文章核心观点 - 数字人产业正经历爆发式增长，在电商直播等多场景广泛应用，但其技术栈复杂、权利边界模糊，导致安全问题日益凸显，需构建覆盖技术架构各层的全面防御体系 [1] 数字人产业发展现状 - 中国虚拟人核心市场规模从2017年的12.4亿元，预计将增长至2025年的205.2亿元，期间年复合增长率显著，例如2022年至2023年E的增长率达53.1% [12] - 数字人主要分为功能型（如电商带货）和伴侣型（如情感连接）两类，应用场景广泛 [1][12] - 电商直播数字人发展呈现分级路径：从预制播报（2017-2018年）、智能生成（2019-2021年）到多模态交互（2022年及以后）阶段 [12] 数字人生态技术架构与威胁全景 - 数字人生态技术架构分为四层：前端展示层（如WebGL渲染、流媒体传输）、应用服务层（如Web框架、容器化部署）、AI核心层（如LLM模块、渲染模块、基座模型）和基础设施层（如云服务平台、向量数据库） [14] - 威胁全景图覆盖应用与交付、编排与服务、AI核心引擎及基础设施四大维度，攻击面广泛 [15] - 应用与交付层风险包括：前端应用存在XSS/CSRF、业务逻辑漏洞；管理后台存在弱口令/爆破；流媒体传输存在信令劫持、DDoS攻击等 [15] - 编排与服务层风险包括：业务逻辑与网关存在API未授权、SSRF；服务调度与治理存在容器逃逸、中间件漏洞；训练服务编排安全存在恶意媒体解析、训练数据污染等 [15] - AI核心引擎层风险包括：感知与认知模块存在提示词注入、模型后门、RAG知识污染；生成与表现模块存在Deepfake、声音克隆、内容投毒；内容与安全存在模型窃取、依赖库漏洞等 [15] - 基础设施层风险包括：计算资源存在云AK/SK泄露、挖矿病毒；数据存储存在SQL注入、向量库攻击；外部资源存在供应链攻击、数据源污染等 [15] 典型攻击向量深度解析 - 数字人直播业务逻辑攻击：攻击者通过提示词注入操纵电商API，诱导模型绕过权限校验，执行越权操作，如恶意发放高额优惠券、篡改商品信息、伪造用户订单，造成资金欺诈与运营事故 [17][20][24] - 弹幕DDoS拒绝服务攻击：攻击者操控海量无效弹幕，使数字人陷入无效交互，无法执行核心直播任务，影响直播体验与订单转化效率 [22] - 商家敏感信息泄露：攻击者通过构造特定提示词，诱导数字人模型从知识库或上下文记忆中泄露优惠策略、库存数据、用户订单等敏感信息，导致商业机密外泄与用户隐私风险 [25] - 内容污染攻击：攻击者通过构造特定输入或诱导记忆更新，操控数字人生成错误信息（如错误价格）或负面评价，损害品牌形象并误导用户决策 [26] 数字人合规风险 - DeepFake技术引发身份伪造等严峻风险挑战 [12] - AI生成内容缺乏统一标识规范，导致追责困难 [1] 核心防御策略 - AI模型与数据安全：严格筛选供应链、加密数据、净化输入 [1] - 内容安全与合规：实时审核控制内容、添加AI生成标识、实现资产溯源 [1] - 应用与服务安全：严格控制接口权限、保护交互隐私、及时修复漏洞 [1] - 基础架构与运维安全：实施网络隔离、系统加固与异常监控 [1]