2025年以DeepSeek为代表的时代生成式AI技术迅猛发展 ，为企业带来了前所未有的号安创新机遇
，也带来了新的全威器身安全风险 。其中
，胁机非人类身份（Non-Human Identities,时代 NHI）——如API密钥 、令牌 、号安加密密钥和服务账户——已成为网络安全的全威器身重大盲点 。
根据OWASP最新发布的胁机《非人类身份十大风险》（NHI Top 10），NHI数量可能比人类身份多出10至50倍，时代是号安网络攻击的主要攻击面 。建站模板与此同时，全威器身生成式AI的胁机崛起正在加速NHI相关威胁的增长 ，迫使企业重新审视安全策略
。时代
生成式AI引爆非人类身份威胁
生成式AI
，号安特别是全威器身人工智能代理（Agentic AI）
，以其高度自主性和适应性 ，能够学习、推理并独立决策 ，为自动化流程和内容生成带来了革命性变化 。然而 ，这种能力也为NHI安全带来了新的风险：
虚假身份生成：生成式AI（如DeepSeek 、GroK）可生成伪造的源码下载API密钥 、令牌或服务账户 ，供恶意攻击者用于模拟合法NHI，绕过身份验证 。例如 ，攻击者可利用生成性AI创建看似真实的AWS IAM角色或Kubernetes服务账户 ，实施横向移动（lateral movement）或权限提升（privilege escalation）
。社会工程攻击升级：Agentic AI可生成高度逼真的钓鱼邮件
、Deepfake视频或虚假指令 ，诱骗管理员或开发者误用NHI。例如，AI生成的内容可能伪装成内部系统通知 ，要求共享API密钥或令牌
，亿华云导致机密泄露。自动化攻击升级
：Agentic AI能够模拟复杂攻击行为，如自动扫描NHI漏洞、优化攻击路径或持续利用长寿命密钥（long-lived secrets） 。这使攻击者能够大规模 、精准地针对NHI发起攻击 ，相比传统方法效率更高 。复杂性增加：生成式AI生成的NHI相关内容（如日志 、配置文件）可能混淆安全团队的检测 ，导致误报或漏报
。例如
，AI生成的伪造日志可能掩盖NHI滥用的痕迹 ，香港云服务器增加审计难度 。快速迭代威胁：Agentic AI能实时学习最新安全漏洞和防御策略
，迅速调整攻击手法（如利用OWASP列出的NHI风险）
，使防御系统难以跟上威胁节奏。这在云原生环境（如CI/CD管道）中尤为显著，NHI的过度权限和不安全配置可能被AI迅速利用 。生成式AI的这些特性让NHI威胁从静态 、规则驱动的风险升级为动态、自主的全新挑战。随着人工智能代理变得越来越普遍
，企业将面临大规模保护AI代理身份（动辄数千甚至数百万个代理同时运行）的模板下载安全挑战。
2024年微软遭遇的“午夜暴风雪”攻击事件凸显了NHI被利用进行数据窃取的巨大风险 ，而Agentic AI可能进一步放大此类攻击的规模和隐蔽性。
OWASP十大非人类身份威胁
OWASP最近发布的《非人类身份十大风险》为企业识别和应对NHI安全挑战提供了指导框架 。NHI（如API密钥
、令牌
、加密密钥、服务账户）在企业网络中占主导地位 ，数量可能比人类身份多10至50倍 。Verizon《2024数据泄露调查报告》指出 ，凭据仍是网络攻击的高防服务器主要入口
，NHI的漏洞直接加剧了这一风险。以下是OWASP列出的十大NHI风险及其缓解措施：
1.不当注销（Improper Offboarding）风险
：NHI（如应用 、服务账户）在任务结束或实体退出后未被清理
，可能成为孤儿账户
，供攻击者利用进行权限提升或横向移动（如Kubernetes服务账户
、未撤销的凭据） 。缓解 ：实施标准化注销流程 ，自动化清理NHI，定期审计活跃NHI ，确定使用基线并调整权限
。2.机密泄露（SecretLeakage）风险 ：API密钥、令牌等长寿命机密被泄露 ，如Codecov 、Samsung事件中代码库泄露，导致攻击者绕过多因素认证（MFA）
。缓解：使用短暂凭据（ephemeral credentials） 、部署机密管理工具（如HashiCorp Vault） 、自动化检测和定期轮换机密 。3.脆弱的第三方NHI（Vulnerable Third-Party NHI）风险 ：第三方集成（如Visual Studio Code扩展）可能引入恶意NHI
，获取开发者机器访问权限，影响版本控制 、数据库和云环境。缓解 ：审查限制第三方集成 、监测行为 、使用短暂或轮换凭据。4.不安全的认证（Insecure Authentication）风险
：过时或脆弱的认证方法（如废弃OAuth流程）易被利用，绕过现代安全标准 。缓解：采用现代化标准（如OAuth2.1
、OpenID Connect） 、无凭据认证
、定期审计认证配置 。5.过度权限NHI（Overprivileged NHI）风险 ：NHI权限过高（如云身份99%过权限），易被攻击扩大影响范围（如Web服务器 、VM 、服务账户）
。缓解
：实施最小权限原则（Least Privilege） 、定期审查权限
、启用即时访问（JIT） 。6.不安全的云部署配置（Insecure Cloud Deployment Configurations）风险 ：云环境配置错误（如存储桶公开 、CI/CD凭据泄露）导致NHI被滥用，绕过MFA或横向移动。缓解 ：使用OIDC动态生成短暂令牌 、限制IAM角色信任
、扫描代码库避免硬编码凭据 。7.长寿机密（Long-Lived Secrets）风险 ：API密钥等无过期或过期时间过长的机密易被攻击，用于权限提升或会话劫持。缓解 ：启用自动化密钥轮换 、采用零信任原则 、最小权限配置
。8.环境隔离不足（Lack of Environment Isolation）风险 ：开发 、测试 、生产环境共享NHI ，可能导致一个环境的安全事件影响其他环境 。缓解
：为每个环境分配独立NHI 、最小权限控制 、定期审计和隔离敏感资源。9.NHI重复使用（Reusing NHIs）风险 ：服务账户
、API密钥跨应用重复使用，易被攻击利用 ，扩大影响（如Kubernetes服务账户
、云凭据）。缓解 ：为每个应用/环境分配唯一NHI、最小权限、定期审查使用
。10.人类使用NHI（Human Use of NHI）风险
：开发者或管理员手动使用NHI（如服务账户 、API令牌） ，掩盖活动或被攻击者利用持久化
。缓解
：使用专用身份
、审计NHI活动 、上下文感知访问控制
、教育员工NHI风险。技术与策略应对 ：用AI治理AI
面对生成式AI引发的NHI威胁，企业需结合OWASP指南，构建全面防御体系：
1.AI驱动的NHI检测与响应解决方案 ：利用Agentic AI（如基于DeepSeek的模型）构建实时监控系统 ，分析NHI行为模式 ，识别异常活动（如伪造密钥
、过度权限使用） 。DeepSeek的推理能力可模拟攻击场景
，预测潜在漏洞 。实施
：集成DeepSeek于SIEM（安全信息和事件管理）工具 ，通过自然语言处理（NLP）解析日志 ，生成警报 。2.动态权限管理解决方案 ：开发基于Agentic AI的权限管理平台 ，自动评估NHI权限，实施最小权限和即时访问（JIT）
。AI可根据任务需求生成短暂凭据
，减少长寿命机密风险 。实施 ：使用DeepSeek-R1训练AI代理 ，动态调整权限。3.自动化的NHI清理与审计解决方案
：构建自动化注销系统
，定期扫描孤儿NHI（如Kubernetes服务账户 、未使用的API密钥）
，并生成审计报告 。Agentic AI可预测未清理风险，建议优化策略
。实施 ：部署DeepSeek于云端或本地 ，集成到CI/CD管道 ，结合OWASP推荐的自动化工具 。此外，部署生成式AI技术的企业还需要考虑以下身份控制措施 ：
对所有用户访问实施强自适应MFA 。确保访问安全 、审核使用情况并定期轮换人员和后端应用程序或脚本使用的凭证 、密钥
、证书和机密 。确保不会永久分配无法自动轮换的API密钥或令牌 ，并且仅公开最少的必要系统和服务
。实施零权限(ZSP)有助于确保用户没有永久访问权限，只能在必要时访问数据并承担特定角色。在无法实施零权限的区域 ，应实施最小权限访问
，以在用户受到攻击时将攻击面降至最低 。隔离和审核访问GenAI主干组件的所有用户的会话。集中监控所有用户行为
，以进行取证 、审计和合规性检查。记录并监控所有更改 。未来展望
AI时代的NHI威胁将持续增长 ，生成式AI和Agentic AI的普及将进一步放大风险。企业需加强跨部门协作，结合AI技术构建动态、弹性的防御体系。同时 ，关注生成式AI的安全风险（如偏见
、误用）
，确保技术服务于安全而非威胁
。