文章总结： 本文探讨企业AI应用中的安全挑战与解决方案，指出传统安全体系难以应对AI系统复杂性。核心问题包括API密钥散落、多模型管理困难、跨机构数据协作困境及治理难题。文章提出密钥门限密码学拆分、构建模型网关统一管理、隐私计算工程化等解决思路，并给出五条建议：安全控制与模型解耦、Agent不持密钥、建立模型控制平面、隐私计算可用化、密码学验证审计。强调从可信计算走向可验证计算是企业安全架构的重要分界线。
综合评分： 75
文章分类： AI安全,安全建设,数据安全
别再把 API Key 塞进 Agent：企业 AI 密钥管理的正确打开方式
安全牛
2026年9月22日 11:21
北京
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一、问题来了：传统安全体系为什么不够用了？
这两年，中国企业用AI的速度特别快。智能客服、风控系统、辅助诊断，各种AI应用铺开了。但问题也跟着来了——过去那套”设个权限、看看日志”的安全体系，开始有点Hold不住了。
为什么？因为现在的AI系统太复杂了。一个AI Agent可能同时连着好几个大模型，数据散落在不同公司,计算跑在云上。你说你”信任”这个系统按规矩办事,但拿什么证明它真的这么干了?
尤其在中国,《数据安全法》《个人信息保护法》要求越来越严。监管部门不只要看你的制度文档,更要看实际操作——数据到底去了哪儿?模型真的按约定处理了吗?这时候光说”我们配置正确”已经不够,得拿出技术证据。
这就是从”可信”到”可证明”的转变核心所在。
二、第一个坑：AI Agent的密钥管理
先说个最常见的问题。现在很多企业搞智能客服Agent,这Agent要调用大模型API、CRM系统、订单库、支付接口……一堆外部服务。怎么调?得有API Key啊。
问题就出在这儿。很多团队图方便,把这些Key直接写配置文件里,或者存Agent运行环境里。万一这Agent被攻破了呢?攻击者一锅端,拿到所有Key,整个企业的系统都危险了。
更麻烦的是,很多企业各部门各自搞Agent,密钥散落在几十上百个地方,根本管不过来。想统一轮换密钥?那得改多少系统啊。
更好的做法是什么?
别让Agent直接持有完整密钥。可以用门限密码学——把密钥拆成几份,分散存储,单个节点拿不到完整密钥。即使某个Agent被攻破,攻击者获得的也只是碎片,没法直接用。
同时,把密钥管理和Agent执行环境解耦。建一个独立的密钥管理服务,Agent需要用的时候临时申请,用完就失效。这样既降低了泄露风险,又方便统一管理和轮换。
对金融、医疗这些强监管行业来说,这种”单点拿不到完整密钥”的设计,也更符合《数据安全法》对数据处理安全的要求。
三、第二个坑：模型越来越多怎么管?
现在中国企业基本不会只用一个模型了。客服用通义千问,文档分析用文心一言,敏感数据处理用自己部署的本地模型——为啥?因为不同模型各有特点,成本、性能、合规要求都不一样。
但模型多了,新问题就来了:
- 每个模型的API Key都得单独管?
- 换个模型就得重新部署应用?
- 某个供应商密钥要轮换,得改多少个Agent?
- 安全团队怎么知道哪些敏感数据被送到外部模型了?
这些问题在国内特别突出。一方面国内模型市场竞争激烈,模型能力和价格变化快,企业得保持切换灵活性。另一方面《个人信息保护法》对数据出境、第三方处理都有严格要求,企业必须能证明”哪些数据去了哪里”。
解决思路:建个模型网关
就像过去企业用API Gateway管理应用间调用一样,现在也需要Model Gateway或者叫Model Router。
这个网关做什么?
1) 应用和模型解耦 – 应用只说”我要完成什么任务”,不用写死调哪家模型。后台可以根据成本、性能、合规要求灵活切换。
2) 密钥集中管理 – 模型供应商的密钥统一存网关里,不散落在各个Agent。这样管理简单,安全性也高。
3) 基于敏感度的路由 – 设置规则:包含身份证、手机号的请求自动路由到内网模型;一般客服咨询可以用外部便宜模型。
4) 完整审计日志 – 记录所有模型调用:什么请求、用了哪个模型、什么时间、哪个应用调的。监管要查,直接拿数据。
5) 模型切换不影响业务 – 后台换模型,前端应用无感知。这对快速变化的国内模型市场特别重要。
这就是把”模型访问”从开发问题变成治理问题。
四、第三个坑:跨机构数据协作的困境
这个问题更复杂。想象几个场景:
- 医疗: 几家医院想联合训练疾病预测模型,但谁都不愿意把患者数据直接给别人。
- 金融: 几家银行想联合反欺诈,但客户数据高度敏感,法律不允许直接共享。
- 供应链: 上下游企业想共享数据优化库存,但都怕核心商业信息泄露。
症结在哪儿?大家都想从更多数据里挖价值,但没人愿意先把数据交出去。
传统方案要么数据集中到一个平台——那这平台就成了新的高价值目标,而且还有数据出境、第三方处理的合规问题;要么数据完全不共享——那跨机构的价值就释放不出来。
隐私计算:让计算在不暴露数据的情况下发生
这就是安全多方计算(MPC)、联邦学习这些技术要解决的问题。核心思想是:各方保留自己的原始数据,但可以共同进行计算,得出结果。
听起来很美好,但过去几年隐私计算推广慢,主要卡在三个问题上:
1) 性能问题 – 以前安全计算比普通计算慢几个数量级,业务等不起。
2) 使用复杂 – 需要密码学专家编程,普通数据分析师用不了。
3) 接入成本高 – 要大改现有系统才能接入,企业不愿折腾。
现在的方向是把隐私计算工程化、产品化。比如提供图形化界面,数据分析人员不用懂密码学也能用;性能优化到接近实用水平;提供标准接口,方便接入现有系统。
中国企业评估隐私计算产品,要看这几点:
- 性能: 时延多少?支持多大数据量?能满足业务需求吗?
- 易用性: 普通分析人员能上手吗?有图形界面或者SQL接口吗?
- 安全性: 用了什么密码学技术?经过第三方评估了吗?
- 工程化: 部署复杂吗?有监控日志吗?故障怎么排查?
- 合规性: 符合《数据安全法》《个人信息保护法》吗?有审计材料吗?
只有这些都过关,隐私计算才能从”技术演示”变成”规模应用”。
五、第四个坑:跨机构协作的治理难题
技术问题解决了,还有个组织问题:怎么治理?
假设几十家科研机构组成联合研究社区,或者多家企业搞产业联盟,要共享数据搞协作。这时候会遇到:
- 谁能加入社区?加入条件是什么?
- 不同成员对不同数据有什么权限?
- 哪些数据公开?哪些只部分成员能看?
- 谁能发起计算任务?需要谁审批?
- 协作成果由谁确认?能对外发布吗?
- 数据价值怎么分配?各方贡献怎么算?
- 出现争议怎么办?
这不只是技术问题,还涉及组织治理、权限管理、隐私分级、结果认可、收益分配等一系列复杂问题。
一个成熟的跨机构数据协作平台,必须把密码学技术和治理框架结合起来。不仅要解决”别人看不到我的原始数据”,还要解决”谁能做什么””结果谁说了算””价值怎么分”这些治理问题。
对中国企业来说,这套治理框架的建立,关系到能否在《数据安全法》框架下,既保护数据安全又释放数据价值,在合规前提下实现数据要素流通。
六、给中国企业的五条建议
总结一下,如果抽离具体产品和厂商,可以提炼出几条通用的最佳实践:
1. 把模型和安全控制解耦
AI模型更新太快了。今天用的主力模型,两三年后可能就换了。国内大模型市场竞争激烈,新模型不断涌现。
如果安全策略和某个模型深度绑定,每次换模型都得重构安全体系,成本太高。
正确做法: 让身份认证、凭据管理、访问控制、审计这些安全能力尽量独立,不要强耦合到某个具体模型上。换模型时,安全体系只需调整接入配置,不用大规模重构。
2. 别让Agent成为密钥仓库
AI Agent有了工具调用能力,就是个高权限软件。如果直接塞一堆API Key和长期Token,攻击价值会迅速飙升。
正确做法:
- 建独立的凭据管理服务,统一管理各种密钥
- Agent通过受控接口临时获取所需凭据,不永久持有
- 用短期凭据和动态刷新,减少长期密钥
- 记录每次凭据使用,形成审计链条
- 监控异常调用模式,及时告警阻断
3. 多模型战略需要”模型控制平面”
未来企业不可能只用一个模型。要管的不只是模型API,还有路由、权限、密钥、数据流向、调用情况、模型切换。
模型控制平面要有这些能力:
- 统一模型接入,屏蔽不同厂商API差异
- 智能路由策略,根据任务、敏感度、成本自动选模型
- 数据流向控制,明确哪些数据能去外部,哪些必须本地处理
- 成本管理优化,统计调用和Token消耗
- 完整可观测性,记录所有调用详情
- 灵活切换能力,不重新部署就能换模型
这就像当年API Gateway的演进逻辑——从”直接调用”到”统一治理”。
4. 隐私计算要从”可行”到”可用”
安全多方计算、联邦学习这些技术研究多年了,中国也有些落地案例。但下一阶段竞争在工程化:性能、工具、可视化、部署、融入现有工作流。
评估隐私计算产品别只看算法名称,要看:
- 性能能不能接受?
- 普通分析师能不能上手?
- 部署简不简单?
- 运维成不成熟?
- 安全性验证过吗?
- 符不符合国内法规?
只有这些都过关,隐私计算才能从”技术演示”到”规模应用”。
5. 从”日志说了啥”到”密码学能证明啥”
传统审计靠日志。但日志是系统自己记的——当系统、管理员、计算节点本身不完全可信时,谁来证明日志可信?
这就需要密码学验证这一层。它不会替代IAM、EDR、SIEM、零信任这些传统体系,而是在关键环节提供额外的技术证明层。
对中国企业尤其重要:
- 监管合规: 法律要求证明数据按规则处理了,不只是”有这个制度”
- 跨组织协作: 各方不完全信任对方IT环境,需要技术证明代替组织信任
- AI可审计性: AI越来越自主,不可能人工审核每步,需要事后可验证的证明
- 供应链保障:用第三方云服务和外部模型时,确认”供应商确实按约定处理了数据”
可以考虑在关键环节逐步引入密码学验证能力,与现有安全体系互补。
七、结语:下一个分界线
过去两年,企业AI安全关注的是:模型会不会泄密、Prompt注入攻击、数据会不会去外部模型、Agent权限会不会过高。
现在新问题来了:企业能不能证明AI系统按既定规则运行了?
这比传统”安全配置正确”更进一步。对金融、医疗、政务、能源这些关键行业,未来监管机构、合作伙伴、风险委员会可能不满足于”我们的策略规定不能这样做”,他们会追问:”你如何证明它没有这样做?”
真正具有长期价值的安全基础设施,需要回答的不是”我是否相信这个系统”,而是:”当系统、模型、基础设施都无法无条件信任时,我还能否证明它按要求完成了计算?”
从基于信任的计算,走向可验证的计算——这可能是企业安全架构下一阶段的重要分界线。
对中国企业来说,现在正是开始思考和布局的时候。不必等安全事件发生,不必等监管明确要求,而是在AI战略制定之初,就把”可验证性”作为安全架构的核心设计原则。
这样,当未来挑战到来时,企业已经有了应对的基础能力。
从”可信”到”可证明”,这不只是技术演进,更是中国企业在AI时代构建竞争力和保障数据安全的必由之路。
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