【火山引擎】火山引擎AI安全保障实践

火山引擎AI安全保障实践曲乐炜火山引擎云安全架构师近日发布了一份关于火山引擎AI安全保障实践的研究报告。这份报告深入探讨了火山引擎在AI业务中的安全保障方案，涵盖了Agent安全、工具安全、部署安全、LLM安全等多个维度，并详细介绍了MCP（Model Control Plane）的基本原理、威胁分析与建模、核心风险分析以及火山引擎MCP安全架构。报告强调了安全在AI Agent运行中的基础性作用，并提出了一系列针对性的安全措施和最佳实践，旨在确保AI平台的安全稳定运行。这份报告为AI安全领域的专业人士提供了宝贵的参考和指导，其内容不仅涉及技术细节，还包括了安全治理体系的设计和实施，是一份全面深入的安全保障实践指南。

在数字化时代，人工智能（AI）的应用越来越广泛，涉及到我们日常生活的方方面面。火山引擎作为字节跳动旗下的云服务平台，其AI业务涵盖了从基础的计算、网络、存储到复杂的AI云原生解决方案，如视觉理解、文本生成等。然而，随着AI技术的发展，AI安全保障成为了一个不容忽视的问题。本文将探讨火山引擎如何构建其AI安全保障体系，以确保AI技术的安全可靠。

首先，火山引擎AI安全的核心主张是“安全是一切Agent运行的基础”。这里的Agent指的是智能体，它们是AI技术中的关键执行者。火山引擎的安全保障团队负责确保这些智能体在运行过程中的安全性，包括安全架构、SDLC（软件开发生命周期）、漏洞运营、安全事件响应和安全合规等方面。这一团队的工作目标是确保火山引擎和BytePlus平台的安全，助力云业务的成功。

火山引擎的AI安全保障方案主要围绕Agent安全、工具安全、部署安全和运行时安全四个方面展开。在Agent安全方面，火山引擎关注协议安全、模型安全测评与防护，以及伦理道德和涉黄涉政攻击与防护。工具安全方面，火山引擎强调MCP（智能体协作平台）的原生安全设计和自动化安全准入。部署安全则涉及到沙箱防护和网络隔离。运行时安全则包括主机安全、容器安全和业务安全风控。

MCP作为智能体协作的核心，其安全性至关重要。火山引擎对MCP的威胁分析与建模显示，MCP面临的风险包括传统Web服务风险、工具描述投毒风险、外部数据源间接提示词注入风险、工具冲突与优先级劫持风险、“地毯式骗局”风险、企业数据安全风险以及Agent-to-Agent场景风险。这些风险的存在，使得火山引擎必须采取严格的安全措施来保护MCP的安全。

为了应对这些风险，火山引擎构建了一套MCP安全架构。这套架构包括安全准入控制、原生安全设计和运行时安全防护。安全准入控制确保所有上线至MCPHub的MCPServer都经过安全扫描，覆盖七类核心安全风险，完成高危严重漏洞修复后方可上线。原生安全设计定义了体验场景和部署场景，采用OAuth授权结合火山临时身份凭证实现多租户隔离，并限制OAuth token的有效期为48小时。运行时安全防护则提供了保护模型和Agent的能力，防止提示词注入越狱以及MCP HOST出现非预期行为。

火山引擎还提供了白帽子漏洞挖掘指导，以鼓励安全研究人员发现并报告潜在的安全漏洞。测试目标包括大模型服务平台、大模型生态广场、大模型应用开发和大模型应用等，这些都是火山引擎AI安全专测的重点。

总的来说，火山引擎通过构建全面的AI安全保障体系，确保了其AI技术的安全可靠。从Agent安全、工具安全、部署安全到运行时安全，火山引擎的安全措施覆盖了AI技术的各个方面。通过这些措施，火山引擎能够保护用户的数据安全，防止恶意攻击，并确保AI技术的稳定运行。

这篇文章的灵感来自于一份关于火山引擎AI安全保障实践的报告。除了这份报告，还有一些同类型的报告，也非常有价值，推荐阅读，这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。

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