人工智能防火墙安全技术要求_20页_742kb

中国网络安全产业联盟人工智能防火墙安全技术要求总结

核心内容概述

本文件由中国网络安全产业联盟提出，规定了人工智能防火墙的技术要求，适用于其设计、开发、测试与部署。人工智能防火墙是传统防火墙的升级版本，能够有效应对人工智能系统特有的安全风险，同时具备基于人工智能技术提升自身安全防护能力的特性。

主要观点

人工智能防火墙具备以下主要特性与能力：

• 智能识别与管控：支持对非人类身份（NHI）的识别、分类和管控，如智能体、数字人等。
• 增强安全防护能力：具备对攻击意图和语义的立体感知，以及对快速变种未知威胁的识别能力。
• 自主推理与策略生成：支持安全策略的智能学习、生成、自动化上传部署和协同阻断。
• 监控与可观测性：对智能计算资源调用进行监控，提升网络边界安全。

关键信息

6.1 安全功能要求

6.1.1 组网与部署

• 支持部署在企业园区分支边界、数据中心边界及内部网络分区边界。
• 支持基于调用者身份、IP地址、网络分区、数据敏感等级等进行能力路由，支持静态、策略、动态路由。
• 支持高可用性，具备负载均衡与故障自动切换能力。

6.1.2 网络层控制

• 支持包过滤、网络地址转换、状态检测、动态开放端口、IP/MAC绑定等传统网络层功能。
• 增强IP黑白名单功能，支持对非人类智能实体发起的敏感会话进行控制。
• 支持对HTTPS/HTTP流量进行SSL/TLS代理解密及AI增强的加密流量特征分析。

6.1.3 应用层控制

• 支持HTTP/HTTPS、WebSocket、gRPC等通用协议，以及A2A、ACP、ANP、SLIM、MCP等智能体通信协议的解析和控制。
• 支持内容控制，包括提示词注入攻击防护、多模态形式中隐藏恶意指令的检测、敏感数据上传限制、内容合规检查等。
• 支持身份与权限管控，包括对NHI的识别与认证、动态授权、高并发恶意请求拦截等。

6.1.4 攻击防护

• 网络层攻击防护：支持异常会话识别与主动终止、畸形报文检测与阻断。
• 应用层攻击防护：支持抗拒绝服务攻击、防重放、跨协议元数据校验。
• 模型攻击防护：包括模型文件藏毒检测、模型漏洞防利用、模型防窃取、防破坏与防耗尽、防注入与防诱导。
• 工具调用攻击防护：支持第三方Skills/MCP Server的静态安全扫描、工具调用合法性检测、调用链关联分析。
• API攻击防护：支持SQL注入、CSRF攻击检测，识别影子API、僵尸API，防止利用大模型作为跳板实施攻击。

6.1.5 安全审计、告警与统计

• 支持对智能体、模型、API等资源的访问事件进行记录。
• 支持基于“会话标识”、“用户身份”、“时间范围”等维度进行智能日志检索。
• 支持对攻击事件进行分类统计，并具备对攻击路径的溯源与调用链重建能力。
• 支持对海量日志进行智能简化，避免运维疲劳。

6.2 自身安全要求

• 身份标识与鉴别：支持弱口令防护、安全认证通道（如DTLS/IPSec）、模型调用方身份鉴别、模型自身身份标识。
• 管理能力：支持AI模型生命周期管理、推理策略配置、运行状态监控。
• 管理审计：支持对AI模型操作日志、关键决策行为、推理异常行为的审计与记录。
• 管理方式：支持安全的远程管理、模型健康检查接口。
• 安全支撑系统：支持启动链完整性校验、运行环境安全隔离、最小权限配置、依赖库漏洞扫描与更新。

6.3 集中管理要求

• 平台对接基础能力：支持与统一管理平台标准化对接，实现分布式多设备统一管控。
• 设备集中运维管理：支持向管理平台归一化上报设备状态、流量日志、攻击事件等信息。
• AI防护策略集中管控：支持策略版本管理、冲突检测、灰度下发及全局回收，确保策略一致性。
• 安全联动协同能力：支持接收安全管理平台指令，实现恶意IP、风险账号、异常调用行为的实时阻断；支持与其他安全产品（如EDR、其他防火墙）协同分析与处置威胁。

6.4 性能要求

• 满足GB/T 20281-2020中关于性能的相关要求。

6.5 安全保障要求

• 满足GB/T 20281-2020中关于安全保障的相关要求。

附录与参考文献

• 附录A：提供典型组网部署场景示例，包括数据中心与园区分支两种场景，展示人工智能防火墙在不同环境中的部署架构。
• 参考文献：包括GB/T 41867-2022、GB/T 42018-2022、YD/T 3465-2019等标准，为人工智能防火墙技术提供术语和规范支持。