Owasp 十大更新网络安全风险，全面关注人工智能

Owasp项目正式更新了安全指南，整合了Web应用程序十大最严重威胁的排名，前所未有地关注人工智能带来的风险。本周四（22 日）发布的 2025 年版本取代了之前的 2021 年指南，反映了现代软件架构的深刻转变，现在依赖于云和自动化。该文档是开发人员和技术经理在日益复杂的攻击场景中寻求缓解漏洞的重要指南。

当前的技术场景要求组织超越传统的编码缺陷，从项目设计阶段就优先考虑安全性。根据撰写新排名的专家的说法，对第三方组件的严重依赖以及基于人工智能的编码助手的使用极大地扩大了攻击面。 DevOps 模型所需的速度常常忽略基本的治理协议，这最终会放大全球软件供应链中故障的传播。

设计漏洞和不当配置导致风险

与不安全设计和错误配置相关的故障仍然位居榜首，这一事实表明仅在开发周期结束时应用安全性是无效的。许多技术团队在开始构建微服务和 API 之前仍然难以实现强大的威胁模型。直接的结果是，云基础设施的复杂层成为在开源库和专有库中寻找漏洞的开发者的容易目标。

外部组件的集成已成为大规模开发的新常态，创建了一个代码来源往往未知的生态系统。当将失败的配置引入持续集成管道时，它会在几分钟内自动传播到多个生产环境。这种现象强化了对自动化策略驱动的安全控制的需求，这些控制的运行速度与当前技术创新的速度相同。

人工智能对生成代码安全性的影响

尽管 Owasp 前 10 名的主要关注点仍然是 Web 应用程序，但使用 AI 生成代码带来了新的挑战，这些挑战现已通过排名间接映射。智能助手可以提高生产力，但它们也能够复制不安全的编码标准或利用过时的 API，从而引入系统性风险。在没有合格的人工监督的情况下加速开发可能会导致糟糕的设计决策，从而影响关键系统的完整性。

基于人工智能的系统引入了超越传统软件库的依赖关系，包括训练数据集和编排模型。这些新资产在治理和漏洞披露方面往往缺乏必要的成熟度，而开源市场花了几十年的时间才建立起来。因此，软件组件的概念已扩展到包括支持语言和机器学习模型的整个基础设施。

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• 代码向导可以在工业规模上重现已知的漏洞。
• 人工智能模型需要对所使用数据的来源进行严格管理。
• 连接到人工智能系统的应用程序编程接口（API）增加了数据泄露点。
• 缺乏对动态输入的验证可能会导致模型被恶意行为者滥用。
• 需要重新评估访问控制协议以保护推理基础设施。

人工智能环境中的数据保护和信任边界

人工智能系统和敏感数据之间的频繁交互创造了新的安全边界，需要不间断、严格地监控。未能验证输入或访问控制不足不仅会导致信息泄漏，还会导致自动化模型出现意外行为。这些风险直接映射到 Owasp 的传统类别，但在大规模处理环境中获得更大范围的影响。

在将人工智能工具与外部 API 和企业数据库集成时，组织必须建立明确的信任边界。持续监控软件生命周期中使用的每个组件的来源是确保已知漏洞不会到达最终用户的唯一方法。如果无法完全了解应用程序的组成部分，公司很容易受到利用人工智能技术提供商信任的攻击。

安全自动化作为技术弹性的支柱

在开发中采用自动化必须伴随着对生成的每行新代码进行实时分析的安全工具。在工作流程中使用安全策略可以在部署之前检测到缺陷，从而显着降低运营成本和风险。这一战略方法与 Owasp 强调通过主动实践而不仅仅是对已经发生的事件采取反应性实践来降低系统性风险的做法相一致。

全面了解现代软件供应链

确保 2026 年的安全需要公司拥有所有软件工件的详细清单，包括人工智能模型和数据集。在恶意包或过时的库成为生产事件之前识别它们的能力是弹性组织的竞争优势。保持所用组件的来源和质量的透明度可以加强安全状况并保护品牌在全球市场上的声誉。

现代软件开发不再允许安全团队和工程团队之间的隔离。综合协作和使用数据情报来监控新出现的威胁是应对 Owasp 列出的挑战的关键。通过巩固设计安全文化，公司能够利用人工智能进行创新，而不会损害客户和业务合作伙伴数据的完整性。