AI Infra安全体系构建与边界思考

AI技术变革带来新的安全隐患，包括敏感信息泄露、应用开发安全、应用服务风险和业务安全风险。大模型的安全风险结构包括模型本体、运行环境和应用场景。大模型应用安全风险涉及开发框架风险、开放数据集及训练工具风险、污染的开放数据集风险等。大模型运行环境安全风险包括数据泄露风险、供应链安全风险、越狱风险和prompt指令数据泄漏等。大模型本体安全风险涉及基础设施自身的安全性和基础设施的运维安全性。

随着2026年金融行业全面迈入大模型应用阶段，传统的IT基础设施正在向AI Infra演进，面对急剧扩大的攻击面，金融机构亟需从战略高度重构安全体系。关键威胁指标显示，提示词注入与越狱攻击在已知外部AI安全威胁中占据主导地位，内部员工违规操作也是重要威胁。五大核心安全风险包括数据安全风险、模型安全风险、基础设施风险、供应链风险和合规与伦理风险。

AI Infra安全体系的构建建议从技术层、治理层、合规层和伦理层进行。技术层推动“安全左移”，建立AI安全运营团队，研发AI安全专用模型，制定AI攻防演练标准，推动行业共享威胁情报。治理层建立AI风险控制框架和审计标准，依照AI安全法规和标准要求。合规层推动行业共享威胁情报，依照AI安全法规和标准要求。伦理层倡导“负责任AI”开发准则，建立AI伦理监督审查机制，限制AI技术的恶意应用。

AI Infra安全体系的应用实践包括大模型风险评估、模型开发、模型训练、模型部署和模型应用。大模型安全防护体系包括模型输入安全、模型输出安全、大模型滥用风险和基础设施安全风险。大模型的数据安全与隐私保护涉及风险表现、检测手段和识别方法。AI Agent安全防护包括OpenClaw资产识别、Skills风险扫描、OpenClaw运行管控和隔离、AI Agent安全中心、LLM推理防护、AI Agent安全网关等。

云端OpenClaw整体安全防护体系架构包括网络层防护、Runtime层防护、宿主层防护和AI Agent安全网关。影子AI治理包括禁用Agent、办公助手应用识别与阻断、运行时管控、Agent运行时监控、运行时管控、Skill准入、高危Skill入侵防护、Skill安全准入体系、数据防泄密和AI数据外泄拦截。事前Agent准入确保仅合规且安全的Agent进入环境，事中运行时控制实时监控与动态隔离，事后审计与溯源全链路记录，实现事件可追溯、可定责。