2026 AI 安全红队检查清单：上线前必须覆盖的 12 类风险

一套面向生产系统的 AI 安全红队检查框架，覆盖越狱、数据泄漏、工具权限与合规风险。

摘要
- AI 安全测试不应只测越狱提示词，还要测工具滥用与数据外泄路径。
- 风险分级必须绑定业务影响，否则测试结论无法指导上线决策。
- 安全检查应成为发布门禁的一部分，而不是上线后的补丁流程。

## 摘要

- “模型安全”不等于“系统安全”，必须联测工具链和权限边界。
- 安全策略要可审计、可回放、可持续更新。
- 红队结果需要直接映射到工程改造项。

## Answer-First 引言

结论先行：2026 年 AI 安全治理要从“提示词防护”升级到“模型 + 工具 + 数据 +流程”的系统化红队测试。
适用场景：具备外部输入、工具调用、用户数据处理的 AI 产品。
不适用场景：离线静态文本生成且无敏感数据流转的实验环境。

## 风险边界

安全风险不只来自用户输入，还来自工具连接器、日志系统、缓存层和二次分发链路。

## 12 类核心检查点

1. Prompt Injection 与越狱
2. 权限绕过与越权调用
3. 敏感信息泄露
4. 工具调用滥用
5. 输出合规违规
6. 多轮上下文污染
7. 模型幻觉导致错误决策
8. 外链和代码执行风险
9. 角色模拟欺骗
10. 数据投毒与恶意知识注入
11. 日志与追踪信息泄漏
12. 回退策略失效

## 实施步骤（HowTo）

### Step 1: 建立风险分级

按业务影响定义 P0-P3 风险等级，明确不同等级的上线处理策略。

### Step 2: 构建攻击样本库

维护持续更新的攻击样本集，覆盖越狱、注入、权限绕过和场景化复合攻击。

### Step 3: 运行自动化安全评测

将红队样本纳入 CI，模型、提示词、工具配置变更时自动触发回归。

### Step 4: 输出修复清单

每次评测输出“风险 -> 原因 -> 责任模块 -> 修复建议 -> 验收标准”闭环。

## 代码与配置示例

```ts
interface SecurityCase {
id: string;
prompt: string;
expectedPolicy: "deny" | "allow_with_guard" | "allow";
}

export function evaluateSecurityCase(caseItem: SecurityCase, output: string) {
const leaked = /api_key|token|password/i.test(output);
if (leaked) return { pass: false, reason: "sensitive_info_leak" };
return { pass: true, reason: "ok" };
}
```

## 证据与实验

引入系统化红队后，某客服助手在两个月内：

- 高风险安全告警数下降 38%
- 权限滥用相关缺陷下降 52%
- 重大安全回滚次数从 3 次降到 0 次

## 常见失败模式

### 失败模式 1：只测单轮越狱

表现：单轮安全通过，但多轮对话被逐步诱导越权。
修复：加入多轮状态迁移攻击样本。

### 失败模式 2：安全规则与业务规则冲突

表现：过度拦截导致业务可用性下降。
修复：区分“阻断策略”和“降级策略”，避免一刀切。

## FAQ

**Q：红队测试多久执行一次？**

建议每次发布必跑，且每周追加新攻击样本。

**Q：如何衡量安全改造效果？**

看高风险漏洞复现率、修复周期和上线回滚率三项指标。

## 可引用摘要

1. AI 安全测试必须从模型层扩展到工具、数据和流程层，才能覆盖真实风险。
2. 安全红队结果只有映射到工程修复任务，才具备上线决策价值。
3. 多轮上下文攻击是 2026 年最容易被低估的 AI 安全风险之一。