自動化 AI 事件分類

使用基於規則的引擎、異常偵測與 LLM 輔助分類,建構 AI 資安事件的自動化分類系統。

概觀

當組織大規模部署 AI 系統時,這些系統產生的安全相關事件量可能淹沒人類分析師。服務數千使用者的生產 LLM 產生連續的潛在安全訊號:異常提示詞、不尋常輸出模式、信心分數偏離、延遲尖峰與護欄觸發事件。若無自動化分類,安全團隊面臨兩難:審視每個告警(不可持續)或將閾值設得過高導致錯過真實事件(危險)。

自動化 AI 事件分類將分類、優先排序與路由邏輯套用於 AI 安全事件流,產出供人工審查的排序事件佇列。目標不是取代人類判斷,而是確保最重要事件最先觸及分析師,低優先事件則被記錄而不消耗分析師時間。

本文涵蓋 AI 資安事件自動化分類系統的架構與實作,包含已知模式的基於規則引擎、新穎威脅的統計異常偵測,以及衡量分類效能的評估框架。

分類架構

事件攝取

分類系統從 AI 服務堆疊的多個來源攝取事件。

EventSource 列舉:GUARDRAIL、MODEL_MONITOR、LOG_ANALYZER、USER_REPORT、SECURITY_SCANNER、ANOMALY_DETECTOR。

TriagePriority 列舉:CRITICAL(1)、HIGH(2)、MEDIUM(3)、LOW(4)、INFORMATIONAL(5)。

IncidentCategory 列舉:PROMPT_INJECTION、DATA_EXFILTRATION、MODEL_EVASION、JAILBREAK、OUTPUT_ANOMALY、PERFORMANCE_DEGRADATION、UNAUTHORIZED_ACCESS、DATA_POISONING、MODEL_THEFT、UNKNOWN。

SecurityEvent 是 AI 服務堆疊的原始安全事件:event_id、timestamp、source、attributes 字典。

TriagedIncident 代表已分類事件:含 incident_id、priority、category、原始事件、信心分數、建議行動、指派團隊、截止時間。

分類管線

分類管線包含多階段:

1. 正規化:將異質事件正規化為通用格式
2. 規則匹配:套用基於規則的分類器以處理已知模式
3. 異常評分:使用統計或 ML 模型評分未知模式
4. 優先排序:依嚴重性、衝擊與組織風險容忍度排序
5. 路由:將事件分派至適當回應團隊

基於規則的分類

RuleBasedTriageEngine 對事件套用一組規則。規則含:名稱、匹配條件(lambda/可呼叫物件)、產生的類別與優先順序、選用的信心分數。

範例規則:

• 提示詞注入指標:若 event.attributes 含 prompt_injection 類型的 guardrail trigger,則分類為 PROMPT_INJECTION、HIGH 優先。
• 對提示詞指示的高信心:若輸入分類器信心 > 0.95 且類別為 adversarial,提升至 CRITICAL。
• RAG 投毒:若事件來源為 rag_integrity_scanner 且異常分數 > 0.8,分類為 DATA_POISONING、HIGH。
• 頻繁拒絕:相同使用者的 5+ 拒絕(10 分鐘內)→ 可能試探越獄,MEDIUM。
• 成本尖峰:金鑰成本 > 5x 基準 → 可能憑證妥協,HIGH。

規則可從設定載入、支援熱重載,並維護版本化規則庫以便審計。

統計異常偵測

對未知模式,統計方法可偵測偏離基準的情況。

StatisticalAnomalyDetector 實作:

• z-score 法:對每個指標(請求/秒、延遲、拒絕率等)計算 z-score。超過閾值(通常 3.0)則視為異常。
• IQR 法:偵測偏離四分位距超過 1.5 倍的離群值。
• 滑動視窗基準:定期重新計算基準以適應正常變化。

_update_baseline(metric, value) 以指數平滑維護平均與標準差。

LLM 輔助分類

對細緻判斷,可使用次要 LLM 作為分類助理。此做法需謹慎:分類 LLM 本身可能受注入攻擊影響。

LLMTriageAssistant.classify(event, context):

• 將事件摘要與相關基準以結構化提示詞傳給次要 LLM
• 要求 JSON 輸出含類別、優先順序、信心與解釋
• 驗證輸出(格式、信心範圍、類別存在)
• 若驗證失敗,降級至規則基礎分類
• 記錄所有 LLM 分類決策供稽核

最佳實務:不直接信任 LLM 輸出作為最終決策,而是作為人類審查者的建議;將 LLM 分類結果與規則基礎結果交叉比對;對高優先事件要求人類確認。

整合與路由

工單系統整合

自動化分類應整合到既有工單系統(Jira、ServiceNow、PagerDuty)。IncidentRouter:

• 依 category 與 priority 判定指派團隊
• 對 CRITICAL 事件觸發 PagerDuty 呼叫
• 自動建立工單並填入分類結果、相關事件、建議行動
• 將事件連結到相關的歷史事件(同一使用者、同一模型、類似模式)

通知矩陣

評估分類效能

關鍵指標

• 精確度(Precision):分類為 CRITICAL/HIGH 的事件中,實際為該等級的比例。高精確度避免告警疲勞。
• 召回率(Recall):實際 CRITICAL 事件中被正確分類為 CRITICAL 的比例。高召回率避免錯過真實事件。
• F1 分數:精確度與召回率的調和平均。
• 平均分類時間(MTTT):事件攝取到被分類並指派的平均時間。
• 分析師超越率:分析師覆寫自動分類的頻率。高覆寫率暗示規則或模型需要調校。

持續改進

• 建立分類結果的真實標籤集合(由分析師審查)
• 定期重新訓練異常偵測模型
• 以 A/B 測試比較規則變更
• 追蹤每條規則的精確度/召回率,移除低效規則

實務中的常見陷阱

• 告警疲勞:若 HIGH/CRITICAL 事件太多,分析師會開始忽略。定期調校閾值。
• 基準漂移:正常流量模式改變(新功能發布、行銷活動)時,舊基準會產生誤報。
• 過擬合規則:針對特定攻擊過度調校的規則可能無法泛化到變種。
• 單點故障:分類系統本身可能被攻擊者操縱以隱藏惡意活動。分類邏輯應有獨立監控。

參考資料

• MITRE ATLAS. (2024). Adversarial Threat Landscape for AI Systems. https://atlas.mitre.org/
• NIST. (2023). AI Risk Management Framework (AI RMF 1.0). https://doi.org/10.6028/NIST.AI.100-1
• Google SRE. Handling Overload. https://sre.google/sre-book/handling-overload/