AI 应用的权限失控比传统系统更隐蔽：一个 Agent 能调哪些接口、能读哪些数据、能代替用户做哪些操作，这些在快速迭代中很容易被忽略，出事之后再补就晚了。这个分类目前聚焦在 RBAC 与审计上——角色怎么设计、权限怎么收敛、审计留什么痕迹。我们把它当作上线检查清单的必过项。

RBAC-Audit

角色怎么设计、权限怎么收敛、审计留什么痕迹——这个 Skill 把 AI 应用的权限治理做成了检查清单。上线前过一遍，是我们给自己定的底线动作。

审计项 ：角色定义、最小权限、检索过滤、输出脱敏、审计日志、审批流。 合规 ：等保、个人信息保护、行业监管。

适用场景

• 上线门禁
• 政企合规评审
• 数据泄露后
• 多租户场景

问题定义

AI 应用继承系统权限混乱，越权检索和输出敏感信息。

方法论框架

审计项：角色定义、最小权限、检索过滤、输出脱敏、审计日志、审批流。 合规：等保、个人信息保护、行业监管。

输入 / 输出

输入

• 角色清单
• 数据分级
• 现有权限模型
• 合规要求

输出

• RBAC 审计报告
• 权限矩阵
• 整改项
• 合规对照表

执行步骤

1. 盘点角色
2. 映射权限
3. 测越权用例
4. 检查日志
5. 整改
6. 复测

常见误区

• 全员全量知识库
• 无检索过滤
• 缺审计日志

交付物清单

• 审计报告
• 权限矩阵
• 整改清单

与国内 FDE 生态关联

上线门禁必查；security-review 外部 skill 可参考。

关联 Skill

推荐组合

• Tool-Audit — Agent 工具权限
• Private-Deployment-Gateway — 私有化部署合规
• RAG-Evaluation — 检索过滤与脱敏

外部工程参考

• .agents/skills/security-review
• .agents/skills/security-requirement-extraction

场景深潜

场景 1：上线门禁

触发信号：PoC/Beta/生产任一阶段出现「上线门禁」相关诉求、阻塞或复盘需求。

关键动作：盘点角色

FDE 注意：避免 全员全量知识库

成功标志：交付物清单勾选，evaluation.md 达标，AIBP/业务 Owner 书面确认。

场景 2：政企合规评审

触发信号：PoC/Beta/生产任一阶段出现「政企合规评审」相关诉求、阻塞或复盘需求。

关键动作：映射权限

FDE 注意：避免 无检索过滤

成功标志：交付物清单勾选，evaluation.md 达标，AIBP/业务 Owner 书面确认。

场景 3：数据泄露后

触发信号：PoC/Beta/生产任一阶段出现「数据泄露后」相关诉求、阻塞或复盘需求。

关键动作：测越权用例

FDE 注意：避免 缺审计日志

成功标志：交付物清单勾选，evaluation.md 达标，AIBP/业务 Owner 书面确认。

场景 4：多租户场景

触发信号：PoC/Beta/生产任一阶段出现「多租户场景」相关诉求、阻塞或复盘需求。

关键动作：检查日志

FDE 注意：避免 全员全量知识库

成功标志：交付物清单勾选，evaluation.md 达标，AIBP/业务 Owner 书面确认。

资源：查看该 Skill 原文 ｜ 下载完整技能包（ZIP，含 Prompt / 清单 / 模板）

写在最后

权限治理的最佳时机是设计阶段，其次是现在。把 RBAC 审计清单纳入你的上线检查流程，一次的成本远低于一次事故。

本文为我们在实践中的整理与解读，方法论框架与技能包版权归 World Robots 所有，仅作学习交流之用。