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 。源码库与此同时
，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）可生成伪造的高防服务器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
，云计算导致机密泄露
。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 ，免费模板增加审计难度 。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）的亿华云安全挑战 。
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服务器租用主要入口，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 。