文章总结： 本文通过Mandiant红队对银行聊天机器人渗透测试案例，揭示AI应用安全的核心问题。攻击者利用暴露API、SQL注入及篡改JSON对话历史，成功绕过模型安全指令。文章提出五大启示：安全需贯穿SDLC全程、以零信任验证前端数据、在应用层限制系统权限、夯实传统应用安全基础、构建主动监控体系。强调AI安全是系统工程，需整合数据管道、API、权限控制与实时监控等全链路防御。 综合评分： 85 文章分类： 渗透测试,红队,AI安全,WEB安全,安全意识

红队视角下的AI安全：一次银行聊天机器人渗透测试引发的深思

安全牛

2026年8月4日 11:10 北京

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楔子：红队闯入银行的AI大脑

设想这样一个场景：某银行正处于一款智能客服聊天机器人的上线前测试阶段。产品团队对它充满期待——它能够理解用户意图、调取账户信息、处理常见业务请求，功能先进，交互流畅。

然而，Mandiant攻击性安全团队仅用了很短的时间，就彻底打穿了这套系统。

他们没有使用什么高深莫测的零日漏洞，也没有动用大规模的资源投入。整个攻击链条，令人不安地简单——简单到让每一位负责AI应用安全的从业者都应该坐立不安。

这，就是我们今天要讲的故事。

一、案例还原：聊天记录里的”特洛伊木马”

第一步：发现暴露的API端口

Mandiant红队在对目标银行聊天机器人展开侦察时，迅速发现了一个暴露在外的API端点。这在快速原型开发的AI应用中并不罕见——开发团队在迭代功能的过程中，往往将安全配置的优先级排在了功能完整性之后。

这个暴露的端点，是第一道被突破的门。

第二步：SQL注入，直取数据库控制权

通过这一端点，红队成功实施了SQL注入攻击，进而获得了对后端数据库服务器的远程控制权。

值得注意的是，这并非什么AI特有的新型攻击手段，而是已有数十年历史的经典Web漏洞。然而，正是这个”老朋友”，在AI应用的外表之下找到了新的土壤。

第三步：拦截并篡改聊天记录

这才是整个案例中最精妙、也最令人警醒的一环。

红队发现，聊天机器人的对话历史记录会被回传至服务器，而承载这些数据的格式，是以JSON形式存在于客户端——且几乎没有任何防篡改保护。

换句话说：这段”历史”，是可以被随意改写的。

于是，红队做了一件看起来简单得不可思议的事：他们拦截了这段JSON数据，并向其中注入了伪造的”系统级”消息，让这些消息看起来就像是来自系统本身的合法指令。

第四步：AI”相信”了假历史

接下来发生的事，揭示了大型语言模型在应用场景下的一个深层脆弱性。

这款聊天机器人在设计上严重依赖过往对话历史来理解上下文、做出决策。当它读取到这段被篡改的历史时，它将其视为真实的、可信的指令集，进而：

• 绕过了系统的主要安全指令
• 允许红队执行了未授权的账户变更操作

整个过程，没有暴力破解，没有复杂的漏洞利用链，有的只是对系统信任机制的精准利用。

Mandiant团队事后总结道：”鉴于我们的红队能够以如此轻松的方式攻破该模型，我们必须将’超越单纯的提示词安全、保护整个AI应用程序’视为重中之重。”

这句话，值得每一位AI应用开发者和安全负责人反复咀嚼。

二、五大核心启示：从红队经验到防御实践

启示一：AI安全不是”最后一道门”，而是贯穿全程的基因

银行聊天机器人案例最深刻的教训在于：大型语言模型本身并没有被”黑”。 真正被突破的，是围绕模型构建的整个应用基础设施——暴露的API、无防护的数据管道、可篡改的客户端数据。

这揭示了一个被许多团队忽视的核心认知错误：把”模型安全”等同于”AI应用安全”。

生成式AI的技术管道，引入了远超模型本身的多个漏洞节点。数据从哪里来？怎么处理？如何存储？通过什么接口传输？这条链路上的每一个环节，都可能成为攻击者的突破口。

最佳实践：安全必须被整合进软件开发生命周期（SDLC）的每一个阶段——从数据摄取与处理，到模型训练与评估，再到应用部署与运维。不能等到产品即将上线，才匆忙贴上”安全层”。那不是安全，那是安慰剂。

具体而言，团队应当在以下节点建立安全检查：数据管道的输入验证与清洗、API端点的最小暴露原则、服务间通信的鉴权机制，以及基础设施层的漏洞扫描。

启示二：永远不要相信前端传来的数据

聊天机器人案例中，攻击者能够篡改对话历史，根本原因在于：系统默认相信了从用户界面传回的数据。

这是一个经典的”隐式信任”陷阱。在传统Web应用中，我们早已接受”永远不要信任用户输入”的安全信条；但在AI应用的设计中，这一原则往往被遗忘——尤其是当”用户输入”以对话历史、上下文摘要等”结构化数据”的形式出现时，开发者有时会误认为它比原始文本更可信。

事实恰恰相反。结构化数据（如JSON）同样可以被拦截、篡改和重放。

最佳实践：以零信任（Zero Trust）的心态设计AI应用，将每一条来自用户界面的数据都视为潜在威胁，进行持续验证

具体技术手段包括：

• 使用HMAC（哈希消息认证码）等加密签名机制，在对话历史数据传输至模型之前，验证其完整性与真实性
• 在服务端而非客户端存储和管理对话状态，减少客户端可篡改的数据面
• 对传入的上下文数据实施结构化校验，拒绝不符合预期格式的输入

这个原则说起来简单，但在快节奏的AI应用开发中，它却是最容易被省略的一步。

启示三：在应用层锁住”系统级权限”

数据完整性的验证解决了”什么数据进来”的问题，但还有另一个维度同样关键：允许模型处理哪些命令类型？

在案例中，攻击者通过注入伪造的”系统消息”，成功让模型执行了超越普通用户权限的操作。这是一种典型的权限提升（Privilege Escalation）攻击——攻击者通过操纵AI的输入，让AI以”管理员”身份行事。

最佳实践：在应用逻辑层（而非仅在模型提示词中）建立严格的命令过滤机制

• 配置应用逻辑，自动识别、清洗并丢弃来自用户界面的特权系统消息
• 对模型可以执行的操作类型建立明确的白名单机制，从应用层限制模型的行动边界
• 实施严格的角色权限分离，确保普通用户无法通过任何方式触发管理员级别的操作

这里有一个重要认知：提示词（System Prompt）中的安全限制，并不等同于应用层的安全边界。 提示词可以被绕过、被注入、被覆盖；应用层的权限控制，才是真正不可撼动的护城河。

启示四：AI安全的地基，是传统应用安全

这一点，可能是最容易被”AI热潮”遮蔽的清醒认知。

AI应用并非生长在真空中。它依赖第三方库、编排框架（Orchestrator）、外部API和各类基础组件。这意味着传统应用安全的所有风险，AI应用一个都逃不掉——而且还要叠加AI特有的新型风险。

更令人担忧的是：攻击者也在用AI加速漏洞发现。他们用AI扫描代码库、分析依赖关系、寻找可利用的弱点。这场军备竞赛，要求防御者必须同步强化并规模化自身的漏洞管理能力。

最佳实践：

• 对整个AI技术栈（而非仅模型层）实施全面的应用安全测试（SAST/DAST）和漏洞扫描
• 建立严格的第三方依赖管控机制，定期审计依赖库的版本与已知漏洞
• 将AI应用的供应链安全纳入整体安全策略，对模型来源、训练数据、编排组件建立可信验证流程
• 将AI特有风险（如模型投毒、提示词注入）纳入现有的漏洞管理框架，而非另起炉灶

AI应用的安全地基，是扎扎实实的传统应用安全功底。离开这个地基，再精妙的AI安全策略都是空中楼阁。

启示五：主动监控是你的”早期预警系统”

安全不仅仅是防止攻击发生，更是在攻击发生时第一时间感知并响应。

对于AI应用而言，这一点尤为重要。模型投毒可能在训练阶段就悄然植入；提示词注入可能在生产环境中被反复利用而不留明显痕迹；供应链漏洞可能潜伏数月才被激活。如果没有实时的可见性，你甚至不知道攻击已经发生。

最佳实践：将应用日志与基础设施日志整合进集中式安全监控平台，构建针对AI应用的专项监控能力

• 建立针对异常查询模式的检测规则，识别可能的提示词注入尝试
• 监控模型输入输出的统计分布，异常漂移可能是模型投毒的早期信号
• 对数据库、API端点、模型服务的访问行为实施实时告警
• 将AI供应链组件（模型、依赖库、编排服务）的完整性验证纳入持续监控范围

主动监控不是被动的日志收集，而是构建一套能够在威胁成形之前就发出警报的主动防御神经系统。

三、一个更深的问题：我们是否低估了AI应用的攻击面？

回望整个银行聊天机器人案例，有一个令人不安的细节值得反复回味：这次攻击的成功，并没有用到任何”AI特有”的高级黑客技术。SQL注入是1998年就被记录的攻击手法；JSON篡改是Web安全的基本议题；间接提示词注入虽然概念较新，但其本质与传统的命令注入攻击一脉相承。

这意味着什么？

这意味着，那些已经掌握了传统Web攻击技巧的普通攻击者，只需要稍加调整，就能对AI应用发动有效攻击。AI应用的攻击门槛，并没有我们想象中那么高——至少，在安全实践没有同步跟上的情况下是这样。

反过来说，这也是一个好消息：应对AI应用安全威胁，我们并不需要从头开始。已有的安全知识、工具和流程，大多数仍然有效——只需要将它们系统性地延伸到AI应用的每一个角落。

尾声：安全，从来都是一项工程

Mandiant的红队测试，不是为了证明AI有多危险，而是为了在漏洞真正被恶意利用之前，提前找到并修复它们。这，正是红队存在的意义。

对于每一位参与AI应用构建的工程师、产品经理和安全负责人来说，这个案例传递的核心信息只有一句话：AI应用的安全，不是模型的问题，是整个系统的问题。

保护AI，需要的不是一道门，而是一套严密的、贯穿始终的防御体系。

从数据管道到API端点，从对话历史到权限控制，从依赖管理到实时监控——每一个环节，都是战场。

而幸运的是，我们已经有了足够多的经验、工具和方法论。

现在缺少的，只是把它们真正用起来的决心。

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