micro_servers/docs/security/ai_review_SECURITY_AUDIT_20260801.md

ai_review 模块安全审计报告

审计日期: 2026-08-01
审计范围: ai_review.py、agent/、security_middleware.py
代码版本: dev_qing 分支

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修复进度

优先级	总数	已修复	待修复
P0	1	0	1
P1	1	0	1
P2	2	0	2

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🔴 P0 — 严重问题

P0-1: 所有接口无认证，存在 API 滥用和 RAG 投毒风险

• 位置: ai_review.py Flask 路由
• 问题:
  • /review、/rag/feedback、/rag/list 等接口均无认证
  • 虽然绑定 127.0.0.1，但任何本地进程/用户可调用
  • RAG 投毒风险：/rag/feedback 可向知识库注入恶意样本，绕过内容审核
  • API 滥用：无限制调用 DeepSeek API，消耗费用
• 修复建议:
  1. /rag/feedback 必须添加认证（仅管理员/internal 调用）
  2. /review 添加上游服务认证（共享密钥）
  3. 添加调用速率限制
  4. RAG 反馈需人工审核后才入库，而非直接写入

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🟠 P1 — 高危问题

#	问题	说明
P1-1	DeepSeek API Key 通过 .env 配置，但需确认未硬编码或提交	检查 .env 是否在 .gitignore 中

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🟡 P2 — 中危问题

#	问题
P2-1	RAG 知识库文件无校验，损坏文件可能导致服务异常
P2-2	审核 prompt 可被注入（内容中包含"忽略之前指令"等越狱提示）

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✅ 已有安全机制

1. ✅ fail-closed 设计: API 异常或响应解析失败时一律返回 {"invalid": "true"}（拦截），宁可误拦不可漏放
2. ✅ RAG top-3 相似样本注入: MD5 去重，提升审核准确率
3. ✅ 审核类别覆盖: 色情、违禁药品、赌博、诈骗、仇恨/暴力/恐怖主义
4. ✅ security_middleware.py: 安全响应头
5. ✅ Docker 容器化: Python 3.11-slim 基础镜像，端口绑定 127.0.0.1

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修复路线图

立即（24小时）

• /rag/feedback 添加认证，禁止未授权写入

短期（72小时）

• 所有接口添加内部服务认证
• 调用速率限制
• RAG 反馈改为人工审核入库

中期

• Prompt 注入防护
• RAG 知识库文件校验