零信任安全架构 — “永不信任，始终验证” — 在过去十年改变了组织对网络安全的思考方式。同样的原则，具有同等紧迫性，也适用于 AI 系统。那些进行 API 调用、访问数据库并代表用户采取行动的 AI 组件，在大多数组织的安全态势中代表了新的且 largely 未受保护的攻击面。对于有严肃安全要求的组织而言，将零信任原则应用于 AI 基础设施已不再是可选项。
AI 安全差距
传统应用程序安全模型假设有明确、可审计的代码路径。应用程序按照确定性序列执行特定的 API 调用，具有已知的输入和输出。AI 系统打破了这些假设。由 LLM 驱动的代理基于不透明、可变且可能被注入指令操纵的推理来采取行动。相同的代码路径可能根据模型处理的内容产生截然不同的行动。
大多数部署 AI 系统的组织尚未调整其安全模型以考虑这种非确定性。API 密钥被授予广泛权限，因为开发者假设 AI 只会将其用于合法目的。代理日志不足以用于审计，因为它们只捕获了行动，但没有导致这些行动的推理。为人类设计的访问控制没有考虑到可能被劫持来冒充用户的 AI 系统。
AI 的身份和访问管理
每个 AI 代理或 LLM 组件在您的 IAM 系统中都应该有自己的身份，权限范围应精确到执行其功能所需的程度。总结文档的 AI 组件不需要对任何数据库具有写入权限。起草邮件的 AI 组件不需要发送邮件的能力 — 该操作应需要明确的人工批准。分析代码的 AI 组件不应具有生产部署权限。
AI 组件的服务账户应遵循与其他服务账户相同的生命周期管理：定期轮换凭证、组件停用时的自动取消配置以及持续监控访问模式中的异常。适当的 AI IAM 运营开销是真实但可管理的；而权限过于广泛的 AI 组件所带来的安全风险要高得多。
数据分类和流量控制
AI 系统经常处理敏感数据 — 个人身份信息、财务记录、健康信息、知识产权。组织需要明确的政策来规范哪些数据可以传递给哪些 AI 系统，特别是当这些系统涉及将数据传输到组织边界之外的第三方 API 调用时。
在整个数据资产中一致应用的数据分类标签为 AI 数据治理奠定了基础。在任何数据通过 AI 组件之前，都应检查分类：该组件是否有权限处理此分类级别的数据？AI 提供商的数据处理协议是否与此数据类别的监管要求兼容？这些检查可以在您的 AI 架构中作为中间件层自动执行。
密钥管理
进行 API 调用的 AI 系统需要凭据。这些凭据绝不应出现在提示、模型上下文或代理日志中——但在实践中，密钥经常通过间接路径进入 AI 上下文：包含 API 密钥的文档、结果包含连接字符串的数据库查询、作为上下文传递的配置文件。对 AI 输入和输出的密钥扫描，类似于防止密钥进入 git 存储库的预提交钩子，应该是任何有权访问敏感环境的 AI 系统的标准实践。
审计日志和可观测性
AI 系统的全面审计日志不仅需要记录所采取的操作，还需要记录完整上下文：提供给模型的输入、模型的推理（当可用时）、提出的操作、授予的批准和观察到的结果。当发生事件时，这种详细程度对于有意义的安全调查是必要的。
对 AI 操作日志进行实时异常检测可以在造成重大伤害之前标记异常模式。突然开始访问从未接触过的服务或以远超正常模式的数量进行 API 调用的 AI 代理， warrants 立即调查。AI 组件的行为基线随着正常使用模式的演变而持续更新，能够在没有过多误报的情况下实现有意义的异常检测。
实施优先级
首先列出您环境中所有 AI 组件的清单——包括第一方和第三方——并记录它们的数据访问、API 权限和操作能力。确定最高风险的组件：那些对生产系统具有写入权限的组件、处理受监管数据的组件、具有广泛互联网访问权限的组件。首先对最高风险的组件应用零信任控制，然后系统性地扩展。AI 的零信任不是一次性项目；它是一项必须随着 AI 系统的发展而持续发展的实践。
DevSecOps Specialist and Asia-Pacific security correspondent. Covers APAC regulatory frameworks, zero-trust deployments, and Singapore's Smart Nation cybersecurity initiatives.
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