。
| GenAI安全攻击指标 | 示例 | 检测方法示例 |
|---|---|---|
| 代码或流水线操纵 | – AI代码仓库或CI/CD流水线工件的更改 – 受感染的第三方软件包（例如PyTorch）。 |
– AI代码签名 – 软件包扫描 |
| 模型窃取 | – 大量旨在获取模型关键信息的查询 – 通过API请求尝试提取模型的置信度分数和决策参数 |
– 监控提示词和API请求 – 使用语义分析并标记可疑的输入和输出 |
| 包含后门的AI组件 | – AI模型依赖项从未经授权的第三方源拉取 – 预处理/后处理步骤的修改 |
– 监控AI模型依赖项的行为 – 审查组件和数据预处理步骤（例如，数据集和库的导入过程） |
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，你将会遇到很大的困难。我们不会在这里全部列出，但你可以在OWASP的指南中找到足够的例子。
图片说明：图表展示了一个GenAI安全攻击示例：模型窃取。
传统网络安全攻击
有时，恶意行为者可能利用相同的情况（例如，集成到你的CI/CD流程中的GenAI工具）发起传统的网络安全攻击。他们这样做有很多原因。例如，为了炫耀他们的技能或享受动手挑战的快感。
无论原因如何，在这种情况下，你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，这些都很容易被标准的安全工具、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的是大型组织和企业，但中小型公司也可以从中汲取关键的教训。
熟悉常见的GenAI安全威胁
OWASP GenAI安全报告包含广泛的AI攻击列表，其中包括：
- 提示词注入。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，而不会被传统的安全机制阻止。针对Google Gemini的越狱攻击（一种提示词注入）就证明了这一点。
- AI模型投毒。假设你正在训练一个基于GenAI的安全工具，以实时识别你网站上的漏洞。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。这难道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通过另一种提示词注入来窃取敏感信息。AI模型拥有惊人的好记性——比你和我的都好——但它们也有“大嘴巴”。意思是，如果你使用正确的提示词，你的GenAI模型会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，你可以做些什么来防止这种情况发生在你身上呢？
进行风险评估
主动评估可能影响你的运营、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（RMF）。例如，美国国家标准与技术研究院（NIST）的AI RMF也适用于中小型企业。
- 明确GenAI安全风险的责任人。了解谁负责监控这些风险以及这些活动如何进行。
了解你的系统
你知道你的组织使用哪些GenAI工具吗？如果不知道，是时候行动了。
- 对你公司部署的所有AI资产进行分类。你可以按功能（例如聊天机器人、社交媒体源算法）、关键性、数据敏感度级别和模型部署策略（例如，它们是基于云还是本地部署）进行分类。
- 创建AI资产和依赖项的清单。此过程可以包括生成AI物料清单（AI-BOM）。
- 记录你的AI模型、数据集和基础设施。
映射用户如何访问你组织的AI工具
了解你的员工如何访问AI工具并与它们交互。这将帮助你识别潜在的入口点，并加强访问控制和安全性。
- 记录你的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，他们是使用简单的ID和密码，还是使用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（例如JavaScript对象表示法[JSON]）。
- 特别注意那些连接到AI工具的、没有受安全套接层/传输层安全（SSL/TLS）证书保护的API和应用程序。它们容易受到中间人攻击（MITM）。你发现了一些吗？将其添加到你的列表中，并通过购买和安装SSL/TLS证书立即修复问题。
图片说明：图表展示了SSL/TLS证书如何保护API和应用程序与AI工具的连接，防止MITM攻击。
3. 准备团队并制定响应和恢复计划
例如，如果你已经制定了网络安全事件响应计划，那么你已经有了一个良好的开端。以此计划为基础，进行扩展，以涵盖GenAI安全事件的独特特征和连锁影响。
请记住：GenAI事件不会只影响你业务的单一环节，如你的网络或一个端点。它几乎肯定会对所有依赖系统产生连锁效应，因此：
确定你的响应团队和角色
这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（AIRT）。
以下是针对小企业的“配方”：将事件响应经理的专业知识与AI安全专家/分析师的分析技能相结合。用一名ML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。
你有一家中型公司吗？那么在方程式中加入一名数据科学家和一名受过ML威胁培训的二级/三级安全运营中心（SOC）分析师。瞧——你的AIRT已经准备好投入战斗了。
为你（或你的团队）提供培训
我相信你（或你的网络安全团队）非常擅长你的工作。然而，虽然一些GenAI安全事件可能显示出与典型网络安全攻击的相似之处，但它们也包含显著的独特性，需要专门的培训。毕竟，没有人能知道所有事情。
相信我，尽管我是网络安全领域的“老手”，我也必须学习更多关于AI特定威胁和漏洞的知识。你知道吗？这是非常值得的。
你不知道从哪里开始？这些资源将为你指明正确的方向：
- OWASP 2025年LLM应用十大风险
- 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交流平台
- MITRE Adversarial Threat Landscape for Artificial Intelligence Systems (ATLAS)
- MIT AI风险仓库
测试你的知识
最后但同样重要的是，通过组织GenAI安全竞赛和AI事件模拟来评估你团队的知识。阅读并讨论关于真实世界GenAI安全事件的报告，从他人过去的错误中学习，以避免未来自己犯同样的错误。
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相关的安全事件中恢复。
你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 GenAI安全指南。
确保你的响应计划帮助你做到以下几点：
- 指明一个或多个安全通信渠道。它将帮助你在传输中和静态时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，如果你有内部聊天服务，请在Web服务器上安装可信的SSL/TLS证书。如果你使用电子邮件，请使用SSL/TLS证书保护你的邮件服务器，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。一次GenAI攻击不会只影响你的网络或单一应用。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。当它发生时，将会产生你不得不识别、列出、衡量和描述的现实后果。
- 指定服务等级协议（SLA）。当最坏的情况发生时，你和/或你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，并使用它建立明确的SLA，这些SLA直接与攻击的严重级别挂钩。你正面临一个严重事件吗？SLA将帮助你确保攻击在必要的时间框架内得到解决，以将损害和中断降到最低。
一旦准备就绪，就测试它。它有效吗？干得好。现在，开始制定你的GenAI安全事件恢复计划。指南中有一个专门的部分，列出了一系列可能的恢复策略，例如：
- 扫描你的API、网站、Web应用、AI基础设施和CI/CD环境中的漏洞。例如，像Sectigo SiteLock这样的工具将帮助你解决和根除网站上的漏洞和恶意软件，包括AI生成的恶意代码。
- 检查你的模型分发渠道。事件发生后，你是否需要将AI模型重新部署到端点或合作伙伴？如果是这样，你必须使用经过身份验证的、加密的渠道来进行。用通俗的话说：用由可信提供商（例如SectigoStore.com）签发的组织验证（OV）或扩展验证（EV）SSL/TLS证书来保护你的分发渠道。这样，在传输过程中，没有人能够修改你与AI模型相关的数据。
- 验证你只使用已签名的脚本和模型。例如，如果你使用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（例如由SectigoStore.com签发的证书）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，在你跑去加强防御之前，让我们在下一部分看一个实际的GenAI安全攻击示例。
4. 预防和处理GenAI供应链攻击
中小型企业通常依赖第三方工具和AI驱动的解决方案来完成关键活动，例如客户支持和软件开发。因此，供应链攻击是他们最可怕的噩梦之一。SolarWinds和Kaseya只是两个广为人知的网络安全事件，它们证实了此类攻击的破坏性。
但当涉及AI系统时，情况可能变得更糟。在2025年上半年，坏人毒害了一家未具名的跨国医疗器械制造商的机器学习（ML）系统的训练数据。该系统用于验证多种救生设备（包括胰岛素泵和心脏起搏器）的软件更新。
被破坏的模型使攻击者能够远程访问患者的救生设备（和数据），导致该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。
图片说明：图表展示了一个真实的GenAI安全供应链攻击示例，该攻击破坏了救生设备。
那么，你如何保护你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，测试模型是否存在数据泄露和提示词注入，扫描AI组件中的漏洞，并实施安全的身份验证。如果可以，使用无密码认证。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。善用你在可信代码签名证书上的投资。用它来签署你的代码、训练脚本、流水线、权重和AI工件。是的。代码签名证书也可以签署这些内容，保护它们免受篡改和恶意软件侵害。
- 生成AI物料清单（BOM）。创建AI-BOM和ML-BOM。它们的工作原理与软件物料清单（SBOM）完全一样。给你一个概念，你的聊天机器人的AI-BOM将列出其所有资产和依赖项（例如元数据、库和组件）。网络事件发生后，确保你发布新的AI和ML-BOM。这样，你将能够检查所有GenAI资产和依赖项是否仍然可信并得到了适当的记录。
- 保护你的API连接。根据F5 2025年应用策略状态报告，94%的组织在多个环境中部署了应用程序。确保所有API请求都通过由知名证书颁发机构（CA）（如Sectigo）签发的SSL/TLS证书建立的安全连接。经过身份验证后，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应用扩展。他们诱骗受害者下载公共存储库（如GitHub和Hugging Face）中的恶意库和预训练模型集合（即模型动物园）。因此，要持续监控依赖项（例如PyPI库和模型）。记录登录和下载等活动，以识别未经授权的访问或更改。
图片说明：图表展示了AI-SBOM中包含的一些关键信息。
关于OWASP的GenAI安全事件响应指南四大要点的最终思考
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，能帮助你在充满挑战的GenAI安全威胁海洋中航行。
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