勢不可擋的AI Agent

AI Agent是利用人工智能技術的復雜系統，能夠自主執行任務、做出決策，并與其環境進行交互，而無需人類干預。

自主性和適應性是AI Agent的兩個關鍵特征：

• AI Agent能夠獨立運作，根據其編程和從環境中收集的數據做出決策；
• 許多AI Agent能夠從經驗中學習，并隨著時間的推移提高性能，這種能力使它們能夠根據反饋和變化的條件調整行動。

AI Agent的架構通常包括一個控制中心，該中心協調用戶輸入、決策制定、記憶管理以及與外部工具的交互。諸如鏈式思維（CoT）推理等特性使得問題解決過程透明且逐步進行，而記憶組件則確保在對話式人工智能等操作中的連續性和上下文。

盡管AI Agent仍然是一個新興現象，但已經開始從研究轉向實際生產和使用，用于實現自動化任務、提升生產力和填補高需求領域的技能缺口相關等。在軟件開發中，AI Agent已經能夠協助生成、測試和調試代碼，從而讓開發人員能夠專注于更高價值的任務；而在醫療保健領域，AI Agent可以幫助提高診斷能力、優化治療方案，并減輕資源不足地區的工作負擔。在客服領域，AI Agent通過提供全天候支持來改善客戶服務。

隨著技術的發展，更為復雜的多代理系統（MAS）正在涌現。MAS能夠分配任務并協作解決復雜問題。例如，在智能城市中，MAS將實時管理交通流量，利用車與一切（V2X）通信，使車輛能夠與其他車輛、行人和道路基礎設施進行互動。

正是看到AI Agent巨大的應用前景，這兩年許多科技公司，包括眾多初創公司，都在開發AI Agent，期望通過它們來改變行業并重新定義生產力。微軟、IBM等公司已經取得了重大進展，比如說微軟的Copilot已經耳熟能詳，OpenAI的Operator有望在本月正式亮相。

MarketsandMarkets預測，2028年全球AI Agent市場規模將達到285億美元，2023年至2028年復合年增長率高達43%。

AI Agent帶來的八大安全風險

盡管潛力巨大，AI Agent也帶來了一系列風險。

Gartner 杰出副總裁分析師 Avivah Litan認為，自主或半自主運行的 AI Agent將攻擊面擴展到傳統 AI 模型之外，需要強大的控制措施來降低數據泄露、資源消耗和未經授權的活動等風險。 

安全牛認為，這只是風險的一部分。AI Agent帶來的安全風險主要包括以下8個方面：

1.攻擊面的不斷擴大

AI Agent執行敏感任務并訪問關鍵系統，使其成為網絡攻擊的誘人目標。其角色的擴展增加了組織基礎設施內潛在的漏洞，因此需要強有力的安全措施來保護這些代理免受利用。

2.數據泄露和泄露

由于 AI Agent的自主性和對大量組織數據的訪問，它們可能會無意中暴露敏感信息。如果不實施適當的訪問控制，這些代理可能會錯誤處理或泄露機密數據，例如客戶記錄或專有業務見解當 AI AGENT在沒有足夠監督的情況下運行時，數據泄露的風險會增加，從而導致未經授權的數據訪問 AI Agent執行未經授權或惡意活動的可能性是一個關鍵問題。

3.倫理和隱私問題

AI Agent可能引發重大的倫理問題，特別是在決策過程中，由于訓練數據的偏見可能對個人產生不公平影響。此外，對大量數據訪問的需求引發了隱私侵犯的擔憂，因為在代理操作過程中，敏感的個人信息可能面臨風險。

4.合規性和監管挑戰

AI Agent必須遵守各種數據保護法規（例如 GDPR、CCPA）。不合規可能會導致法律后果和組織聲譽受損。隨著 AI Agent自主處理敏感信息，嚴格遵守數據治理策略的需求變得至關重要。而AI Agent可能繼承訓練數據中存在的偏見，從而導致不公平或不道德的決策結果。這種風險需要對 AI 輸出進行持續監控和驗證，以確保公平性并符合道德標準。

5.未經授權的操作和代理劫持

攻擊者可以劫持 AI Agent，操縱它們執行有害操作或做出與其預期目的相反的決定。這包括更改代理的目標或將惡意指令注入其任務隊列，這可能會導致嚴重的安全漏洞 此功能允許威脅行為者自動發現和利用安全漏洞，從而增加整體風險狀況。

6.資源消耗和拒絕服務

AI Agent可能會以良性或惡意的方式消耗過多的系統資源，從而導致合法用戶無法訪問服務的拒絕服務 （DoS） 情況。這種無節制的資源消耗可能會使系統不堪重負并中斷運營。

7.編碼錯誤和供應鏈風險

AI Agent中的編碼錯誤可能會導致意想不到的后果，包括數據泄露或安全漏洞。此外，對第三方庫或代碼的依賴會帶來供應鏈風險，這可能會危及 AI 和非 AI 系統確保實施穩健的編碼實踐和定期審計對于降低這些風險至關重要。

8.更嚴峻的漏洞利用態勢

AI Agent可以自主執行復雜的任務，包括漏洞的發現、分析和利用，其行為可能難以被傳統安全工具檢測和阻止。這種自主性和隱蔽性使得攻擊者可以更高效地發動攻擊，并且難以追蹤攻擊源頭。此外，AI Agent的自動化能力還降低了攻擊的門檻，使得初級黑客也能批量生產攻擊腳本和工具。AI Agent還可能被惡意利用來執行復雜的攻擊策略。

六個關鍵的風險應對策略

為了有效應對AI Agent帶來的安全風險，組織應采取多方面的方法，強調可見性、監控和主動風險管理。以下是組織應該關注的六個關鍵策略：

1.全面映射和可見性

建立對所有AI Agent活動、流程、連接和數據流的全面視圖。這種映射對于檢測異常和確保代理交互符合企業安全政策至關重要。維護不可更改的代理交互審計記錄可以增強問責制和可追溯性。

2.異常檢測和實時修復

實施機制以檢測和標記異常活動或政策違規行為。組織應建立基線行為，以識別異常交易。應采用自動實時修復措施來處理檢測到的異常，例如刪除敏感數據或強制實施最小權限訪問。這有助于在風險升級為嚴重事件之前進行緩解。

3.與身份和訪問管理（IAM）的集成

將AI Agent與現有的企業IAM系統集成，以實施嚴格的訪問控制。這包括實施基于角色的訪問控制（RBAC）和多因素身份驗證，以防止AI Agent的未經授權行為。對訪問模式的持續監控可以幫助識別潛在的安全漏洞。

4.持續監控和反饋循環

建立一個持續監控系統，提供對AI Agent行為的實時洞察。該系統應包括反饋循環，以識別和糾正因AI決策不準確而導致的不當行為。定期審計還可以幫助確保遵守安全、隱私和法律要求。 

5.制定強有力的治理框架

制定優先考慮AI Agent監督的治理框架，特別是在高風險環境中。非人類治理工具可以監控代理行為，確保它們在預定義的風險閾值內運行。這種監督對于維護操作完整性和合規性至關重要。 

6.教育和意識培養

教育員工了解與AI Agent相關的特定風險及遵守安全協議的重要性。培訓項目應重點關注識別潛在威脅和理解AI技術的操作限制，以減輕在與AI Agent的社會互動中可能出現的過度依賴和失去能力的風險。