使用RPA通过GPT大模型AI Agent自动执行业务流程任务企业级应用开发实战：Part 14 设计安全策略

1.背景介绍

企业级应用软件的开发需要考虑很多方面的因素，例如安全、可用性、可扩展性等。如何保障这些应用软件在实际生产环境中能够正常运行是一个至关重要的课题。在《RPA最佳实践指南》系列文章的前面几章中，笔者都提到过Web应用扫描技术(OWASP Top 10)以及依赖管理工具（SonarQube）。另外，传统的工业界也已经有了很多基于机器学习的安全预警系统，如雷达监测系统，异常行为识别系统等。而现在，随着云计算、虚拟化技术的迅速普及，越来越多的企业将企业级应用软件部署在云平台上。云平台提供的基础设施、服务以及安全防护能力成为一种巨大的威胁。因此，如何合理地设计、实现和维护一个安全策略成为企业级应用软件安全的一个重要课题。

但是，对于传统工业界安全预警系统来说，它们只是对静态的代码检测和规则匹配，并不能完整覆盖整个系统生命周期中的安全风险，特别是在实际运用过程中还会遇到一些局限性和不足。例如，传统的安全预警系统无法做到对敏感数据进行分级管理，因此只能检测出某些“高危”数据，但无法区分出更加严重的“低危”数据，导致误报和漏报。此外，传统的安全预警系统往往存在集成复杂性、运行效率低下、易受攻击等缺点。基于此，我国工业界安全研究者也逐渐转向机器学习+人工智能的方法论，尝试构建基于大规模日志数据的安全预警系统。

另外，对于云平台部署的应用软件来说，由于云服务的普及性和特性，一些安全威胁也变得更加突出，包括身份盗窃、数据泄露、数据篡改、恶意程序、网络攻击等。因此，如何有效地保障云平台上的应用软件的安全一直是研究人员关注的热点话题。

基于以上背景，本文将以小米公司的业务流程协同平台系统作为案例，结合《使用RPA通过GPT大模型AI Agent自动执行业务流程任务企业级应用开发实战》中相关内容