Software Security Proposal - AI接口安全

如何让系统具备安全事件AI接口安全能力?

事件发生后才临时寻找日志往往已错过关键证据, AI接口安全应在系统设计阶段完成。

2026年7月30日阅读约6分钟
管理模型身份、输入数据、工具权限、输出使用和调用成本。

风险边界

梳理模型供应商、调用应用、提示数据、返回用途和日志范围, 识别敏感数据外发及密钥滥用。

核心控制

通过网关集中调用和限额, 对输入分级脱敏, 工具调用独立授权, 高影响输出必须由业务规则或人员确认。

验收与持续改进

记录模型版本、调用主体、令牌消耗、策略拦截和异常输出, 定期验证供应商数据保留配置。

落地检查清单

  1. 明确责任人和适用范围
  2. 控制项可由工具或记录验证
  3. 高风险例外设定到期复核
  4. 上线后持续监测执行效果
方案建议将本文控制项纳入软件安全建议方案, 明确研发执行、管理审批和安全保障复测责任, 形成可追溯的证据闭环。

常见问题

控制项应该如何验收?

以配置、日志、测试结果和审批记录作为证据, 并抽样验证控制在真实场景下有效。

出现业务例外如何处理?

例外需要说明风险、补偿措施、责任人和到期时间, 到期后必须复核或完成整改。