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title: "AI 应用与智能体安全服务"
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description: "评估 AI 应用如何访问私有数据、调用工具并执行操作。Wavect 确定安全检查范围，实施约定修复，并记录复测证据。"
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AI 安全

# 为 AI 的数据访问、工具调用和实际操作设定安全边界。

你的 AI 应用可能读取私有信息，并通过连接的工具执行操作。我们评估约定的数据与操作边界，测试真实可行的滥用场景，并在委托范围内实施优先控制。

合作范围

## 梳理权限。测试边界。复测修复。

1. **确认访问能力** 识别模型、用户、来源、工具及其权限。
2. **验证滥用场景** 约定测试案例、环境和应当拒绝的操作。
3. **实施并复测** 委托选定修复，并保留验证记录。

服务概要

AI 安全评估关注 LLM 周围的系统：身份、检索、记忆、连接的工具及操作。通过问题记录、约定修复和复测，明确已验证的边界与剩余限制。

适合这些情况

- 已有 AI 功能能够访问私有数据、使用工具或执行写操作
- 需要有限范围安全评估和可落实修复的团队

其他服务可能更合适

- 开发全新 AI 产品，或规划组织层面的 AI 采用
- 由 AI 生成代码、但本身不含 AI 功能的普通 Web 应用

## 检查应用能够访问和改变什么

梳理用户、服务身份、模型供应商、检索来源、记忆和工具，明确哪些操作必须获得授权。本服务面向使用 AI 的产品。如果当前问题是 AI 生成的代码基础不稳定，可先选择 [Vibe Coding Rescue](/zh/services/vibe-coding-rescue/) ；如果产品尚待开发，可选择 [AI 智能体与产品开发](/zh/services/artificial-intelligence/) 。投资或收购前的整体审查只会在其他发现之外标注 AI 风险，属于 [技术尽职调查](/zh/services/technical-due-diligence/) ；针对约定边界的对抗性测试仍由本服务负责。

## 验证模型周围的实际控制

根据应用真实拥有的权限选择测试案例。回答令人信服、演示成功，并不能证明数据访问或工具执行已经正确授权。

数据与租户边界

检查每种身份可以检索、读取和保留哪些来源。按实际情况覆盖撤销权限、受限记录和共享记忆。

工具与审批

限定工具权限，在执行系统中验证敏感操作。检查批准是否与执行者、目标和确切操作绑定。

不可信内容

测试约定的提示词注入、检索或工具输出滥用场景，追踪它们对数据和操作的影响。

隔离与证据

检查相关执行限制、凭据范围、沙箱和审计记录。必要时通过云安全服务明确运行基础设施的检查范围。

## 示例验收：一个租户不能获取另一个租户的记录

使用合成数据，让租户 A 的用户请求智能体获取租户 B 的记录。即使模型生成了工具调用，数据访问层也应拒绝请求。租户 A 内部的合法请求仍正常完成。记录构建版本、策略、检索配置、预期结果、观察行为和日志。这是示例测试，不是客户成果，也不代表所有工具均已得到覆盖。

## 把已确认的问题变成经过验证的改进

评估与修复分别委托。开始前确认覆盖范围、允许的操作和复测内容。

1. **评估** - 获得系统图、约定滥用案例、可复现的问题、检查缺口和优先修复计划。
2. **修复与复测** - 委托选定的代码或配置变更，在记录的系统版本上复测受影响行为及约定回归用例。
3. **持续复核** - 约定工具、检索、策略、记忆、提示词或供应商的哪些变更需要再次审查，并单独明确频率与责任。

## 准备受控测试环境和决策负责人

提供预期任务、工具列表、身份模型、数据类别、已知问题和适当测试环境。约定测试账户、允许的操作、负载与费用上限，以及停止条件。授权应由执行系统落实；提示词与过滤器是补充控制。 [OWASP 智能体安全指南](https://cheatsheetseries.owasp.org/cheatsheets/AI_Agent_Security_Cheat_Sheet.html) 说明了这些边界及可重复的滥用测试。

## 让结果服务于实际运营产品的人

你会获得约定的问题记录、变更、测试记录和剩余限制。回答质量评估与访问、操作控制应分别判断。 [DevSecOps](/zh/services/devsecops/) 负责变更发布， [云安全](/zh/services/cloud-security/) 负责运行基础设施。专家是否参与按项目约定。 [信任中心](/zh/trust-center/) 说明数据处理和服务水平。本服务不暗含全天候支持、正式认证或阻止所有攻击的承诺。

// 实证

## 明确展示范围的 AI 工程经验

Twinsoft AI 案例记录了面向试点产品的 LLM 集成、代码重构和基础设施工作。它证明该交付范围，不被描述为已完成的 AI 红队安全评估。

### [Twinsoft AI](/zh/case-studies/twinsoft-ai/)
- **状态:** 上线
- **成果:** 2周 - 到可销售的MVP
- **概要:** 把 vibe-coded 原型推到企业试点就绪，没有走捷径。
- **技术栈:** Python, Flask, LLMs

这些是精选项目，并非我们的全部作品。自 2018 年以来我们已交付 100+ 款产品。

## 开始前的常见问题

### 这是针对 AI 生成代码的服务吗？

重点是包含 LLM、智能体或 AI 连接工具的应用。普通的 AI 生成应用可能更适合原型修复、功能 QA，或另行界定范围的应用安全评估。

### 加强系统提示词就够了吗？

数据访问和敏感操作需要由数据或执行系统控制。提示词规则、过滤器和模型评估可以提供帮助，但不能替代授权。

### 能评估 RAG 和 MCP 集成吗？

我们会明确实际来源、身份、工具和权限。使用某个协议或检索框架本身，并不能证明集成已落实所需的访问边界。

### 这包含在我们的 QA 服务中吗？

通用 QA 不自动包含全面的 AI 安全评估或渗透测试。需要的额外范围和验收方式会单独约定。

### 测试通过能说明什么？

它记录了被测案例与配置下观察到的行为。报告也会列出未测试区域、无法完成的检查和剩余风险。

### 你们会实施修复吗？

可以针对选定问题约定实施和复测。你也可以把评估交给内部团队；问题记录与约定交付成果由你保留。

## 选择下一步

- [开发 AI 产品](/zh/services/artificial-intelligence/)
- [稳定 AI 生成的原型](/zh/services/vibe-coding-rescue/)
- [了解智能体授权架构](/zh/blog/enterprise-mcp-authorization-architecture/)

## Structured Data

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