Giải nén Hướng dẫn kiểm tra AI OWASP 2026

Trí tuệ nhân tạo đã nhanh chóng chuyển từ đổi mới mang tính thử nghiệm sang xương sống quan trọng của cơ sở hạ tầng kỹ thuật số hiện đại. Từ chẩn đoán chăm sóc sức khỏe đến tự động hóa doanh nghiệp, AI hiện đang đưa ra các quyết định mang tính quyết định cao. Nhưng với sức mạnh to lớn lại xuất hiện một loại rủi ro mới, những rủi ro mà thử nghiệm bảo mật ứng dụng truyền thống (AST) đơn giản là không thể nắm bắt được.

Đăng ký trong thời gian Bán BFCM của chúng tôi và (Tiết kiệm 150 USD) – Chỉ trong thời gian có hạn

Nhập Hướng dẫn kiểm tra AI của OWASP (AITG) Phiên bản 1 (Tháng 11 năm 2025).

Hướng dẫn mới được phát hành này không chỉ là một danh sách kiểm tra khác; đây là tiêu chuẩn toàn diện đầu tiên của ngành dành cho Độ tin cậy của AI. Đối với các chuyên gia Bảo mật đang tìm cách bảo mật các hệ thống và mô hình AI, hướng dẫn này sẽ thu hẹp khoảng cách giữa các rủi ro AI về mặt lý thuyết và các phương pháp thử nghiệm thực tế, có thể lặp lại.

Dưới đây là mọi thứ bạn cần biết về Hướng dẫn kiểm tra AI của OWASP và cách nó xác định lại tính bảo mật cho kỷ nguyên AI.

Ai nên sử dụng hướng dẫn này

Đối tượng / Vai trò mục tiêu	Mục tiêu và lợi ích chính
Người kiểm tra bảo mật AI	Để vượt ra ngoài phạm vi quét lỗ hổng tiêu chuẩn và đánh giá sâu sắc các hành vi của mô hình cũng như khả năng phục hồi đối nghịch.
Đội ngũ kiểm toán viên và tuân thủ AI	Để xác thực rằng các hệ thống AI đáp ứng các nguyên tắc AI có trách nhiệm và tuân thủ các quy định của ngành.
Kỹ sư AI, Nhà phát triển & MLOps	Để có được hướng dẫn thực tế, hữu dụng nhằm xây dựng các quy trình và dịch vụ AI linh hoạt, đáng tin cậy.
Đội đỏ AI	Để tiến hành các đánh giá đối nghịch và các bài tập về nhóm đỏ AI tổng quát nhằm bộc lộ các lỗ hổng tinh vi.
Hệ sinh thái rộng lớn hơn(Chủ sở hữu sản phẩm, Cán bộ quản lý rủi ro, QA, DevSecOps, Người ứng phó sự cố, Nhà nghiên cứu)	Để hỗ trợ vòng đời rộng hơn của quản trị AI, đảm bảo chất lượng và ứng phó sự cố, thống nhất chuyên môn đa dạng nhằm nâng cao tiêu chuẩn bảo mật AI trên toàn thế giới.

Ngoài bảo mật: Kỷ nguyên của sự đáng tin cậy của AI

Một trong những thay đổi sâu sắc nhất trong Hướng dẫn 2025 là triết lý cho rằng “Bảo mật thôi là chưa đủ; Độ tin cậy của AI mới là mục tiêu thực sự.”

Phần mềm truyền thống chắc chắn bị lỗi (lỗi là lỗi). Tuy nhiên, các hệ thống AI có thể sẽ thất bại. Chúng có thể an toàn trước tin tặc nhưng vẫn tạo ra nội dung độc hại, gây ảo giác hoặc rò rỉ dữ liệu đào tạo. AITG chứng minh rằng AI đáng tin cậy đạt được thông qua sức mạnh tổng hợp của ba lĩnh vực:

1. Bảo mật (SecAI): Khả năng phục hồi chống lại các cuộc tấn công bất lợi như tiêm nhanh và đầu độc mô hình.
2. Quyền riêng tư (PrivacyAI): Bảo vệ dữ liệu đào tạo khỏi các cuộc tấn công rò rỉ và suy luận.
3. AI có trách nhiệm (RespAI): Đảm bảo sự công bằng, minh bạch và ngăn ngừa sự thiên vị hoặc độc hại.

4 trụ cột của Khung thử nghiệm AI OWASP

Để vận hành các khái niệm này, hướng dẫn giới thiệu một khuôn khổ thống nhất được chia thành bốn trụ cột thử nghiệm riêng biệt. Cấu trúc này đảm bảo rằng các nhóm DevSecOps không chỉ thử nghiệm “ứng dụng” mà còn toàn bộ hệ sinh thái AI.

1. Thử nghiệm ứng dụng AI

Trụ cột này tập trung vào giao diện nơi con người và máy móc gặp nhau. Nó bao gồm các rủi ro liên quan đến đầu vào, lời nhắc của người dùng và logic ứng dụng bao bọc mô hình.

• Kiểm tra chính: Tiêm thuốc kịp thời (Trực tiếp & Gián tiếp), Ảo giác, Sản lượng độc hại và Agent quá mức (khi tác nhân AI làm nhiều hơn mức cần thiết).

2. Thử nghiệm mô hình AI

Ở đây, trọng tâm chuyển sang “bộ não” của hệ thống. Việc kiểm tra mô hình bao gồm việc kiểm tra sức chịu đựng về độ bền và sự liên kết của nó.

• Kiểm tra chính: Tấn công lẩn tránh, Ngộ độc mô hình, Suy luận thành viên (kiểm tra xem dữ liệu cụ thể có được sử dụng để huấn luyện mô hình hay không) và Căn chỉnh mục tiêu.

3. Kiểm tra cơ sở hạ tầng AI

AI không trôi nổi trong khoảng trống; nó chạy trên cơ sở hạ tầng lưu trữ và tính toán nặng. Trụ cột này bảo vệ đường ống.

• Kiểm tra chính: Giả mạo chuỗi cung ứng (mô hình HuggingFace bị nhiễm độc), cạn kiệt tài nguyên (DoS) và vi phạm ranh giới plugin.

4. Kiểm tra dữ liệu AI

Dữ liệu là nhiên liệu của AI. Nếu nhiên liệu bị bẩn hoặc rò rỉ thì động cơ sẽ bị hỏng. Trụ cột này đảm bảo tính toàn vẹn và quyền riêng tư của dữ liệu cung cấp cho mô hình.

• Kiểm tra chính: Mức độ hiển thị dữ liệu đào tạo, lọc thời gian chạy và tính đa dạng/xu hướng của tập dữ liệu.

Lập mô hình mối đe dọa: Lập bản đồ bề mặt tấn công

Bạn không thể kiểm tra những gì bạn không hiểu. OWASP AITG nhấn mạnh một Phương pháp hướng đến mối đe dọa.

Hướng dẫn này phù hợp chặt chẽ với Khung AI bảo mật của Google (SAIF) để phân tách hệ thống AI thành bốn lớp: Ứng dụng, Mô hình, Cơ sở hạ tầng và Dữ liệu.

Bằng cách lập bản đồ các mối đe dọa (như những mối đe dọa từ Top 10 OWASP dành cho LLM) đối với các thành phần kiến ​​trúc cụ thể này, các nhóm DevSecOps có thể chuyển từ nỗi lo lắng mơ hồ về “rủi ro AI” sang các kịch bản cụ thể, có thể kiểm thử được.

Cho dù bạn sử dụng Mỳ ống, sải bướchoặc ATLAS MITREhướng dẫn cung cấp bối cảnh cần thiết để xác định các bề mặt tấn công AI duy nhất, chẳng hạn như:

• Đường ống RAG: Trường hợp việc truy xuất dữ liệu bên ngoài có thể đưa ra các thao tác tiêm nhắc gián tiếp.
• Quy trình làm việc đại lý: Trường hợp các đại lý tự trị có thể thực hiện các hành động trái phép.

Những đổi mới quan trọng dành cho người thực hành

Ngoài khuôn khổ cấp cao, Hướng dẫn năm 2025 còn giới thiệu các khái niệm cụ thể nhằm hiện đại hóa cách chúng ta nghĩ về phòng thủ AI. Đây là những chi tiết “đi sâu” quan trọng đối với các kỹ sư:

• Bộ ba DIE (Khả năng phục hồi so với bảo mật): Vượt ra ngoài mô hình truyền thống của CIA (Tính bảo mật, Tính toàn vẹn, Tính khả dụng), hướng dẫn này ủng hộ DIE (Phân phối, Không thay đổi, Phù du) người mẫu. Điều này chuyển trọng tâm từ việc “củng cố” các thành phần AI riêng lẻ sang làm cho toàn bộ hệ thống trở nên linh hoạt. Nếu một nút mô hình bị tấn công, nó sẽ bị tiêu diệt và thay thế ngay lập tức.

• Mô hình hóa mối đe dọa tác nhân (MAESTRO): Với sự gia tăng của Agent AI, hướng dẫn tham khảo MAESTRO (Môi trường đa tác nhân, bảo mật, mối đe dọa, rủi ro và kết quả), một khung được thiết kế dành riêng cho môi trường nhiều tác nhân nơi AI tương tác với các công cụ và API khác một cách tự động.

• Kiểm tra dữ liệu Canary: Một mẹo thực tế nổi bật trong hướng dẫn này là sử dụng “Canary Insertion”. Điều này liên quan đến việc cố tình đặt các mã thông báo bí mật, duy nhất (như UUID) vào dữ liệu đào tạo. Nếu các mã thông báo này xuất hiện trong đầu ra của mô hình trong quá trình thử nghiệm, bạn có bằng chứng rõ ràng về Rò rỉ dữ liệu đào tạo.

Triển khai Hướng dẫn trong quy trình DevSecOps của bạn

Hướng dẫn kiểm tra AI của OWASP được thiết kế theo vòng đời bất khả tri, phù hợp với mọi giai đoạn phát triển:

• Lập kế hoạch: Sử dụng hướng dẫn để xác định các yêu cầu “Đáng tin cậy” và phạm vi các mô hình mối đe dọa bằng SAIF.
• Chuẩn bị dữ liệu: Thực hiện các thử nghiệm về ngộ độc và sai lệch dữ liệu trước khi bắt đầu đào tạo.
• Phát triển: Quét mã mô hình và các phần phụ thuộc để tìm lỗ hổng trong chuỗi cung ứng.
• Xác thực: Chạy các trường hợp thử nghiệm cụ thể (ví dụ: AITG-APP-01 cho tính năng Tiêm nhanh) trước khi phát hành.
• Hoạt động: Liên tục theo dõi các nỗ lực trốn tránh và trôi dạt mô hình trong quá trình sản xuất.

Phần kết luận

Thị trường đang chuyển dịch. Vai trò bảo mật truyền thống được hàng hóa hóa, trong khi các chuyên gia bảo mật AI chỉ huy Lương 15-20% phí bảo hiểm.

các Hướng dẫn kiểm tra AI OWASP 2025 cung cấp khuôn khổ. các Chuyên gia bảo mật AI được chứng nhận (CAISP) khóa học dạy bạn áp dụng nó. Bạn khai thác các lỗ hổng LLM trong phòng thí nghiệm trực tiếp, bảo mật quy trình sản xuất và làm chủ mô hình mối đe dọa bằng STRIDE. Không lý thuyết, thực hành thực tế.

Tại $999bạn nhận được 60 ngày truy cập phòng thí nghiệm Và Hơn 50 bài tập thực hành. Bạn đang bảo mật các hệ thống GenAI thực sự ngay từ ngày đầu tiên. Bắt đầu của bạn đào tạo CAISP ngay hôm nay và yêu cầu mức lương đi kèm với kiến ​​thức chuyên môn đã được chứng minh.