AI 资产失控？这份清单才是安全治理的核心抓手

现在谁家还没几个 AI 应用？数据团队搭的情感分析模型、市场部用的 ChatGPT 聊天机器人、产品自研的客户支持 Agent、运维嵌进 CI/CD 的 Claude…… 但多数企业都踩了同一个坑：AI 资产越铺越广，到底有多少、在哪跑、谁在用、风险在哪，全是糊涂账。

当 AI 资产在部门间无序扩散，“有没有影子 AI” 早已不是问题，“影子 AI 藏了多少” 才是安全团队的心头大患。而解决这一切的前提，就是搞懂 “我们的 AI 到底是什么、在哪、有啥风险”—— 这正是 AI 资产清单的核心价值。

不是简单列清单：AI 资产清单要管啥？

真正能用的 AI 资产清单，绝非 Excel 表格里的一串名字，而是堪比 “AI 物料清单（AI-BOM）” 的动态系统，必须说清 5 个关键问题：

1. 资产明细：模型、Agent、数据集、 notebooks、API 端点、向量库全囊括；

1. 部署位置：是云平台、本地服务器，还是开发环境、生产系统？

1. 权责归属：哪个团队、哪个人对资产负责？

1. 核心用途：业务场景是什么，处理哪些数据？

1. 风险状况：有没有漏洞、合规缺口，数据敏感度如何？

对安全人来说，“看不见” 就等于 “守不住”。没这份清单，AI 供应链漏洞、数据泄露、合规踩线的风险只会越积越多。

为啥 AI 资产这么难管？4 个行业痛点戳中要害

和传统软件不同，AI 资产的 “隐蔽性” 让安全管控难上加难：

1. 资产类型太杂：不只是模型，训练数据、提示词、微调流水线、MCP 服务器全算 AI 资产，每种都得用不同方法找；

1. 开发太分散：数据科在用 Jupyter 搭模型，产品在云平台部署 API，业务直接上无代码 AI 工具，跨团队跨环境难统一管控；

1. 迭代太快：数据科学家一天能弃用好几个实验模型，哪怕没上生产，也可能处理敏感数据、藏着漏洞；

1. 影子 AI 泛滥：业务部门绕开 IT 直接上 AI 插件、嵌入式工具，处理客户数据、财务机密都没人管，安全团队完全蒙在鼓里。

这些 AI 风险，90% 的安全团队都漏了

不同来源的 AI 资产，藏着不同的安全坑，尤其这 4 类场景最容易出问题：

1. 开发环境：最容易被忽视的 “后门入口”

1. 开源依赖埋雷：从 Hugging Face、PyPI 下的模型和库，可能带后门、含漏洞，一用就把风险引进来；

1. 数据投毒风险：随便用公共数据集训练，可能被攻击者注入恶意样本，让模型 “学坏”；

1. 配置太随意：Jupyter 笔记本暴露在公网、脚本里硬编码 API 密钥、模型端点不做身份验证 —— 这些传统安全工具根本盯不住。

2. 云平台：专有模型的 “失窃重灾区”

1. 模型易被偷：配置不当的存储桶、权限太宽的 IAM 角色，可能让核心模型被窃取；攻击者还能通过反复查询暴露端点，反向破解模型；

1. 第三方组件有坑：云市场的预构建模型、容器，可能含过时依赖、许可违规，没做安全审查就部署，等于引狼入室。

3. 第三方 API：数据泄露的 “隐形通道”

1. 数据失控：把敏感数据传给 OpenAI、Anthropic，没签好协议的话，数据可能被用来训练外部模型，或因厂商泄露曝光；

1. 提示词攻击：恶意用户通过操纵提示词，让 LLM 泄露信息、绕过管控，这些攻击传统 WAF 根本防不住。

4. 嵌入式 AI：合规踩线的 “重灾区”

1. 影子 AI 扩散：CRM、营销工具里的 AI 功能，业务直接启用，处理客户数据、商业机密都没人管；

1. 合规风险：AI 功能可能把数据传到境外，或交给分包商处理，GDPR、HIPAA、数据本地化要求全踩线。

手把手教你建 AI 资产清单：3 步搞定全栈发现

建清单不用瞎忙活，按这 3 步来，高效覆盖所有 AI 资产：

第一步：自动化扫描，不放过任何角落

1. 扫代码仓：GitHub、GitLab 里的 TensorFlow、PyTorch、LangChain 等库，.h5、.pth、.onnx 等模型文件，全揪出来；

1. 扫平台环境：云 ML 平台（SageMaker、Vertex AI）、容器仓、K8s 集群、本地 GPU 服务器、边缘 AI，一个不落；

1. 扫网络 API：API 网关日志、网络流量里的 OpenAI、Anthropic 调用，生产系统的 AI 推理模式，全监控。

第二步：清单要盯紧 5 个核心维度

1. 业务层：项目用途、负责人、业务价值，避免 “没人管的 AI 资产”；

1. 技术层：资产类型、框架版本、部署环境、依赖关系，摸清技术底座；

1. 安全层：漏洞情况、安全控制措施（认证、加密）、风险评分，精准定位风险；

1. 数据层：数据来源、敏感度（PII/PHI/ 商业机密）、留存政策，管控数据风险；

1. 生命周期：当前状态（开发 / 生产 / 弃用）、更新时间、退役计划，避免 “僵尸资产” 埋雷。

第三步：从清单到行动，落地治理与安全

建完清单不是结束，要马上联动这 3 件事：

1. 强治理：新 AI 项目必须走审批，统一开发规范，明确风险评估流程；

1. 补安全：针对性修复漏洞，统一部署身份验证、加密等安全控制，监控异常行为；

1. 保合规：把 AI 资产和监管要求对应，生成审计报告，应对欧盟 AI 法案等新规。

安全团队不用愁：AI 资产管控有工具助力

对企业来说，靠人工建清单、做治理太难，专业工具能帮你省大事。比如派拉安全（Pillar Security）的解决方案，能从根上解决 AI 资产失控问题：

1. 全栈自动发现：扫遍代码仓、云平台、SaaS 工具、本地服务器，不漏任何 AI 资产，包括元提示词、Agent 框架这些传统工具找不到的组件；

1. 精准风险评估：不仅找资产，还能分析模型投毒、数据污染、供应链漏洞等 AI 专属风险，画出 AI 生态攻击面；

1. 主动防护闭环：通过红队测试（提示词注入、越狱攻击模拟）找漏洞，再用运行时护栏实时拦截风险，政策统一管控，不用手动盯防。

最后说句实在的

AI 越普及，资产管控越关键。对安全团队来说，AI 资产清单不是 “额外工作”，而是守住安全与合规底线的核心抓手。先摸清资产、再评估风险、最后落地防护，才能让 AI 真正为业务赋能，而不是埋雷。

来源：https://www.pillar.security/blog/ai-asset-inventory-the-foundation-of-ai-governance-and-security