當前AI技術快速發展，但同時也面臨嚴峻的安全挑戰。數據顯示，大量AI組件存在安全漏洞，尤其是在初期發展階段，黑灰產業率先利用這些漏洞獲利。例子包括通過簡單提示詞攻擊引發的自動化攻擊，以及AI模型的越獄行為，導致企業隱私洩露及其他安全問題。因此，如何將AI應用於安全防護成為重要課題。
阿里雲提出“雙路徑”戰略：Security for AI和AI for Security，特別推出了「AI 雲盾」系列產品，旨在構建端到端的安全解決方案。其中，AI Guardrail能夠有效識別風險並提供精準的防護，確保AI生成內容的合規性和安全性。同時，基於AI技術的安全運營系統提升了安全監測和響應的效率。
總體而言，在AI迅猛發展的同時，安全問題也逐漸浮出水面。通過智能化的安全體系，使用安全模型來保護不安全的模型，將是未來AI行業的關鍵方向。
用安全的模型去守護不安全的模型，用智能的系統去抵禦來自智能的攻擊。
作者：拉風的極客
極客在創業，小白在買課，畫師在失業，但一個尷尬的現實卻是：AI 落地熱火朝天，但劇情走的不是降臨路線，而是擲骰子。
而且，在行業初期，這個骰子最先落地的面，往往不是黃色就是灰色。
原因也很簡單，暴利催生動力，更何況發展初期的行業，總是漏洞百出。看這麼一組數據就清楚了：
當前，超過43% 的MCP 服務節點存在未經驗證的Shell 調用路徑，超過83% 的部署存在MCP（Model Context Protocol）配置漏洞；88% 的AI 組件部署根本沒啟用任何形式的防護機制；15 萬個Ollama 等輕量AI 部署框架當前在全球公網暴露，超過10 億美元的算力被劫持用於挖礦……
更諷刺的是，攻擊最智能大模型，只需要最低級的手法——只要一套默認開放的端口，一個暴露的YAML 配置文件，或者一個未經驗證的Shell 調用路徑，甚至，只要提示詞輸入的夠精準，大模型自己就能幫灰產找到攻擊的方向。企業數據隱私的大門，就這麼在AI 時代被任意進出。
但問題並非無解：AI 不止有生成與攻擊兩面。如何把AI 用於防護，也越來越多的成為這個時代主旋律；與此同時，在雲上，為AI 制定規則，也成為頭部雲廠商的重點摸索方向，而阿里雲安全就是其中最典型的代表。
剛剛落幕的阿里雲飛天發佈時刻上，阿里雲正式官宣了其云安全的兩條路徑：Security for AI 和AI for Security，並發布了「AI 雲盾（Cloud Shield for AI）系列產品」為客戶提供「模型應用端到端的安全解決方案」，正是當下行業探索的一個最佳例證。
01 AI 擲骰子，為什麼總是灰色與黃色先朝上？
在人類的技術史上，AI 並不是第一個「先被黃暴試水」的新物種，灰黃先爆發，也是技術普及的規律而非意外。
1839 年銀板照相術一出，第一波用戶是色情行業；
互聯網初期，電商沒起步，成人網站已經開始琢磨在線支付；
今天的大模型羊毛黨，某種程度上，也是在復刻「域名時代」的暴富神話。
時代的紅利，總是先被灰色與黃色先摸走。因為他們不講合規、不等監管、效率自然超高。
也因此，每一個技術的爆發期，都先是一鍋「渾湯」，AI 自然不例外。
2023 年12 月，一位黑客只用了一句提示詞——「$1 報價」，就誘導一家4S 店的客服機器人差點以1 美元賣出一台雪佛蘭。這就是AI 時代最常見的「提示詞攻擊」（Prompt Injection）：不需要權限驗證，不留日誌痕跡，只靠「說得巧」，就能換掉整個邏輯鏈。
再深一步，是「越獄攻擊」（Jailbreak）。攻擊者用反問句、角色扮演、繞路提示等方式，成功讓模型說出原本不該說的東西：色情內容、毒品製造、偽警告信息……
在香港，有人甚至靠偽造高管語音，從企業賬戶裡成交量走了2 億港元。
除了騙局，AI 還有「非故意輸出」的風險：2023 年，某教育巨頭的大模型系統在生成教案時誤輸出帶有極端內容的「毒教材」，僅3 天，家長維權、輿情爆發，公司股價蒸發120 億元。
AI 不懂法律，但它有能力，而能力一旦脫離監督，就具備傷害性。
但另一個角度來看，AI 的技術是新的，但灰產與黃色的最終流向與手段卻是不變的，而要解決它，靠的還是安全。
02 Security for AI
先說一個被AI 行業集體迴避的冷知識：
大模型的本質，不是「智能」，也不是「理解」，而是概率控制下的語義生成。也是因此，一旦超出訓練語境，就可能輸出意料之外的結果。
這種超綱可能是，你想要它寫新聞，它給你寫詩；也可能是你想讓它推薦商品，它突然告訴你今天東京的溫度是零上25 Celsius度。更有甚者，你告訴它在遊戲裡，如果拿不到某某軟件的正版序列號，它就會被槍斃，大模型就真的可以想盡辦法幫用戶0 成本找到一個正版軟件序列號。
而要想保證輸出可控，企業就得又懂模型，又懂安全。根據IDC 最新《中國安全大模型能力測評報告》，阿里在與國內所有具備安全大模型能力的頭部廠商PK 中，在7 項指標中有4 項為第一，其餘3 項也全部高於行業均值。
做法上，阿里雲安全給出的答案也很直接：讓安全跑在AI 速度前面，構建一套自下而上、橫跨三層的全棧防護框架——從基礎設施安全，到大模型輸入輸出控制，再到AI 應用服務保護。
在這三層裡，最有存在感的，是中間層專門針對大模型風險的「AI 安全護欄」（AI Guardrail）。
通常來說，針對大模型安全的風險主要有：內容違規、敏感數據洩露、提示詞注入攻擊、模型幻覺、越獄攻擊這幾類。
然而，傳統的安全方案多為通用型架構，是為Web 設計的，而不是為「會說話的程序」準備的，自然也無法對大模型應用特有風險產生精準識別與響應能力。對生成內容安全、上下文攻擊防禦、模型輸出可信性等新興問題更是難以覆蓋。更重要的是，傳統方案，缺乏細粒度的可控手段與可視化追溯機制，這就導致企業在AI 治理中產生了巨大盲區，不知道問題出在哪裡，自然無法解決問題。
AI Guardrail 真正的厲害之處，不只是「它能攔住」，而是無論你是做預訓練大模型、AI 服務還是AI Agent 各種不同的業務形態，它都知道你在說什麼、大模型在生成什麼，從而提供精準的風險檢測與主動防禦能力，做到合規、安全、穩定。
具體來說，AI Guardrail 具體負責三類場景的防護：
ꔷ 合規總結：對生成式AI 輸入輸出的文本內容進行多維度合規審查，覆蓋涉政敏感、色情低俗、偏見歧視、不良價值觀等風險類別，深度檢測AI 交互過程中可能洩露的隱私數據與敏感信息，支持涉及個人隱私、企業隱私等敏感內容的識別，並提供數字水印標識，確保AI 生成內容符合法律法規與平台規範；
ꔷ 威脅防禦：針對提示詞攻擊、惡意文件上傳、惡意URL 鏈接等外部攻擊行為，可實現實時檢測並攔截，規避AI 應用的最終用戶的風險；
ꔷ 模型健康：關注AI 模型本身的穩定性和可靠性，針對模型越獄、Prompt 爬蟲等問題建立了一整套檢測機制，防止模型被濫用、誤用或者產生不可控的輸出，構建AI 系統的「免疫防線」；
最值得一提的是AI Guardrail 並非把以上多個檢測模塊簡單堆在一起，而是做到了真正的ALL IN ONE API，不拆分模塊，不加錢，不換產品。對於模型輸入輸出風險，客戶不需要再去買額外的產品；對於不同的模型風險：注入風險、惡意文件、內容合規、幻覺等問題，都能在同一個產品裡解決。一個接口包攬10+類攻擊場景檢測，支持4 種部署方式（API 代理、平台集成、網關接入、WAF 掛載），毫秒級響應、千級並發處理，精准率高達99%。
也是因此，AI Guardrail 的真正意義，在於把「模型安全」變成了「產品能力」，讓一個接口，頂一支安全團隊。
當然，大模型不是懸在空中的概念，它是跑在硬件和代碼上的系統，並承接上層的應用。而針對基礎設施安全、AI 應用服務保護，阿里雲安全，也全都做了升級。
基礎設施層，阿里雲安全推出了雲安全中心，核心是AI-BOM、AI-SPM 等產品。
具體來說，AI-BOM（AI 物料清單）和AI-SPM（AI 安全態勢管理）兩大能力，分別解決「我裝了什麼AI 組件」和「這些組件有多少洞」這兩個問題。
AI-BOM 的核心，是把部署環境中的AI 組件一網打盡：讓Ray、Ollama、Mlflow、Jupyter、TorchServe 等超30 類主流組件，形成一張「AI 軟件物料清單」，自動識別其中存在的安全弱點與依賴漏洞。發現問題資產，不再靠人肉排查，而是通過雲原生掃描。
AI-SPM 的定位則更像是「雷達」：從漏洞、端口暴露、憑據洩漏、明文配置、越權訪問等多個維度持續評估系統安全態勢，動態給出風險等級與修復建議。它讓安全從「快照式合規」，變成「流媒體式治理」。
一句話總結：AI-BOM 知道你在哪裡可能打過補丁，AI-SPM 知道你還在哪些地方會再中一拳，盡快加緊防範。
針對AI 應用保護層，阿里雲安全的核心產品是WAAP（Web Application & API Protection）。
模型輸出再聰明，如果入口全是腳本請求、偽造Token、濫刷接口，那也撐不了幾秒。阿里WAAP（Web Application & API Protection）就是為此而生。它對AI 應用不是按「傳統Web 系統」處理，而是提供專門的AI 組件漏洞規則、AI 業務指紋庫與流量畫像系統。
比如：WAAP 已覆蓋Mlflow 的任意文件上傳、Ray 服務遠程命令執行等50+組件漏洞；內置的AI 爬蟲指紋庫，可以識別每小時新增萬級以上語料刷子與模型測評工具；API 資產識別功能，可以自動發現企業內部哪一套系統暴露了GPT 接口，給安全團隊「打點地圖」。
最重要的是，WAAP 與AI Guardrail 並不衝突，反而互補：一個看「是誰來了」，一個看「說了什麼」。一個像「身份驗證器」，一個像「言行審查員」。這讓AI 應用具備了一種「自我免疫」能力——通過識別、隔離、追踪、反制，不止「攔住壞人」，更能「別讓模型自己變壞」。
03 AI for Security
既然AI 落地是擲骰子，有人拿它算命、有人讓它寫情詩、有人用它做灰產，那也就不奇怪，有人會用它來搞安全。
過去，安全運營需要一群人每天看著一堆紅燈綠燈的告警日夜巡邏，白天接手昨天的爛攤子，晚上陪著系統值夜班。
現在，這些都可以交給AI 完成。 2024 年，阿里雲安全體系全面接入通義大模型，推出覆蓋數據安全、內容安全、業務安全、安全運營的AI 能力集群，並提出一個新口號：Protect at AI Speed。
意思很明確：業務跑得快，風險更快，但安全還要更快一步。
而用AI 搞定安全，其實就是兩件事：安全運營效率提升+安全產品智能化升級。
傳統安全系統的最大痛點是「策略更新滯後」：攻擊者變了，規則沒變；告警來了，沒人理解。
大模型帶來改變的關鍵，在於把安全系統從規則驅動轉向模型驅動，以「AI 理解能力+ 用戶反饋」構建起一個閉環生態——AI 理解用戶行為→ 用戶反饋告警結果→ 模型持續訓練→ 檢測能力越來越準→ 週期越來越短→ 風險越來越難藏，這就是所謂的「數據飛輪」：
其優勢有二：
一方面是雲上租戶安全運營提效：過去，威脅檢測往往意味著「海量告警+人工篩查」的低效模式。如今，通過智能建模精準識別惡意流量、主機入侵、後門腳本等異常行為，告警命中率大幅提升。同時，圍繞處置環節，系統實現了自動化處置與極速響應的深度協同——主機純淨度穩定保持在99%，流量純淨度更是逼近99.9%。此外，AI 還會深度參與告警歸因、事件分類、流程建議等任務，目前，告警事件類型覆蓋率已達到99%，而大模型的用戶覆蓋率也超過88%，安全運營團隊的人效得到前所未有的釋放。
另一方面是雲安全產品能力快速提升。在數據安全層與業務安全層，AI 被賦予了「守門人」職責：基於大模型能力，可在雲上自動識別800+類實體數據並智能化脫敏與加密貨幣處理。不止於結構化數據，系統還內置30 多種文檔與圖像識別模型，能夠對圖片中的身份證號、合約要素等敏感信息進行實時識別、分類與加密貨幣。整體數據打標效率提升5 倍，識別準確率達到95%，極大降低了隱私數據洩漏的風險。
舉個例子：在內容安全場景下，傳統做法是靠人審核、打標籤、大規模標註訓練。現在，通過Prompt 工程與語義增強，阿里實現了標註效率提升100%、模糊表達識別提升73%、圖像內容識別提升88%、AI 活體人臉攻擊檢測準確率99% 的真實收益。
如果說飛輪主打AI 結合人類經驗的自主防控，那麼智能助手就是安全人員的全能助理。
安全運營人員每天面對最多的問題是：這個告警什麼意思？為什麼會觸發？是不是誤報？我要怎麼處理？換作過去，查這些問題要翻日誌、查歷史、問老員工、打工單、排技術支持……現在，只要一句話。
不過，智能助手的功能定位不只是問答機器人，更像是安全領域的垂直Copilot，其五大核心能力包括：
產品答疑助手：自動回答如何配置某個功能、為什麼會觸發這個策略、哪些資源未開啟防護，替代大量工單服務；
告警解釋專家：輸入告警編號，自動輸出事件解釋、攻擊鏈溯源、建議響應策略，並支持多語言輸出；
安全事件复盤助手：自動梳理一次入侵事件的完整鏈條，生成時間軸、攻擊路徑圖與責任判定建議；
報告生成器：一鍵生成月度/季度/應急安全報告，涵蓋事件統計、處置反饋、運營成效，支持可視化導出；
全語言支持：已覆蓋中文、英文，國際版本6 月上線，支持自動適配海外團隊使用習慣。
別小看這「五件小事」，截止目前，阿里官方數據表明：已服務用戶數超4 萬個，用戶滿意度99.81%，覆蓋告警類型達100%，prompt 支持能力提升1175%（同比FY24）。簡單說，它把值夜班的績效滿分同事、寫報告的實習生、處理告警的工程師、懂業務的安全顧問，全部打包成一個API，而藉助這個能力，人類只做決策，不再巡邏。
04 尾聲
回顧過去，歷史從來不缺「劃時代的技術」，缺的是撐得過第二年熱潮的技術。
互聯網、P2P、區塊鏈、無人駕駛……每一波技術爆發時，都曾被稱作「新基建」，但最終留下成為真正基礎設施，只有少數能穿越「治理真空」的。
如今的生成式AI 正處在類似階段：一邊是模型百花齊放、資本趨之若鶩、應用層層突破；一邊是提示詞注入、內容越權、數據外洩、模型操控，漏洞密布、邊界模糊、責任失焦。
但AI 又跟以往的技術不一樣。它不僅能畫圖、寫詩、編程、翻譯，還能模仿人類語言、判斷乃至情緒。但也正因如此，AI 的脆弱，不止源於代碼漏洞，而是人性的映射。人類有偏見，它也會學會；人類貪圖便利，它也會替你投機取巧。
技術自身的便捷性，則是這種映射的放大器：過去的IT 系統還要講「用戶授權」、攻擊靠滲透；現在的大模型只需要提示詞注入，跟你聊聊天就能帶來系統失誤、隱私洩露。
當然，不存在「完美無瑕」的AI 系統，那是科幻，不是工程。
唯一的答案，是用安全的模型，去守護不安全的模型；用智能的系統，去對抗智能的威脅——用AI 擲骰子，阿里選擇安全朝上。