随着人工智能（AI）技术的安全迅猛发展，企业首席信息安全官（CISOs）正面临前所未有的头等大单挑战，既要满足企业业务快速迈向智能化的事建需求 ，同时又要防御爆炸式增长的产清AI安全威胁。

风靡全球的安全DeepSeek只是AI工具潮的一朵浪花，未来还将有更多类似工具快速涌现。头等大单这些未经授权的事建（消费级）AI应用如同一颗颗定时炸弹，潜伏在企业内部，产清威胁着数据安全与合规性。云计算安全那么，头等大单如何应对这一危机？事建答案的起点在于建立一个全面的AI资产清单
。

AI资产清单的建立不仅是必要的，而且正成为强制性要求。安全没有这一清单，头等大单企业如同盲人摸象，事建无法准确识别AI使用带来的敏感数据暴露风险，也无法应对日益严格的合规性要求
。免费模板

欧盟《AI法案》（EU AI Act）、ISO 42001标准以及美国国家标准与技术研究院（NIST）的AI风险管理框架（AI RMF）等监管框架已明确将AI资产清单视为治理AI的基础性步骤 
。

例如
，欧盟《AI法案》于2024年8月正式生效，其覆盖范围极为广泛，几乎囊括了所有AI系统
，要求企业对其使用的AI技术进行全面登记和风险评估。ISO 42001则为企业提供了一个AI管理系统标准，强调通过清单化管理确保AI的透明性和责任性
。而NIST AI RMF虽然是自愿性框架，但其“MAP”功能明确要求企业绘制AI使用图谱，建站模板识别潜在风险
。

这些框架共同表明 ，AI资产清单不仅是合规的起点 ，更是安全治理的核心。

然而，定义“AI资产”本身就是一大难题 。欧盟《AI法案》采取广义方法
，将几乎所有AI增强功能纳入监管范围；而企业则需自行判断是否应监控每一项AI特性，还是聚焦于生成式AI 、亿华云大语言模型（LLM）和内容创建系统等高风险领域。专家建议，缩小关注范围至特定AI类别可显著降低清单编制的复杂性  ，使其更具可操作性。

除了监管压力
，第三方供应商评估也日益要求企业提供AI资产清单
，常称之为“审计”或“服务目录”。但合规只是表象，真正的挑战在于识别“影子AI”——那些未获正式批准却已被员工融入日常工作的AI工具
。据网络安全公司ZScaler的2024年报告，模板下载企业中超过60%的员工承认使用过未经授权的AI工具
，其中许多工具通过个人账户或免费版本接入，绕过了IT部门的监控。

影子AI的泛滥使得传统IT治理工具捉襟见肘。员工可能在不知情的情况下将敏感数据暴露给第三方模型，而这些工具的风险往往瞬息万变——一款昨天看似安全的工具 ，可能因新增AI功能而在一夜之间变成高危对象。例如 ，DeepSeek的香港云服务器快速流行就暴露了企业对新兴工具的反应滞后，其数据存储政策引发了广泛争议。

目前，企业采用的AI资产清单编制方法主要有以下六种 
，每种方法各有优劣：

这些方法虽能提供一定可见性，却普遍依赖手动操作
 ，效率低下且难以应对动态风险 。网络安全专家指出，AI资产清单不仅是列出工具清单，更需评估其风险 ：这些工具是否从员工输入中学习
 ？其数据保留政策如何 ？是否符合GDPR、HIPAA等隐私法规 ？

为应对上述挑战 ，业界正转向更自动化、可重复的AI资产追踪工具
。这些工具通过持续监控检测AI使用 ，包括个人和免费账户  ，并识别哪些应用在训练企业数据 。例如 ，2025年初推出的Darktrace AI Guardian能够实时扫描网络流量 ，标记未经批准的AI工具 ，并生成动态资产清单 。此类工具还支持企业制定防护策略 ，防止员工无意中泄露机密信息。

此外，自动化工具还推动了员工教育 。例如，微软在2024年为其企业客户推出了AI使用仪表板，显示员工使用的AI工具并标注其安全性
，帮助员工分辨哪些工具获批使用。这种透明性不仅降低风险，还增强了员工对合规工具的信任。

AI治理不应仅被视为风险管理任务 ，更是一个抓住创新机会的窗口。领先建立AI资产清单的企业能够主动接触员工，了解其真实需求和用例，引导他们转向安全、批准的AI解决方案 。安全领导者通过与AI委员会和高层分享这些数据 ，可提供基于现实的洞察，超越理论政策讨论 。

例如，谷歌在其2024年AI安全报告中提到，通过资产清单识别员工对生成式AI的高需求后，该公司迅速部署了内部批准的生成工具，不仅提升了生产力，还降低了外部工具带来的风险
。这种做法表明，AI资产清单不仅是防御性措施，更是推动企业安全使用AI，在这场人工智能革命中取得竞争优势的的战略举措 。