核心問題概述

要使AI代理能夠"思考"并自主行動，必須賦予其自主權(quán)（agency），即允許其與其他系統(tǒng)集成、讀取分析數(shù)據(jù)并執(zhí)行命令。但隨著這些系統(tǒng)獲得對信息系統(tǒng)的深度訪問權(quán)限，人們越來越擔(dān)憂其權(quán)限過度擴(kuò)張——當(dāng)這些工具被賦予過多權(quán)力、訪問權(quán)限和信息時，將產(chǎn)生嚴(yán)重安全隱患。

舉例而言，假設(shè)某大語言模型（LLM）獲準(zhǔn)訪問存儲敏感客戶數(shù)據(jù)（姓名、聯(lián)系信息、購買記錄等）的CRM數(shù)據(jù)庫。如果它不僅允許用戶訪問自己的客戶記錄，還能查看和刪除其他用戶的條目，這就是典型的權(quán)限泛濫。這種現(xiàn)象特指LLM執(zhí)行未授權(quán)命令、意外泄露信息或與其他系統(tǒng)進(jìn)行超出其定義范圍交互的情況。

權(quán)限泛濫的根源

(1) 功能越界

當(dāng)LLM代理獲得超出其原始設(shè)計范圍的功能、API或插件訪問權(quán)時就會發(fā)生。例如，集成到智能家居系統(tǒng)中的LLM不僅能控制燈光開關(guān)，還能禁用警報系統(tǒng)、關(guān)閉安防攝像頭以及操控門鎖。

(2) 權(quán)限溢出

LLM代理獲得超出必要范圍的權(quán)限。例如，某郵件助手除讀寫刪除郵件外，還能訪問即時消息和用戶網(wǎng)盤中的敏感文件（電子表格、公司記錄）。

(3) 自主性失控

LLM代理為達(dá)成目標(biāo)突破操作和倫理邊界，產(chǎn)生不可預(yù)測行為。例如，管理社交媒體的LLM誤解用戶問題，導(dǎo)致敏感信息泄露或發(fā)布不當(dāng)回應(yīng)，造成數(shù)據(jù)泄漏或聲譽損害。

主要安全風(fēng)險

當(dāng)LLM代理被賦予過度權(quán)限時，將危及安全核心原則：

• 機(jī)密性破壞：LLM從數(shù)據(jù)庫檢索機(jī)密信息并泄露給未授權(quán)用戶
• 完整性損害：因模糊、被操縱或?qū)剐暂斎耄哂羞^度自主權(quán)的LLM執(zhí)行未授權(quán)操作
• 可用性威脅：權(quán)限泛濫的LLM被攻擊者利用，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)癱瘓、服務(wù)器過載，引發(fā)嚴(yán)重服務(wù)中斷

攻擊者利用手段

威脅行為者通過多種技術(shù)濫用LLM的過度權(quán)限：

• 直接提示注入：攻擊者輸入惡意指令誘騙LLM執(zhí)行有害命令或泄露敏感數(shù)據(jù)
• 間接提示注入：將有害指令嵌入LLM可訪問的網(wǎng)站或文檔等外部資源
• 權(quán)限提升：誘騙LLM授予更高層級訪問權(quán)限
• 模型操縱：通過投毒攻擊向LLM注入偏見或漏洞以觸發(fā)惡意行為
• 數(shù)據(jù)竊?。壕脑O(shè)計提示詞操控LLM暴露敏感數(shù)據(jù)

企業(yè)防護(hù)策略

通過以下安全措施可降低權(quán)限泛濫風(fēng)險：

• 設(shè)置倫理護(hù)欄：建立AI行為準(zhǔn)則，確保其行動符合組織政策
• 嚴(yán)格權(quán)限管控：明確界定LLM的操作邊界，任何權(quán)限授予都需審慎評估
• 輸入驗證凈化：采用過濾器、阻止列表和預(yù)定義規(guī)則嚴(yán)格篩查所有輸入
• 人工介入機(jī)制：高風(fēng)險操作需經(jīng)人工審核批準(zhǔn)
• 精細(xì)化訪問控制：禁止模型與未明確授權(quán)的系統(tǒng)交互
• 持續(xù)行為監(jiān)控：使用監(jiān)測工具跟蹤LLM行為，發(fā)現(xiàn)異常立即告警
• 實施仲裁機(jī)制：在下游系統(tǒng)設(shè)置授權(quán)檢查（所有請求需通過安全策略驗證），而非依賴LLM自主決策
• 操作頻率限制：規(guī)定時間窗口內(nèi)LLM可執(zhí)行操作的上限
• 安全驗證測試：通過滲透測試和紅隊演練主動識別漏洞，驗證現(xiàn)有安全標(biāo)準(zhǔn)有效性

自主性LLM的權(quán)限泛濫給企業(yè)帶來重大風(fēng)險。各組織必須調(diào)整安全策略，以應(yīng)對這類新一代AI系統(tǒng)帶來的多重威脅。