为什么你需要一份安全检查清单
智能体产品的上线安全审查,与传统软件有本质区别。传统软件的安全边界由代码和接口定义,而智能体的安全边界还要面对自然语言这个"无限输入空间"。一个精心构造的提示词可以让智能体泄露系统指令、执行未授权操作、甚至越权访问数据。
2024 年以来,我们已经看到太多智能体安全事故:ChatGPT 的 prompt injection 导致系统提示词泄露、Bing Chat 的"人格分裂"事件、各类 Agent 框架的 RCE 漏洞。这些事故的共同点是——它们不是传统意义上的代码漏洞,而是架构层面的安全设计缺失。
以下是我整理的 20 项必做安全检查,覆盖从输入到输出的全链路。建议在每次版本上线前逐项核对。
输入安全(1-5)
1. 提示注入防护
检查项:是否对用户输入进行了提示注入检测和过滤?
提示注入(Prompt Injection)是智能体面临的首要安全威胁。攻击者通过在用户输入中嵌入恶意指令,试图覆盖系统提示词或改变智能体行为。
防护措施:
import re
class PromptInjectionGuard:
# 常见的提示注入模式
INJECTION_PATTERNS = [
r"ignore\s+(all\s+)?previous\s+instructions",
r"disregard\s+(the\s+)?above",
r"you\s+are\s+now\s+a\s+",
r"system\s*:\s*",
r"<\|im_start\|>",
r"\[SYSTEM\]",
r"reveal\s+your\s+(system\s+)?prompt",
r"repeat\s+everything\s+above",
]
def check(self, user_input: str) -> tuple[bool, str]:
for pattern in self.INJECTION_PATTERNS:
if re.search(pattern, user_input, re.IGNORECASE):
return False, f"检测到可能的提示注入: {pattern}"
return True, "通过"
def sanitize(self, user_input: str) -> str:
"""对用户输入进行安全处理"""
# 1. 移除特殊标记
sanitized = re.sub(r'<\|[^|]+\|>', '', user_input)
# 2. 限制长度
if len(user_input) > 10000:
sanitized = sanitized[:10000]
# 3. 转义可能的指令标记
sanitized = sanitized.replace("SYSTEM:", "SYSTEM-")
return sanitized
2. 输入长度与复杂度限制
检查项:是否对输入长度、嵌套层级和复杂度设置了上限?
超长输入不仅消耗 Token 预算,还可能用于"上下文淹没"攻击——用大量文本淹没系统提示词。
INPUT_LIMITS = {
"max_length": 5000, # 最大字符数
"max_lines": 100, # 最大行数
"max_nested_depth": 3, # JSON/嵌套结构最大深度
"max_urls": 10, # 最大URL数量
"max_base64_size": 1024 * 100 # Base64 最大100KB
}
3. 敏感信息检测
检查项:是否对用户输入中的敏感信息进行了检测和脱敏?
用户可能在对话中无意输入密码、密钥、身份证号等敏感信息。智能体应主动检测并提醒。
SENSITIVE_PATTERNS = {
"api_key": r"sk-[a-zA-Z0-9]{32,}",
"aws_key": r"AKIA[0-9A-Z]{16}",
"id_card": r"\d{17}[\dXx]",
"phone": r"1[3-9]\d{9}",
"email": r"[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}",
}
4. 多模态输入安全
检查项:如果支持图片/文件上传,是否对多模态输入进行了安全检查?
图片中可以嵌入文本(如截图中的提示注入),上传文件可能包含恶意内容。
- 图片 OCR 后进行提示注入检测
- 文件大小和类型白名单校验
- 文件内容扫描(特别是代码文件)
- EXIF 信息剥离
5. 编码与混淆检测
检查项:是否检测了 Base64、Unicode、HTML 实体等编码绕过?
攻击者经常使用编码绕过输入过滤:
def detect_encoding_bypass(text: str) -> list[str]:
threats = []
# Base64 检测
if re.search(r'[A-Za-z0-9+/=]{50,}', text):
threats.append("疑似Base64编码内容")
# Unicode 转义
if re.search(r'\\u[0-9a-fA-F]{4}', text):
threats.append("疑似Unicode转义")
# HTML 实体
if re.search(r'&#\d+;|&#[xX][0-9a-fA-F]+;', text):
threats.append("疑似HTML实体编码")
return threats
权限与执行安全(6-10)
6. 工具调用权限控制
检查项:每个工具调用是否有明确的权限校验?
智能体的工具调用是最危险的攻击面。必须实现最小权限原则:
from enum import Enum
from dataclasses import dataclass
class ToolPermission(Enum):
READ_ONLY = "read_only" # 只读操作
WRITE_LOCAL = "write_local" # 本地写入
WRITE_REMOTE = "write_remote" # 远程写入
EXECUTE = "execute" # 代码执行
NETWORK = "network" # 网络请求
@dataclass
class ToolConfig:
name: str
permission: ToolPermission
requires_approval: bool
rate_limit: int # 每分钟最大调用次数
allowed_in_sandbox: bool = True
TOOL_CONFIGS = {
"web_search": ToolConfig("web_search", ToolPermission.NETWORK, False, 30),
"file_read": ToolConfig("file_read", ToolPermission.READ_ONLY, False, 100),
"file_write": ToolConfig("file_write", ToolPermission.WRITE_LOCAL, True, 10),
"code_execute": ToolConfig("code_execute", ToolPermission.EXECUTE, True, 5),
"send_email": ToolConfig("send_email", ToolPermission.WRITE_REMOTE, True, 3),
}
7. 沙箱隔离
检查项:代码执行和文件操作是否在沙箱环境中进行?
任何涉及代码执行的工具调用都应在隔离环境中运行:
- Docker 容器隔离(CPU、内存、网络限制)
- 文件系统只读挂载
- 网络访问白名单
- 执行超时限制(建议 30 秒)
- 输出大小限制
8. 速率限制与配额
检查项:是否对工具调用和 API 请求设置了速率限制?
from collections import defaultdict
import time
class RateLimiter:
def __init__(self):
self.calls = defaultdict(list)
def check(self, user_id: str, tool_name: str,
limit: int, window: int = 60) -> bool:
now = time.time()
key = f"{user_id}:{tool_name}"
# 清理过期记录
self.calls[key] = [
t for t in self.calls[key] if now - t < window
]
if len(self.calls[key]) >= limit:
return False
self.calls[key].append(now)
return True
9. 人在回路(Human-in-the-Loop)
检查项:高风险操作是否需要人工确认?
以下操作必须强制人工确认:
- 发送邮件/消息给外部用户
- 修改或删除持久化数据
- 执行涉及金钱交易的 API
- 访问其他用户的私人数据
- 修改系统配置
10. 权限提升检测
检查项:是否检测和阻止权限提升尝试?
智能体不应在运行时请求超出预设范围的权限。任何"请给我管理员权限"或"请执行 sudo“的请求都应被拒绝并记录。
输出安全(11-14)
11. 输出内容过滤
检查项:是否对智能体的输出进行了内容安全过滤?
class OutputFilter:
def __init__(self):
self.content_filters = [
self._check_pii, # 个人信息泄露
self._check_secrets, # 密钥泄露
self._check_harmful, # 有害内容
self._check_copyright, # 版权内容
]
def filter(self, output: str, context: dict) -> tuple[bool, str]:
for f in self.content_filters:
passed, reason = f(output, context)
if not passed:
return False, reason
return True, "通过"
def _check_secrets(self, output, context):
# 检查输出中是否包含 API 密钥等
if re.search(r'sk-[a-zA-Z0-9]{32,}', output):
return False, "输出中检测到API密钥"
return True, ""
12. 系统提示词泄露防护
检查项:是否防止系统提示词通过输出泄露?
用户可能通过特殊提问诱导智能体输出系统提示词。防护措施:
- 在系统提示词中加入明确的保密指令
- 对输出进行后处理,检测是否包含系统提示词片段
- 使用单独的过滤层检查输出与系统提示词的相似度
13. 幻觉与事实性检查
检查项:是否对关键事实性输出进行了验证?
对于涉及具体数据、日期、引用的输出,应建立事实验证机制:
- 关键数据与知识库交叉验证
- 引用来源验证
- 置信度阈值过滤
- 不确定时标注"请核实”
14. 输出格式注入防护
检查项:是否防止输出中包含恶意 Markdown/HTML/JavaScript?
如果智能体输出渲染为 HTML,需要防范 XSS:
import html
def sanitize_output(output: str) -> str:
# 转义 HTML 特殊字符
output = html.escape(output)
# 移除可能的 script 标签
output = re.sub(r'(?i)<script[^>]*>.*?</script>', '', output, flags=re.DOTALL)
# 移除事件处理器
output = re.sub(r'(?i)on\w+\s*=\s*["\'][^"\']*["\']', '', output)
return output
数据与隐私安全(15-17)
15. 数据最小化原则
检查项:智能体是否仅收集和传输必要的数据?
- 对话日志只记录必要字段,不记录完整上下文
- 传给第三方 API 的数据先进行脱敏
- 用户画像数据按需加载,不全量传入上下文
16. 数据存储加密
检查项:存储的对话历史和用户数据是否加密?
- 对话记录 AES-256 加密存储
- 数据库连接使用 TLS
- Redis 开启 AUTH 和 TLS
- 备份数据加密
- 密钥轮换机制
17. 合规性审查
检查项:是否满足目标市场的法规要求?
- 中国大陆:生成式 AI 服务备案、算法推荐备案、数据出境安全评估
- 欧盟:GDPR 合规、AI Act 风险分类
- 美国:COPPA(如涉及未成年人)、各州 AI 法规
- 数据保留策略:默认 30 天自动删除
监控与响应(18-20)
18. 异常行为监控
检查项:是否建立了实时异常行为检测机制?
@dataclass
class AnomalyAlert:
type: str
severity: str # info, warning, critical
user_id: str
description: str
timestamp: str
# 监控指标
MONITORING_RULES = {
"rapid_tool_calls": {
"condition": "同一用户1分钟内工具调用>20次",
"severity": "warning"
},
"repeated_injection": {
"condition": "同一用户10分钟内触发注入检测>3次",
"severity": "critical"
},
"unusual_output_length": {
"condition": "单次输出超过5000字符",
"severity": "info"
},
"off_topic_tools": {
"condition": "工具调用与用户问题主题不相关",
"severity": "warning"
}
}
19. 审计日志
检查项:是否记录了完整的审计日志,可供事后追溯?
审计日志应包含:
- 所有用户输入和智能体输出的完整记录
- 所有工具调用的参数和返回值
- 权限校验和人工审批记录
- 系统提示词版本和模型版本
- 异常和告警事件
日志保留策略:在线 30 天,归档 90 天,合规要求的按法规保留。
20. 应急响应预案
检查项:是否有智能体安全事件的应急响应预案?
预案应包含以下步骤:
- 一键熔断:紧急停止所有智能体服务,切换到降级模式
- 会话隔离:冻结可疑会话,阻止进一步交互
- 影响评估:快速确定受影响的用户和数据范围
- 证据保全:保留完整日志和会话记录
- 用户通知:按法规要求通知受影响用户
- 事后复盘:分析根因,更新安全策略
检查清单使用指南
建议按以下方式使用这份检查清单:
上线前:逐项检查,每项都需要明确的责任人和验证方式。不通过的项目要么修复,要么记录为已知风险并获得审批。
运行中:定期(建议每月)重新检查,特别是第 1、6、11、18 项。
事件后:安全事件发生后,用清单进行差距分析,找出哪些检查项失效了。
安全不是一次性工程,而是持续的过程。这份清单会随着威胁态势的演变而更新。保持警惕,保持更新。
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