AI時代的頭號安全威脅：機器身份
2025年以DeepSeek為代表的生成式AI技術迅猛發展，為企業帶來了前所未有的創新機遇，也帶來了新的安全風險。其中，非人類身份（Non-Human Identities, NHI）——如API密鑰、令牌、加密密鑰和服務賬戶——已成為網絡安全的重大盲點。
根據OWASP最新發布的《非人類身份十大風險》（NHI Top 10），NHI數量可能比人類身份多出10至50倍，是網絡攻擊的主要攻擊面。與此同時，生成式AI的崛起正在加速NHI相關威脅的增長，迫使企業重新審視安全策略。
生成式AI引爆非人類身份威脅
生成式AI，特別是人工智能代理（Agentic AI），以其高度自主性和適應性，能夠學習、推理并獨立決策，為自動化流程和內容生成帶來了革命性變化。然而，這種能力也為NHI安全帶來了新的風險：
- 虛假身份生成：生成式AI（如DeepSeek、GroK）可生成偽造的API密鑰、令牌或服務賬戶，供惡意攻擊者用于模擬合法NHI，繞過身份驗證。例如，攻擊者可利用生成性AI創建看似真實的AWS IAM角色或Kubernetes服務賬戶，實施橫向移動（lateral movement）或權限提升（privilege escalation）。
- 社會工程攻擊升級：Agentic AI可生成高度逼真的釣魚郵件、Deepfake視頻或虛假指令，誘騙管理員或開發者誤用NHI。例如，AI生成的內容可能偽裝成內部系統通知，要求共享API密鑰或令牌，導致機密泄露。
- 自動化攻擊升級：Agentic AI能夠模擬復雜攻擊行為，如自動掃描NHI漏洞、優化攻擊路徑或持續利用長壽命密鑰（long-lived secrets）。這使攻擊者能夠大規模、精準地針對NHI發起攻擊，相比傳統方法效率更高。
- 復雜性增加：生成式AI生成的NHI相關內容（如日志、配置文件）可能混淆安全團隊的檢測，導致誤報或漏報。例如，AI生成的偽造日志可能掩蓋NHI濫用的痕跡，增加審計難度。
- 快速迭代威脅：Agentic AI能實時學習最新安全漏洞和防御策略，迅速調整攻擊手法（如利用OWASP列出的NHI風險），使防御系統難以跟上威脅節奏。這在云原生環境（如CI/CD管道）中尤為顯著，NHI的過度權限和不安全配置可能被AI迅速利用。
生成式AI的這些特性讓NHI威脅從靜態、規則驅動的風險升級為動態、自主的全新挑戰。隨著人工智能代理變得越來越普遍，企業將面臨大規模保護AI代理身份（動輒數千甚至數百萬個代理同時運行）的安全挑戰。
2024年微軟遭遇的“午夜暴風雪”攻擊事件凸顯了NHI被利用進行數據竊取的巨大風險，而Agentic AI可能進一步放大此類攻擊的規模和隱蔽性。
OWASP十大非人類身份威脅
OWASP最近發布的《非人類身份十大風險》為企業識別和應對NHI安全挑戰提供了指導框架。NHI（如API密鑰、令牌、加密密鑰、服務賬戶）在企業網絡中占主導地位，數量可能比人類身份多10至50倍。Verizon《2024數據泄露調查報告》指出，憑據仍是網絡攻擊的主要入口，NHI的漏洞直接加劇了這一風險。以下是OWASP列出的十大NHI風險及其緩解措施：
1.不當注銷（Improper Offboarding）
- 風險：NHI（如應用、服務賬戶）在任務結束或實體退出后未被清理，可能成為孤兒賬戶，供攻擊者利用進行權限提升或橫向移動（如Kubernetes服務賬戶、未撤銷的憑據）。
- 緩解：實施標準化注銷流程，自動化清理NHI，定期審計活躍NHI，確定使用基線并調整權限。
2.機密泄露（SecretLeakage）
- 風險：API密鑰、令牌等長壽命機密被泄露，如Codecov、Samsung事件中代碼庫泄露，導致攻擊者繞過多因素認證（MFA）。
- 緩解：使用短暫憑據（ephemeral credentials）、部署機密管理工具（如HashiCorp Vault）、自動化檢測和定期輪換機密。
3.脆弱的第三方NHI（Vulnerable Third-Party NHI）
- 風險：第三方集成（如Visual Studio Code擴展）可能引入惡意NHI，獲取開發者機器訪問權限，影響版本控制、數據庫和云環境。
- 緩解：審查限制第三方集成、監測行為、使用短暫或輪換憑據。
4.不安全的認證（Insecure Authentication）
- 風險：過時或脆弱的認證方法（如廢棄OAuth流程）易被利用，繞過現代安全標準。
- 緩解：采用現代化標準（如OAuth2.1、OpenID Connect）、無憑據認證、定期審計認證配置。
5.過度權限NHI（Overprivileged NHI）
- 風險：NHI權限過高（如云身份99%過權限），易被攻擊擴大影響范圍（如Web服務器、VM、服務賬戶）。
- 緩解：實施最小權限原則（Least Privilege）、定期審查權限、啟用即時訪問（JIT）。
6.不安全的云部署配置（Insecure Cloud Deployment Configurations）
- 風險：云環境配置錯誤（如存儲桶公開、CI/CD憑據泄露）導致NHI被濫用，繞過MFA或橫向移動。
- 緩解：使用OIDC動態生成短暫令牌、限制IAM角色信任、掃描代碼庫避免硬編碼憑據。
7.長壽機密（Long-Lived Secrets）
- 風險：API密鑰等無過期或過期時間過長的機密易被攻擊，用于權限提升或會話劫持。
- 緩解：啟用自動化密鑰輪換、采用零信任原則、最小權限配置。
8.環境隔離不足（Lack of Environment Isolation）
- 風險：開發、測試、生產環境共享NHI，可能導致一個環境的安全事件影響其他環境。
- 緩解：為每個環境分配獨立NHI、最小權限控制、定期審計和隔離敏感資源。
9.NHI重復使用（Reusing NHIs）
- 風險：服務賬戶、API密鑰跨應用重復使用，易被攻擊利用，擴大影響（如Kubernetes服務賬戶、云憑據）。
- 緩解：為每個應用/環境分配唯一NHI、最小權限、定期審查使用。
10.人類使用NHI（Human Use of NHI）
- 風險：開發者或管理員手動使用NHI（如服務賬戶、API令牌），掩蓋活動或被攻擊者利用持久化。
- 緩解：使用專用身份、審計NHI活動、上下文感知訪問控制、教育員工NHI風險。
技術與策略應對：用AI治理AI
面對生成式AI引發的NHI威脅，企業需結合OWASP指南，構建全面防御體系：
1.AI驅動的NHI檢測與響應
- 解決方案：利用Agentic AI（如基于DeepSeek的模型）構建實時監控系統，分析NHI行為模式，識別異常活動（如偽造密鑰、過度權限使用）。DeepSeek的推理能力可模擬攻擊場景，預測潛在漏洞。
- 實施：集成DeepSeek于SIEM（安全信息和事件管理）工具，通過自然語言處理（NLP）解析日志，生成警報。
2.動態權限管理
- 解決方案：開發基于Agentic AI的權限管理平臺，自動評估NHI權限，實施最小權限和即時訪問（JIT）。AI可根據任務需求生成短暫憑據，減少長壽命機密風險。
- 實施：使用DeepSeek-R1訓練AI代理，動態調整權限。
3.自動化的NHI清理與審計
- 解決方案：構建自動化注銷系統，定期掃描孤兒NHI（如Kubernetes服務賬戶、未使用的API密鑰），并生成審計報告。Agentic AI可預測未清理風險，建議優化策略。
- 實施：部署DeepSeek于云端或本地，集成到CI/CD管道，結合OWASP推薦的自動化工具。
此外，部署生成式AI技術的企業還需要考慮以下身份控制措施：
- 對所有用戶訪問實施強自適應MFA。
- 確保訪問安全、審核使用情況并定期輪換人員和后端應用程序或腳本使用的憑證、密鑰、證書和機密。確保不會永久分配無法自動輪換的API密鑰或令牌，并且僅公開最少的必要系統和服務。
- 實施零權限(ZSP)有助于確保用戶沒有永久訪問權限，只能在必要時訪問數據并承擔特定角色。在無法實施零權限的區域，應實施最小權限訪問，以在用戶受到攻擊時將攻擊面降至最低。
- 隔離和審核訪問GenAI主干組件的所有用戶的會話。
- 集中監控所有用戶行為，以進行取證、審計和合規性檢查。記錄并監控所有更改。
未來展望
AI時代的NHI威脅將持續增長，生成式AI和Agentic AI的普及將進一步放大風險。企業需加強跨部門協作，結合AI技術構建動態、彈性的防御體系。同時，關注生成式AI的安全風險（如偏見、誤用），確保技術服務于安全而非威脅。
