在生成式 AI 全面进入企业业务的时代，AI 安全态势管理（AI-SPM, AI Security Posture Management） 正成为新一代的安全基座。  它像一层持续运行的安全“雷达”，帮助企业识别、评估并修复与 AI 使用相关的安全与合规风险，尤其是在大语言模型（LLM）场景下。  通过让原本“黑箱式”的 AI 交互变得透明、可控，AI-SPM 让企业能更有信心地创新：在安全、治理和策略框架内使用 AI。

AI-SPM 的核心作用，是为 AI 部署提供类似“安全栈”的防御机制。它能对 AI 流量进行检测与管控，防止未经授权的访问、不安全输出或策略违规。

企业借助 AI-SPM，可以获得对内部模型、智能体（agent）及 AI 行为的实时可见性，对 AI 使用进行持续的安全与合规检查，确保操作始终符合既定政策。

更重要的是，AI-SPM 正逐步与现有安全体系（如 SOC、SIEM、DLP）融合，未来将成为企业检测、响应 AI 相关事件的关键组成部分。  其设计理念遵循主流安全框架——OWASP、NIST、MITRE 等标准，确保防御具备体系化、可验证的依据。

OWASP 公布的《LLM 应用十大风险》已成为生成式 AI 安全的核心参考。这份清单涵盖提示注入（Prompt Injection）、数据泄露、智能体滥用、模型配置错误等威胁。  AI-SPM 的价值就在于——将这些抽象的威胁转化为可执行的防御策略。下面我们来看它如何逐项防御关键风险：

1️⃣ 提示注入与越狱攻击（Prompt Injection / Jailbreaking）

攻击者通过恶意输入操控模型，绕过安全机制，让其生成违规或有害内容。

AI-SPM 可检测注入行为、清理高风险输入，并阻止危险内容传递到用户或外部系统。

对于开发者，它还能监控代码助手和 IDE 插件，识别越权提示与异常输出，确保安全使用 AI 开发工具。

2️⃣ 敏感数据泄露（Sensitive Data Disclosure）

LLM 可能在输出中暴露个人、财务或专有信息，造成隐私与知识产权风险。

AI-SPM 可在数据传输前拦截或匿名化输入，防止敏感数据流向公共模型或外部训练体系。

它还能基于身份、使用场景与模型能力分级，执行访问控制与策略隔离。

3️⃣ 数据与模型投毒（Data & Model Poisoning）

攻击者篡改训练数据，注入后门或偏见，破坏模型完整性。

AI-SPM 通过持续监控数据来源，确保只使用可信数据集。

在运行时，它结合安全测试与红队演练，发现潜在漏洞；同时实时识别模型输出中的偏差、毒性或异常行为，在上线前完成修复。

4️⃣ 自主体越权（Excessive Agency）

自主体（AI Agent）或插件可能执行未授权操作、提升权限或访问敏感系统。

AI-SPM 对智能体的行为路径进行建模与监控，严格控制其可执行的操作与接口访问，强制执行最小权限原则。

对于自研 Agent，还能提供实时可视化与策略治理，防止早期滥用，同时保障复杂自动化工作流的安全性。

5️⃣ 供应链与模型来源风险（Supply Chain & Model Provenance）

引入第三方模型或组件可能带来漏洞、数据污染或合规缺陷。

AI-SPM 会维护模型资产清单与版本历史，对配置、依赖和安全基线进行自动扫描。

任何不符合标准（如合规验证、来源认证）的模型，都会在上线前被拦截。

6️⃣ 系统提示泄露（System Prompt Leakage）

模型内部系统提示（System Prompt）中包含了行为逻辑与安全策略，一旦泄露，攻击者可据此绕过防护。

AI-SPM 持续监控系统请求与输入模式，识别潜在风险行为，如试图篡改内置指令或访问系统命令。

通过阻止越狱与注入类攻击，它能避免敏感逻辑在外部环境中被暴露。

（注：提示注入与越狱是“操控模型输出”的攻击，而系统提示泄露则是“暴露模型指令逻辑”的风险，两者相辅相成，防御机制应协同设计。）

继 Shadow IT（影子 IT）之后，Shadow AI（影子 AI） 已成为企业治理的新隐患。  员工未经授权使用公共 AI 工具，上传敏感数据或绕过内部合规，往往并非恶意，而是出于效率与便利。问题在于——管理层往往对这些行为毫无可见性。

AI-SPM 在此扮演“照亮黑暗”的角色。它能发现企业网络、终端、云环境和开发场景中使用的全部 AI 工具（无论是否获批），并绘制数据流动图，明确数据在不同 AI 之间的路径。

接着，系统可设置防护措施：阻止高风险上传、隔离未知智能体、通过安全网关路由操作，并建立基于角色的审批机制。

没有可见性，就没有安全性。  在很多企业中，安全团队对 AI 的使用场景一无所知，这使得事件检测和响应变得异常困难。  AI-SPM 通过聚合提示、响应、Agent 操作等关键数据，将其导入现有的 SIEM 与监测系统，实现对 AI 活动的端到端可观测性。  这让安全团队能快速关联事件、进行威胁溯源与事后取证。

AI 的发展速度远超以往任何一波技术浪潮，也带来了更复杂、更动态的攻击面。传统安全工具无法独立应对这一新生态。 AI-SPM 正是为此而生——它将 AI 从“未知风险”转化为“可控资产”。

无论是作为 SASE 等融合平台的一部分，还是独立部署的安全层，AI-SPM 都将成为企业安全采用 AI 的关键中枢。 它让组织能够安全、可扩展、可合规地释放 AI 的真正价值。