作者：Mike Frank , Product Management Director
原文：https://blogs.oracle.com/mysql/protecting-ai-vector-embeddings-in-mysql-security-risks-database-protection-and-best-practices，December 1, 2025
爱可生开源社区翻译，本文约 2000 字，预计阅读需要 8 分钟。
摘要
人工智能应用依赖向量嵌入来驱动搜索和推荐，但这些数据丰富的向量也带来了新的安全和隐私风险。
本文将解释 AI 嵌入的主要威胁、攻击可能发生的方式，以及利用 MySQL 保护向量数据的成熟策略 —— 涵盖安全存储、访问控制、加密、审计和合规最佳实践。
1. AI 向量里有什么？
人工智能[1] 和机器学习模型依赖向量来数值化表示文本、图像或其他输入数据。这些嵌入为 检索增强生成（RAG）[2]、语义搜索和推荐引擎等高级应用提供动力。然而，向量中包含的丰富信息也带来了新的攻击面、隐私风险以及组织必须理解和应对的合规性考量。
2. 攻击向量的方法
2.1 部分恢复
研究人员已证明，嵌入部分重建原始输入数据是可能的。例如，像《你能从大型语言模型嵌入中恢复用户数据吗？》[3] 这样的研究。展示从句子嵌入中恢复大量词汇，暴露潜在的隐私漏洞。
2.2 生成相似数据
攻击者可以通过被盗的向量训练解码器模型，在语义上生成与原始输入相似的新数据。如果向量被泄露，敏感数据也可能泄露 —— 即使没有完全反转。
3. 这些攻击是如何运作的？
3.1 嵌入的数学结构
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语义保持：嵌入以压缩格式总结意义和上下文，将高维空间中语义相似的项聚类。
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高维度与线性：嵌入向量保持足够的模式，若不加保护，可被利用进行部分恢复。
-
无单向安全：生成嵌入在密码学上并不安全。 根据报告：《能否从大型语言模型嵌入中恢复用户数据？》[4] 可知，在某些情况下，恢复率达到 50%至 70%。
3.2 向量数据库实现
-
关联元数据：向量数据库通常同时存储嵌入和元数据（如文档 ID）。未经授权的访问可能暴露关联内容并加剧隐私风险。 -
缺乏安全控制：早期或不安全的向量数据库可能缺乏认证或加密，导致盗窃更容易。 -
数据验证薄弱：验证不佳可能让攻击者注入恶意数据或通过模型作泄露数据。
关键问题：当嵌入数据未经匿名化处理时，它们仍保持信息密集性。存储与检索环节的安全弱点会引发多种数据提取攻击。
4. 示例事件
以下是一个基于行业研究[5]和 OWASP 标准[6] 中强调的风险的假设示例。
一家公司利用人工智能驱动的搜索功能，将文本嵌入存储在不安全的 向量数据库[7] 中。一名拥有内部访问权限的承包商导出了数千个向量数据，并使用开源工具部分重建了客户信息。此次泄露事件引发了隐私调查和紧急安全升级。
要点：即使嵌入看起来很抽象，不受保护的存储也会给数据泄露和违反合规性带来真正的风险。
5. 为什么保护向量数据至关重要？
开放式 Web 应用程序安全项目（OWASP）[8] 将“向量和嵌入弱点”列为人工智能安全的主要威胁之一。
5.1 隐私和数据泄露
-
向量反转攻击：从嵌入向量中重构个人或专有信息。 -
成员资格推断：检测特定数据是否用于训练。 -
跨上下文泄露：多租户风险。
5.2 诚信与操纵
-
数据投毒：恶意数据会降低结果的准确性或造成结果偏差。 -
语义欺骗：扰动向量会导致误导性的系统输出。
5.3 知识产权与合规风险
-
模型泄露，竞争优势丧失：通过查询分析或窃取向量进行逆向工程。 -
监管处罚：与嵌入式相关的违规行为可能会触发 GDPR、HIPAA 或其他合规措施。 -
信任危机的影响：违约会削弱客户和利益相关者的信任。
6. 如何保护您的向量数据？
6.1 安全存储
使用具有细粒度访问控制的存储方案。避免使用基于文件或保护级别较低的存储方案。
6.2 访问管理
在 MySQL HeatWave 和 MySQL AI 中，使用强大的角色和授权来保护对专用模式的访问。
6.3 数据生命周期
审查如何保护结构化数据和非结构化数据从摄取到归档/删除的整个过程。
6.4 最佳实践
-
对静态数据和传输中的数据进行加密[9]
-
遵循最小权限原则限制访问权限
-
启用 MySQL 审计[10] 日志记录
-
定期审查和更新您的管道安全措施
7. 示例：使用 MySQL 的向量数据类型安全地存储向量嵌入
将敏感数据的嵌入存储在 MySQL 中。当向量数据存储在 MySQL 数据库中时，可以限制、审计和保护其访问。
CREATE TABLE`sensitive_data_vectors` (
`document_name`varchar(1024) NOTNULL,
`metadata`jsonNOTNULL,
`document_id`intunsignedNOTNULL,
`segment_number`intunsignedNOTNULL,
`segment`varchar(1024) NOTNULL,
`segment_embedding` vector(384) ,
PRIMARY KEY (`document_id`,`segment_number`)
);
了解更多关于 MySQL 中向量数据类型[11]的信息 。
8. MySQL 安全功能，助力向量防护
MySQL AI[12] 和 MySQL HeatWave 为病毒载体提供强大的内置保护：
8.1 默认加密
MySQL HeatWave 会对所有传输中和静态数据进行加密。借助透明数据加密（TDE）[13]，本地部署的 MySQL AI 也能实现同样的功能。
8.2 审计和监控
MySQL 审计[14] 功能会跟踪并记录每一次访问。
8.3 细粒度访问控制
通过角色、授权和模式级权限保护嵌入内容和元数据。
8.4 原生向量数据类型
高效安全地存储嵌入内容，避免面临基于文件的存储风险。
8.5 生命周期与合规性管理
备份、保留和合规性[15] 策略自动涵盖向量数据。
为什么它更强大：使用 MySQL 的向量数据类型和强大的数据库安全性，集成了访问控制、加密、审计和合规性 —— 提供的保护远比文件或非托管存储要强得多。
概括
AI 向量编码了宝贵的敏感业务信息。保护嵌入内容时，务必像保护最敏感的数据资产一样严密。
利用 MySQL 的安全功能（加密、访问控制、审计和现代数据类型），最大限度地降低风险并确保合规性。
Oracle AI: https://www.oracle.com/artificial-intelligence/
[2]RAG: https://cloudsecurityalliance.org/blog/2023/10/18/embedding-security-new-threats-in-modern-ai-architectures/
[3]报告1: https://arxiv.org/abs/2104.06956
[4]报告2: https://arxiv.org/abs/2104.06956
[5]行业研究: https://arxiv.org/abs/2104.06956
[6]OWSP 标准: https://llmsecurity.com/
[7]博文1: https://cloudsecurityalliance.org/blog/2023/10/18/embedding-security-new-threats-in-modern-ai-architectures/
[8]llmsecurity: https://llmsecurity.com/
[9]MySQL 加密: https://www.oracle.com/mysql/why-mysql/security/
[10]MySQL 审计: https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/audit-log-plugin.html
[11]向量数据类型: https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/vector-type.html
[12]MySQL HeatWave: https://www.oracle.com/mysql/heatwave/
[13]TDE: https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/data-encryption.html
[14]审计插件: https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/audit-log-plugin.html
[15]安全合规: https://www.oracle.com/mysql/why-mysql/security/
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