2025年AI安全四大痛点 | CAISP人工智能安全认证专家开班在即

报告内容主要聚焦企业AI应用部署和应用的四大安全痛点：

报告显示，87%的受访组织正在使用AI云服务，常见平台包括OpenAI和Amazon Bedrock。但与此同时，31%的受访者将缺乏AI安全人才列为最大的安全挑战，这是调查中最普遍被提及的问题。

如报告指出：安全团队面临保护陌生系统、快速构建但缺专业知识的窘境。在AI技术飞速发展的大背景下，专业人才严重滞后，正成为企业的潜在风险。

尽管AI部署广泛，仅有13%的受访组织采用了AI安全态势管理（AI-SPM）工具。相比之下，传统安全措施如：

• 安全开发流程（53%）

• 多租户隔离（41%）

• 定期审计以发现ShadowAI（35%）

尽管在云迁移初期仍属于“基础管控”，但调查认为这些手段难以应对AI特有风险，例如模型侧通道访问、训练数据污染或生成型API的滥用。

报告指出：“传统工具面对AI驱动的威胁，例如训练数据投毒和未授权API访问显得无能为力。“

当前，包括OpenAI在内的多家公司承认“过度记忆”是一种训练失误，而非设计目标。但此次研究为政策制定者提供了一个“可量化”的标准。调查结果显示，45%的组织采用混合云架构，33%处于多云环境。然而大多数团队仍依赖EDR（端点检测与响应），后者是为集中式环境设计的传统工具。

更令人担忧的是，有25%的受访者竟然“不知道哪些AI服务在运行” 。这意味着许多组织对影子AI毫无感知，甚至对自己所用服务一无所知。

当调查问及 AI 安全的首要目标时，受访者普遍认同：

• 数据隐私：69%

• 威胁可视性：62%

• 易集成性：51%

但现实是，25%的团队对自己运行的AI服务一无所知。这揭示一个尴尬：安全意愿很强，但缺乏执行路径、缺乏可见性与流程集成机制。在分散式组织中，AI往往未经中心审批就自下而上部署，这让安全监管成了“纸上谈兵”。

受访专家建议企业AI安全方案选型主要考虑以下因素：

报告还构建了“云安全成熟度框架”，将AI安全分为四个阶段：

目前，大多数组织仍停留在1或2阶段，尚未进入真正的“AI集成”或“主动SecOps”阶段。

专家建议企业安全团队采用四个关键措施/路径：

• 持续发现与追踪AI模型/Shadow服务

• 将安全左移至SDLC的早期阶段

• 从服务级到多云/混合云统一执行政策

• 提供AI安全技能培训，提升团队能力

报告警醒：AI威胁一旦出现，传统“事后补救”模式已不够，只有“持续探测+自动响应”才足以应对。（“Security can’t be reactive—it must be continuous and proactive.”）

总体来看，AI部署已进入全面爆发阶段，但多数企业的安全能力尚未同步跟上。无论是专业人才缺口，还是AI‑SPM工具稀缺，亦或是可视性不足、落地难题，都暴露出整个企业IT安全的结构性弱点。

专家指出，这既是警钟，更是窗口：企业若能迅速补上人才与工具短板，引入AI安全态势管理平台，并与DevOps流程深度整合，则将成为下一代云安全的先锋。反之，影子AI和混合云环境将继续扩大攻击面，带来合规、数据泄露、恶意模型操控等多重风险。

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