2025 AI大模型安全防护：AI安全部署实战指南

自 2025 年初以来，人工智能的发展速度令人震撼。企业在广泛采用 AI 时仍面临诸多挑战，包括成本、幻觉、以及安全隐患等问题。

目前，企业正处于重要的十字路口：要么部署 AI，要么被市场淘汰。网络安全供应商则正迎来一个重大机遇——通过保障 AI 安全，帮助企业顺利落地 AI 大模型，从而实现实质性商业价值。

本报告将提供详尽的指导，助力企业在 2025 年安全高效地部署 AI。

• AI 治理控制（AI Governance Controls）

• AI 运行时安全（Runtime Security for AI）

• AI 渗透测试与红队对抗。

• 数据安全防护机制：企业在部署 AI 之前，必须优先考虑基础的数据安全防护措施。

• AI预防性安全与治理控制措施：企业应部署 AI 发现与清单管理解决方案，追踪 企业内的AI 位置、用途及责任人。

• AI 运行时安全防护：这是当前企业 AI 安全中改进空间最大的领域。本文详细分析了现有网络安全措施在应对 AI 特定风险时的缺陷与局限性。

根据 SACR 的研究，AI 安全供应商大致可分为两大类。

• 保护员工AI使用 & 企业AI 智能体安全。

• 保护AI 产品 & 应用模型全生命周期安全。

• 人工智能AI安全市场分类

人工智能为企业带来了重大变化和机遇。2023 年，人工智能兴起，一些组织成为早期采用者。2024 年，企业采用人工智能的人数显著增加，但此前观察到的任何情况都无法与 2025 年的浪潮相比。由于安全和隐私风险，许多企业一直犹豫是否采用人工智能。然而，到 2025 年，未采用人工智能的企业将不能再继续保持竞争力。现在到了企业必须积极采用人工智能的时候了。

· 人工智能对企业的好处 - 成本节约和支出：对于许多企业来说，采用人工智能的投资回报主要是成本节约，而不是新的收入机会。预计到 2025 年，企业在人工智能上的支出将增加约 5%。IBM公司表示，该公司计划将其收入的平均 3.32% 用于人工智能——对于一家价值 10 亿美元的公司来说，这相当于每年 3320 万美元。

· 采用人工智能的安全挑战：采用人工智能，无论是 LLM、GenAI 还是 AI 代理，都面临重大挑战。包括 CISO、CIO、数据副总裁和工程副总裁在内的人工智能决策者都对数据安全、隐私、偏见和合规性表示担忧。多起诉讼导致公司因错误实施人工智能而遭受财务损失和声誉受损。例如，加拿大航空的聊天机器人向客户提供了丧亲票价的误导性信息，后来被勒令向客户退款。在另一起案件中，一家韩国初创公司在聊天中泄露了敏感的客户数据，被韩国政府罚款约 9.3 万美元。虽然这些金额看起来像是“轻微”罚款，但情况可能要糟糕得多。2023 年 2 月，谷歌在其 Bard AI 聊天机器人分享了不准确信息后，市值缩水了 1000 亿美元。

知名 CISO 观点：

“这是网络安全首次成为业务驱动力——安全积极支持业务发展。人工智能 (AI) 和大型语言模型 (LLM) 正在改变行业、提高效率并释放新的商机。然而，快速采用带来了重大的安全、合规和治理挑战。组织必须在 AI 创新与风险管理之间取得平衡，确保监管一致性、客户信任和董事会层面的监督。如果没有结构化的安全策略，公司将面临敏感数据泄露、对手操纵和利益相关者信心受损的风险。AI 安全不再仅仅是运营问题；它是一项战略要务，直接影响企业风险、监管风险和长期业务可行性。”

正如本报告前文所述，企业对 AI 的投资市场正在快速增长。《全球生成式 AI 安全就绪度报告》指出，42% 的企业已在多个业务领域积极部署大语言模型（LLM），另有45% 的企业正在探索AI应用。AI 的采用正在多个行业加速发展，尤其是在法律、娱乐、医疗和金融服务领域增长显著。

根据 Menlo Ventures《2024 企业生成式 AI 现状报告》，行业的AI 相关支出从1亿到5 亿美元不等。报告还指出，企业级生成式 AI 的主要应用场景还包括代码生成、搜索与检索、摘要提取以及智能聊天机器人。

整体来看，企业 AI 采用率持续攀升，目前超过 85% 的企业已在云环境中使用托管或自托管的 AI 解决方案，表明 AI采用率虽然趋于稳定，但仍在增长。其中，托管 AI 服务的使用率已从前一年的 70% 增长至 74%，显示出企业对托管 AI 解决方案的持续青睐。

企业最初主要使用闭源模型，但如今越来越多地转向开源模型。Andreessen Horowitz 的《企业构建和购买生成式人工智能方式的 16 项变化》的报告预测，41% 的受访企业将在其业务中增加使用开源模型来代替闭源模型。该报告还预测，如果开源模型的性能与闭源模型相当，另外 41% 的企业将从闭源模型转向开放模型。

开源模型的优势包括由于无许可费用成本较低、全球社区快速创新、定制化和透明度。这有可能推动企业更多地采用。许多最受欢迎的AI技术要么是开源，要么与开源生态系统紧密相关。

在 DeepSeek 引发颠覆性变革后，人们对开源模型的兴趣进一步升温。尽管 DeepSeek-r1 存在许多安全问题，但其性能表明开源模型在性能和成本方面都与闭源模型具有很强的竞争力。

企业在 AI 采购和部署方面面临诸多选择，这也涉及 AI 安全方案的采购。首席信息安全官（CISO）更倾向于选择能够在现有架构内运行、无需依赖外部第三方来维护数据隐私的解决方案。同时，CISO 和产品高管希望 AI 安全产品具备可配置性，使团队能够针对不同项目定制检测设置。例如，某些项目可能需要对 PII（个人可识别信息）泄露采取更严格的敏感性控制，而另一些项目则需要加强对有害内容的监控。

归根结底，AI 和模型安全是一个快速发展的领域。CISO、CIO 以及产品和工程负责人普遍强调，AI 安全产品必须具备快速创新能力，以跟上行业发展步伐。首席信息安全官强调，真正的 AI 威胁可能在未来 2～5 年内才会完全显现，因此，AI 安全产品必须持续应对新兴威胁，以确保长期安全性。

以下是截至 2025 年发现的突出风险，主要集中在人工智能的使用、数据暴露和政策违规方面。

• 数据泄露和隐私问题：企业希望更好了解未授权AI 系统相关的数据泄露风险。这对于金融和医疗保健等受监管行业的组织尤其重要，因为数据泄露可能会导致严重的监管处罚和声誉损害。2025 年，通过 AI 应用程序处理敏感数据的公司正在积极评估和实施强有力的保障措施，以确保遵守 HIPAA、GDPR 和其他法规。

• 影子人工智能泛滥：2025 年企业面临的一个主要挑战是员工广泛采用未经授权的人工智能工具。这些未经批准的人工智能应用（包括广泛使用的聊天机器人和生产力工具）在组织控制之外运行，因此构成了重大的安全风险。虽然已经出现了大模型防火墙和其他保护措施来解决这个问题，但迅速扩张的人工智能领域使全面监控变得越来越复杂。企业必须通过明确定义的人工智能使用政策和技术控制来平衡创新与安全。

• 扩大攻击面：数据科学家经常使用 Jupyter 笔记本或 MLOps 平台等环境，这些环境在传统的持续集成/持续部署 (CI/CD) 管道之外运行，从而产生潜在的安全盲点，这些盲点往往比传统代码更隐蔽。人工智能系统面临着特定的威胁，包括数据投毒和对抗性攻击，恶意攻击者将损坏或误导性的数据引入训练数据集，从而损害模型的完整性。

• 更复杂的 AI 生命周期组件：AI 开发过程包含不同的阶段——数据准备、模型训练、部署和运行时监控。每个阶段都会引入独特的漏洞和潜在的错误配置，因此需要专门的安全检查点。

• 供应链安全和 AI 物料清单 (AI-BOM) ：AI 应用通常依赖大量数据，可能会使用开源模型或数据集。如果没有经过细致的审查，这些组件可能会引入漏洞，导致 AI 系统被破坏。鉴于复杂的依赖关系（包括脚本、笔记本、数据管道和预训练模型），对 AI 物料清单 (AI-BOM) 的需求日益增加。AI 物料清单（AI-BOM）是一份完整的清单，有助于识别和管理 AI 供应链中的潜在安全风险。

在不深入探讨的情况下，其他包括监控RAG访问、治理与合规问题以及运行时安全需求。

人工智能（AI）开发生命周期引入了独特的安全挑战，需谨慎考量。明确构建和开发AI模型的核心步骤至关重要。

许多企业已经部署了一定程度的网络安全措施，以保护数据、网络和终端设备。研究发现，缺乏专门 AI 安全解决方案的企业通常依赖现有控制措施。然而，这些措施在 AI 安全领域各有优劣，企业需要充分了解其能力和局限性，以制定有效的 AI 安全策略。

• Web 应用防火墙 (WAF)。WAF也可以限制 AI 推理请求的速率，以防止模型抓取（Model Scraping）并缓解自动提示词注入攻击（Prompt Injection）。但WAF 并不具备专门的 AI 威胁检测能力。

• 云访问安全代理 (CASB)。CASB 可查看和控制流经云环境的 AI 相关数据，从而可有效保护 AI SaaS 应用并防止影子 AI 部署。但 CASB 主要关注访问控制和云数据安全，并不直接保护 AI 模型本身。

数据丢失防护 (DLP) 和数据安全态势管理 (DSPM)解决方案旨在保护敏感信息免遭未经授权的访问或泄露。在 AI 系统中，这些工具有助于防止意外或故意泄露个人身份信息 (PII) 或专有业务数据。然而，它们往往无法解决特定于 AI 的威胁，例如通过 API 抓取或分析AI 模型逻辑的复杂性而导致的模型泄露。此外，如果没有 AI 感知策略，这些工具可能无法有效缓解大型语言模型 (LLM) 特有的风险，例如提示词泄漏。

由于 AI 模型经常部署在 AWS、GCP 或 Azure 等云平台上，云原生应用保护平台 (CNAPP) 和云安全态势管理 (CSPM) 工具可以识别错误配置。许多供应商已开始扩展相关功能，以专门检测以云为中心的 AI 模型的漏洞。

端检测与响应（EDR）解决方案适用于检测恶意软件和传统端点威胁，但它们通常不会监测AI 模型威胁，例如未经授权的推理尝试或旨在提取模型功能的 API 抓取活动。

静态和动态应用安全测试工具能有效评估传统应用程序的漏洞。然而，它们很难评估 AI 模型行为或评估其抵御对抗性攻击（Adversarial Attacks）的能力。目前，一些新兴供应商正在尝试弥补这一缺陷。

浏览器安全措施可以控制 AI 聊天机器人的使用，但它们无助于保护专有 AI 模型本身。这些控制仅限于用户交互层面，并未扩展到底层 AI 基础设施。

本部分基于市场研究，概述了企业在 AI 安全方面的关键需求和防护策略。

以下是典型企业 AI 架构的安全概览（假设企业未完全依赖封闭源模型和厂商托管环境）。

1、数据与计算层（AI 基础层安全）。企业需要保护其数据库、数据湖或云存储服务（如 AWS S3）中的数据，并可能已经部署向量数据库。为确保数据安全，应实施严格的数据治理，防止未经授权的数据访问或篡改。

2、AI 模型与推理层（保护 AI 逻辑安全）。企业通常会使用基础模型（Foundation Models）、微调模型（Fine-Tuned Models）（开源或闭源）、嵌入模型（Embeddings）、推理端点（Inference Endpoints）以及AI 代理工作流（Agentic Workflows），这些可以自托管或部署在公共云上。企业必须保障整个AI生命周期的安全，从构建到运行时。

3、AI 应用和用户交互层（保护 AI 使用安全）：企业通常会采用AI 助理（Copilot）、自主智能体（Autonomous Agents）或聊天机器人（Chatbots）。企业必须保护提示词安全（Secure Prompting）、实施访问控制（RBAC）以及内容过滤（Content Filtering），防止 AI 生成不当内容或导致数据泄露。

强大的 AI 安全策略离不开稳健的数据安全控制，因为 AI 模型的安全性和可信度取决于其训练和交互的数据。AI 系统引入了与数据访问、完整性、泄漏和治理相关的新风险，这使得数据安全成为 AI 部署的基础要素。在《全球生成式AI安全准备报告》中，受访者（包括首席信息安全官、业务用户、安全分析师和开发者）将数据隐私和安全视为 AI 采用的主要障碍。

Vanta 的信息与合规经理 Adam Duman 指出，人工智能会让现有的安全问题更加严重。如果公司正在构建 GenAI 应用或 AI智能体，他们会希望使用自己的数据，并会考虑可信度、负责任的输出和避免偏见。例如，如果一家公司没有现有的数据治理措施，如数据标记政策，这些问题在 AI 中会变得更加严重。 

企业在选择安全供应商时，应重点关注如何在 AI 利用数据之前的每个阶段确保数据安全。关键措施包括：

• 数据安全态势管理（DSPM）：DSPM解决方案可扫描企业环境，提供全面的数据可见性，并帮助企业识别需要符合 GDPR、CCPA、HIPAA 及 AI 相关法规的数据集，确保 AI 部署合法且合规。原因是 AI 系统需要大量结构化和非结构化数据，但并非所有数据都应该可供 AI 模型访问。因此，公司应该使用 DSPM 来发现敏感数据。

• 角色与属性访问控制（RBAC & ABAC）：企业应部署基于角色（RBAC）和基于属性（ABAC）的访问控制，以确保AI 模型和员工只能访问授权数据集。

• 数据丢失预防 (DLP)：公司应防止敏感数据泄露到生成式 AI 模型中，因为员工可能会无意中输入受监管或机密的信息。

组织应采取主动措施保护人工智能。这些关键要素包括：

• AI 治理策略（Governance Policies）：企业必须制定全面的治理和安全策略，以确保 AI 的安全部署和使用可控。治理控制应覆盖 AI 使用情况监测，确保企业内所有 AI 使用（无论是否正式批准）都受到监管；AI 应用开发与部署全生命周期安全保护。

• AI 发现与资产清单管理（哪里、什么和谁）：企业应部署AI资产发现和盘点管理解决方案，以回答 “AI 在哪里、做什么、由谁使用？”企业无法保护他们看不到的东西——这一基本的网络安全原则同样适用于 AI。企业必须了解 AI 在内部的使用情况：员工是否与 ChatGPT、Claude 桌面版交互，或从 HuggingFace 下载开源模型？通过映射已批准和影子 AI 的使用情况，企业可以有效地扫描模型，生成式 AI 物料清单 (AI-BOM) 以验证模型来源，并监控数据丢失。使用开源模型的企业应该扫描所有模型，分析不同 AI 模型的安全性与防护能力。通过 MLSecOps 了解模型来源有助于识别潜在的偏见。企业还应仔细审查供应商隐私政策，评估数据传输路径，确保数据主权合规以确定组织数据的传输位置。

• AI 安全态势管理 (SPM) 解决方案：人工智能安全态势管理（AI-SPM ）方案可对 AI/LLM 部署进行安全评估、风险监测和策略实施，从而提供可见性、风险检测、策略实施和合规性。AI-SPM方案保护 AI 模型、API 和数据流，免受基于模型的攻击和数据泄露。利用云安全态势管理 (CSPM) 和数据安全态势管理 (DSPM) 功能，AI-SPM 可确保安全团队拥有实时的 AI 资产清单。AI-SPM 在整个 AI 生命周期中检测错误配置、数据泄露和模型完整性风险。此类别的 AI 安全公司可帮助企业了解 AI 的使用位置和所连接的工具。

• AI渗透测试与AI红队：生成式AI渗透测试和 AI 红队在识别漏洞、测试弹性和增强整个 AI 模型生命周期的安全性方面发挥着关键作用。它们的主要功能是模拟对抗性攻击，以在 AI 模型中发现安全漏洞，以免它们在现实场景中被利用。AI 渗透测试和红队应作为主动控制措施来实施，，以确保安全的AI开发实践、政策合规性以及在合规和治理层面进行风险评估。企业还应在实时环境中进行红队模拟，以检测模型漂移和运营风险。

知名 CISO 观点：

“为了应对这些风险，企业必须为AI集成零信任架构（ZTA），确保只有经过身份验证的用户、应用和工作流可以与AI系统交互（云安全联盟，2025年）。AI数据治理和合规框架还必须与欧盟AI法案和SEC网络规则保持一致，以提供透明度和董事会级别的AI风险管理可见性。通过嵌入AI安全设计，企业可以在保持业务敏捷性和创新的同时，满足监管要求。对于大规模部署AI的企业，主动风险缓解至关重要。实施AI安全物料清单（AI-SBOMs）加强供应链安全，而AI红队测试则在被利用之前识别漏洞。随着AI法规的演变，安全领导者必须投资于持续监控、网络风险量化（CRQ）以及与行业风险管理框架（例如，NIST、ISO/IEC、OECD）合规的一致性，以保持韧性。将AI安全嵌入其核心战略的组织——”

企业必须为 AI 模型实施运行时安全，在推理和主动部署期间提供实时保护、监控和威胁响应。运行时安全应利用检测和响应代理、eBPF 或 SDK 进行实时保护。运行时是 AI 安全的重要组成部分。在题为“潜伏代理：在安全训练中持续存在的欺骗性 LLM 训练”的论文中，Anthropic 研究人员展示了带有后门的模型在训练和部署中如何故意表现出不同的行为。此类别的 AI 安全供应商可识别带有隐藏后门的模型，并监控传入的提示注入或越狱尝试。这些解决方案还可以检测重复的 API 请求，这些请求表明存在模型盗窃或其他可疑活动。供应商还应针对基于 API 的 AI 服务实施实时身份验证。

可观察性是运行时安全的延伸。目标是让企业捕获AI活动的实时日志和监控，例如捕获推理请求、模型响应和系统日志以进行安全分析。它允许企业在实时中跟踪训练进度和AI响应。可观察性具有两个关键功能：一是帮助团队改进和调试AI聊天机器人，二是能够检测有害或意外的响应——在需要时允许系统抛出异常并提供替代响应。这一领域的AI安全供应商帮助企业有效地调试应用程序和评估响应。从构建到部署的整个生命周期需要持续监督。由于AI的非确定性，即使是强大的安全防护措施也不能保证一致的响应。这些解决方案应与SIEM（安全信息和事件管理）和SOAR（安全编排、自动化和响应）系统集成，以实现实时事件响应和分析。

AI 安全生态系统庞大且充满挑战，AI安全供应商可划分为两个主要类别。

这一类别的重点在于防止企业因员工使用 AI 工具而面临的安全风险，尤其是针对生成式 AI 应用（如 ChatGPT、Claude、Copilot）。该领域的供应商主要致力于：防止数据泄露、阻止未经授权的访问，以及确保合规性。

其核心功能包括监控 AI 使用情况、实施应用安全策略、内容审核以及AI 专属数据防泄漏（DLP），以避免员工在 AI 交互过程中暴露敏感信息或使用未经批准的 AI 工具。

这一类别的AI安全供应商提供开箱即用和可定制的政策，用于管理允许通过AI应用程序传输的数据。这种方法有时被称为“AI防火墙”， 可作为数据代理层，控制通过API、浏览器或桌面工具传输到 AI 应用的数据。

这些供应商还提供治理控制，以确保企业政策在数据和AI应用训练时得到执行。他们实施基于角色的访问控制（RBAC），以最大限度地减少企业内部信息的过度共享或不足共享，并对 AI 交互内容进行意图分类或归档，以追踪员工如何使用 AI 模型。

这一类别的重点是 AI 开发全生命周期安全保护，确保模型在开发、部署和运行过程中保持安全，尤其是针对企业自研 AI 应用。主要包括保护数据集、训练管道和模型免遭篡改， 抵御对抗性攻击，以及降低 AI 偏见带来的风险。

该领域的供应商关注AI 供应链安全、对抗性机器学习防御、模型水印以及运行时监控（Runtime Monitoring），以检测AI应用的漏洞。这些解决方案确保模型输出结果可信、安全，并符合监管的要求。

在该类别中，厂商在以下两个子领域取得了成功：

1）AI模型全生命周期安全防护（Model Lifecycle）：这些厂商专注于从开发到运行时的整个生命周期保护 AI 应用，确保 AI 模型、应用及其底层基础设施在全生命周期内的安全性。

2️）AI 应用安全防护（AI Application Security Vendors）：这些厂商在传统安全的基础上，针对 AI 独有的安全挑战（如非确定性行为和特殊开发实践）提供增强保护。例如，MLSecOps（机器学习安全运维）旨在优化 AI 安全运营，确保 AI 应用的安全和合规。

• 监控模块：通过网络代理监控生成式AI使用情况，确保安全。

• 控制模块：管理安全政策并基于意图实施控制。

• 保护模块：保护前置交互，设置护栏，防止数据泄漏。

前述市场概览展示了各大安全厂商在 AI 安全领域的产品布局，涵盖了从 AI 开发到运行时保护，再到企业 AI 使用安全防护的全方位解决方案。企业可根据自身 AI 发展策略，选择合适的 AI 安全产品，以确保 AI 应用的安全性、合规性和可靠性。

AI 安全市场的供应商数量已经超过 50 家，这种快速增长既带来了机遇，也带来了挑战。从积极角度来看，众多供应商提供了丰富的安全解决方案，让企业能够针对模型保护、运行时安全、合规监控等不同需求选择合适的产品。此外，市场竞争推动创新，促使供应商不断优化产品，并开发针对新兴威胁的专业化解决方案。

市场碎片化也带来了极大的管理挑战，尤其是可能成为首席信息安全官（CISO）的噩梦。

总的来说，这些案例和研究表明，AI 安全并非理论概念——现实中已经发生了从意外数据泄露到 AI 系统漏洞被利用等各种安全事件。幸运的是，在正确实施的情况下，AI 安全解决方案可以有效降低这些风险。同时，市场上也涌现了大量应对这些挑战的供应商和解决方案。

要有效防御这些威胁，企业必须实施贯穿 AI 全生命周期的安全措施——从数据收集、模型训练到部署和监控，确保每个环节都得到充分保护。

展望未来，随着企业不断分享经验、以及行业标准持续演进，AI 安全解决方案的有效性将进一步提升。市场正朝着一个方向发展：AI 在部署时就具备内置的安全性、隐私性和可信性，而不是事后补救。