生成式AI安全最佳实践 - 抵抗OWASP Top 10攻击 (上)
今天小李哥将开启全新的技术分享系列，为各人先容生成式AI的安全解决方案计划方法和最佳实践。近年来，生成式 AI 安全市场正迅速发展。据 IDC 猜测，到 2025 年全球 AI 安全解决方案市场规模将突破 200 亿美元，年复合增长率超过 30%，而 Gartner 则预估到 2025 年约 30% 的网络攻击将利用生成式 AI 技术。与此同时，Capgemini 的观察表现，近 74% 的企业认为 AI 驱动的安全防护至关重要，加上 Cybersecurity Ventures 报告指出，与生成式 AI 相关的安全事故年增长率超过 20%，这充实表明企业和安全供应商正面临日益严肃的安全挑战，并加大投入以构建更全面的防护体系。今天要先容的就是如何计划生成式AI应用安全解决方案，抵抗OWASP Top 10攻击。未来也会分享更多的AI安全解决方案，接待各人关注。https://i-blog.csdnimg.cn/direct/9f203179101d4773aedb6d73988cf1cf.png
目前我们生存中有各色各样的生成式 AI应用，常见的场景之一就是生成式AI对话助手。然而在摆设之前，通常还要对应用进行评估，其中包罗相识安全态势、监控和日记记录、本钱跟踪、弹性等题目。在这些评估中，安全性通常是最高优先级。假如存在无法明白识别的安全风险，我们就无法有效解决这些风向，这可能会阻碍生成式AI应用向生产环境摆设的进度。
在本文章中，小李哥将向各人展示一个自己计划的生成式应用的真实场景，并演示如何利用 OWASP安全框架，基于大语言模子应用常见的Top 10安全攻击来评估应用的安全态势，以及实施缓解措施。
生成式 AI 范围框架
在我们开始先容方案前，我们首先要相识生成式AI应用的两种模式，托管和私有化摆设。当我们使用亚马逊云科技的生成式AI安全框架，我们要理解实用于我们应用的摆设模式以及对应安全控制，和如何利用亚马逊责任共担模子提升应用安全性。例如下图中我们就针对差别的摆设模式对应了5个scope范围，Scope 1的“Consumer Apps”类应用中，比如亚马逊的PartyRock或OpenAI的ChatGPT，通常是面向公众的应用，大部门内部安全由服务提供商掌控，各人在安全方面的责任主要在客户端。与此相对的是Scope 4/5层应用，在这类应用中，各人不仅要自行构建和保障生成式AI应用，还需要负责对底层大语言模子进行微调和训练。Scope 4/5应用的安全控制范围会更多、更广，从前端、后端到LLM模子的安全都有涉及。本文将重点讨论Scope 3生成式AI应用的安全解决方案，这是现实应用中较为常见的案例。
下图展示了亚马逊云科技生成式AI安全范围矩阵的5个scope，并总结了各个范围下模子/摆设的类型。
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针对大语言模子的OWASP Top 10攻击框架
接下来我们将利用OWASP Top 10攻击框架来理解目宿世成式AI应用的威胁和缓解措施，OWASP是评估应用安全性最常见的方法之一。针对大语言模子的OWASP Top 10攻击框架专门应用于生成式AI应用，资助各人发现、理解并防护生成式 AI 所面临的新型威胁。
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生成式AI应用安全解决方案计划
接下来，我们从一个完备的生成式AI的应用架构图出发，展示如何对一个典型的生成式AI应用，在OWASP大语言模子威胁框架下进行风险评估。流程图如下图所示。
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在这一架构中，用户的API哀求通常会颠末以下云环境内的系统组件：
身份验证层
这一层主要是验证毗连到AI应用的用户的身份。我们通常通过身份提供商（IdP）功能实现，比如 Okta、亚马逊云科技IAM Identity Center或Amazon Cognito。
应用层
这一层包罗大部门应用业务逻辑，负责决定如何处理传入应用的用户哀求，包罗生成AI模子的提示词并处理AI模子返回的相应，之后再将结果返回给终端的用户。
AI模子与署理
AI基础模子是提供生成式AI应用的核心能力，而AI署理则负责协调完成哀求所需的各个任务步骤，这些步骤可能同时涉及AI模子调用和从外部数据源获取数据，以及外部API集成。
署理插件控制层
该组件负责与外部数据源和API集成，同时存储着AI署理引用的外部系统组件的逻辑名称和物理名称之间的匹配关系。
RAG知识库数据存储
知识库检索增强生成（RAG）的数据存储通过数据毗连器，从对象存储S3、数据仓库、数据库RDS以及其他SaaS应用中提取最新、精准且有权限管理限定下的信息。
我们将大语言模子的OWASP Top 10风险框架应用到到我们云端应用堆栈的各层，可以识别出从用户界面到后端系统的漏洞。下面我们将讨论位于应用堆栈每个层面的风险，并提供一个基于亚马逊云科技的生成式AI应用安全计划方法，以消除这些风险。
下图展示了在亚马逊云科技上实现生成式AI应用的安全最佳实践架构图。下面我会将下图中应用于各层的解决方案依次进行先容。
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身份验证层（Amazon Cognito）
我们生存中不绝活泼着常见的网络攻击，如暴力破解攻击、会话劫持和拒绝服务（DoS/DDoS）攻击等。为相识决这些风险和攻击，我们需要在系统方案中实施安全最佳实践，比如多因素认证（MFA）、网页哀求速率限定、会话安全管理、会话超时timeout配置以及定期访问令牌轮换。别的，我们还可以摆设亚马逊云科技WAF和分布式拒绝服务（DDoS）解决方案AWS Shield等边沿安全措施，资助我们防护常见的网络攻击，并在攻击期间保持服务可用性。
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在上述架构图中，我们将亚马逊云科技WAF与Amazon API Gateway进行了集成，用于过滤和屏蔽恶意的访问哀求，从而保护应用免受SQL注入、跨站脚本（XSS）和DoS/DDoS等攻击。亚马逊云科技WAF Bot Control的功能可以进一步提升应用的安全性，通过对机器人等主动化脚本流量的可视性和控制功能，让各人可以屏蔽或对恶意的机器人进行限速和阻挡。该功能可通过亚马逊云科技 Firewall Manager在多个账号间会集管理，从而为应用提供同等而强盛的保护。
Amazon Cognito服务更可以增强这些防御措施，该服务主要功能是实现用户身份验证，支持差别种多样的用户池和身份池，使各人能够在差别设备间无缝切换，而使用相同的用户身份授权并与第三方身份提供商集成。Amazon Cognito也提供其他多样化的安全功能包罗MFA、OAuth 2.0、OpenID Connect、安全会话管理以及基于用户行为风险的动态调整的身份验证，防止用户未经授权的访问，该动态调整机制可以通过对登录哀求中可疑运动的评估，并通过额外的安全措施（如 MFA 或屏蔽登录）进行相应。别的Amazon Cognito还强制防止暗码重用，从而进一步降低暗码泄露的风险。
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亚马逊云科技Shield Advanced则是为了应对复杂的DDoS攻击提供了额外的保护。它与亚马逊云科技WAF集成，通过定制化攻击检测和基于系统康健状态的评估，为我们的AI应用提供全面的界限保护，增强了我们对DDoS攻击的相应能力。Shield Advanced还提供了全天候的客服支持，由亚马逊云科技Shield客服相应团队提供24*7的支持，服务内容包罗了DDoS本钱保护，确保应用在保持安全的同时安全本钱可控。Shield Advanced与亚马逊云科技WAF结合搭配，为生成式AI应用构建了一个既能抵抗各种安全共计与威胁，又能保持服务高可用性的安全框架。
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以上的安全方案有效解决了两大OWASP常见的安全攻击题目，分别是LLM10:2025不受限定的使用（DoS/DDoS攻击）和LLM02:2025敏感信息泄露的题目（制止web攻击盗取数据），确保应用既具备弹性又安全。
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