动态 AI-SaaS 安全性研究

在过去一年里，人工智能助手和代理悄然渗透到企业日常使用的SaaS应用中。Zoom、Slack、Microsoft 365、Salesforce和ServiceNow等工具现在都内置了AI助手或类似代理的功能。几乎所有主流SaaS供应商都争相将AI嵌入到他们的产品中。

其结果是SaaS堆栈中人工智能能力的爆炸式增长，这种人工智能工具在缺乏集中监管的情况下迅速扩散，形成了一种人工智能蔓延现象。对于安全团队而言，这代表着一种转变。随着这些人工智能助手的使用规模不断扩大，它们正在改变数据在SaaS中的流动方式。人工智能代理可以连接多个应用程序并自动执行跨应用程序的任务，从而有效地即时创建新的集成路径。

AI会议助手可以自动从SharePoint中提取文档并汇总到电子邮件中，或者销售AI可以实时将CRM数据与财务记录进行交叉比对。这些AI数据连接形成了传统静态应用程序模型所不具备的复杂、动态路径。

当人工智能融入人类社会——传统治理模式为何失效#

这种转变暴露了传统SaaS安全和治理的根本缺陷。传统的控制措施假定用户角色稳定、应用程序界面固定，且变更速度由人掌控。然而，人工智能代理打破了这些假设。它们以机器速度运行，穿梭于多个系统，并且通常拥有远高于常规的权限来执行任务。它们的活动往往与普通用户日志和通用API流量混杂在一起，使得区分人工智能的行为和人的行为变得困难。

以 Microsoft 365 Copilot 为例：当这款人工智能获取特定用户通常无法访问的文档时，它几乎不会在标准审计日志中留下任何痕迹。安全管理员可能看到某个已授权的服务帐户正在访问文件，却不会意识到是 Copilot 代表用户提取了机密数据。同样，如果攻击者劫持了人工智能代理的令牌或帐户，他们就可以悄无声息地滥用该代理。

此外，人工智能身份的行为方式与人类用户截然不同。它们无法完全融入现有的身份和访问管理 (IAM) 角色，而且通常需要非常广泛的数据访问权限才能正常运行（远远超过单个用户的需求）。传统的数据防泄漏工具难以应对，因为一旦人工智能拥有广泛的读取权限，它就有可能以简单的规则无法检测到的方式聚合和泄露数据。

权限漂移是另一个挑战。在静态环境下，您可能每季度审查一次集成访问权限。但人工智能集成的功能可能会快速变化，权限也可能迅速累积，远远超出定期审查的范畴。当角色变更或新功能启用时，权限往往会悄然漂移。上周看似安全的权限范围，可能在无人察觉的情况下悄然扩大（例如，人工智能插件在更新后获得新的权限）。

所有这些因素都意味着静态的SaaS安全和治理工具已经落后了。如果您只关注静态的应用程序配置、预定义的角色和事后日志，就无法可靠地了解AI代理实际执行了哪些操作、访问了哪些数据、更改了哪些记录，或者其权限是否在此期间超出了策略限制。

人工智能副驾驶和代理安全检查清单#

在引入新工具或框架之前，安全团队应该对其当前的安全态势进行压力测试。

如果您难以回答其中几个问题，这表明静态 SaaS 安全模型已不足以满足 AI 工具的需求。

动态 AI-SaaS 安全 - AI 应用的防护措施#

为了弥补这些差距，安全团队开始采用可以称之为动态 AI-SaaS 安全的方法。

与静态安全（将应用程序视为孤立的、一成不变的）不同，动态 AI-SaaS 安全是一个策略驱动的自适应防护层，它实时运行于 SaaS 集成和 OAuth 授权之上。您可以将其视为一个动态安全层，它能够实时了解您的应用程序和代理的运行状态，并根据策略进行调整或干预。

动态 AI-SaaS 安全机制监控所有 SaaS 应用中的 AI 代理活动，密切关注策略违规、异常行为或任何潜在问题。它并非依赖于以往的权限清单，而是不断学习并适应代理的实际使用方式。

动态安全平台会追踪人工智能代理的有效访问权限。如果代理突然访问超出其通常权限范围的系统或数据集，平台可以实时标记或阻止该访问。它还能即时检测配置偏差或权限蔓延，并在事件发生前向团队发出警报。

动态AI-SaaS安全性的另一个显著特点是可见性和可审计性。由于安全层会干预AI的行为，因此它会详细记录AI在各个系统中的活动。

AI 的每一次提示、每一次文件访问和每一次更新都可以以结构化的形式记录下来。这意味着，如果出现问题，例如 AI 进行了意外更改或访问了禁止的文件，安全团队可以准确地追踪事件的来龙去脉。

动态AI-SaaS安全平台利用自动化和人工智能技术来应对海量事件。它们能够学习代理的正常行为模式，并优先处理真正的异常或风险，从而避免安全团队被警报淹没。

他们可能会将人工智能在多个应用程序中的行为关联起来，以了解上下文，并仅标记真正的威胁。这种主动出击的方式有助于发现传统工具会遗漏的问题，无论是通过人工智能进行的细微数据泄露，还是导致代理行为异常的恶意提示注入。

结论——采用自适应护栏#

随着人工智能助手在SaaS工作流程中扮演越来越重要的角色，安全团队也应该同步调整其安全策略。以往那种“一劳永逸”的SaaS安全模式，即角色固定、审计频率低，已经无法应对人工智能活动的速度和复杂性。

动态AI-SaaS安全方案的最终目标是在不扼杀创新的前提下保持控制。有了合适的动态安全平台，企业就可以放心地采用AI辅助驾驶和集成方案，因为他们知道有实时防护措施来防止滥用、捕获异常并执行策略。

动态AI-SaaS安全平台（例如Reco）正在兴起，它们能够开箱即用地提供从AI权限监控到自动化事件响应等各种功能。它们就像OAuth和应用程序集成之上缺失的一层，能够根据代理的行为实时调整，确保万无一失。

对于关注人工智能辅助驾驶崛起的安全领导者而言，SaaS 安全不能再是静态的。通过采用动态模型，您可以为组织配备动态的防护措施，从而安全地驾驭人工智能的浪潮。这是一项对韧性的投资，随着人工智能不断改变 SaaS 生态系统，这项投资必将获得丰厚的回报。

想了解动态 AI-SaaS 安全如何为您的组织带来效益？不妨探索一下 Reco 等平台，它们旨在提供这种自适应的安全防护层。