勢(shì)不可擋的AI Agent

AI Agent是利用人工智能技術(shù)的復(fù)雜系統(tǒng)，能夠自主執(zhí)行任務(wù)、做出決策，并與其環(huán)境進(jìn)行交互，而無(wú)需人類干預(yù)。

自主性和適應(yīng)性是AI Agent的兩個(gè)關(guān)鍵特征：

• AI Agent能夠獨(dú)立運(yùn)作，根據(jù)其編程和從環(huán)境中收集的數(shù)據(jù)做出決策；
• 許多AI Agent能夠從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)，并隨著時(shí)間的推移提高性能，這種能力使它們能夠根據(jù)反饋和變化的條件調(diào)整行動(dòng)。

AI Agent的架構(gòu)通常包括一個(gè)控制中心，該中心協(xié)調(diào)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?zhǔn)剿季S（CoT）推理等特性使得問題解決過程透明且逐步進(jìn)行，而記憶組件則確保在對(duì)話式人工智能等操作中的連續(xù)性和上下文。

盡管AI Agent仍然是一個(gè)新興現(xiàn)象，但已經(jīng)開始從研究轉(zhuǎn)向?qū)嶋H生產(chǎn)和使用，用于實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化任務(wù)、提升生產(chǎn)力和填補(bǔ)高需求領(lǐng)域的技能缺口相關(guān)等。在軟件開發(fā)中，AI Agent已經(jīng)能夠協(xié)助生成、測(cè)試和調(diào)試代碼，從而讓開發(fā)人員能夠?qū)Ｗ⒂诟邇r(jià)值的任務(wù)；而在醫(yī)療保健領(lǐng)域，AI Agent可以幫助提高診斷能力、優(yōu)化治療方案，并減輕資源不足地區(qū)的工作負(fù)擔(dān)。在客服領(lǐng)域，AI Agent通過提供全天候支持來(lái)改善客戶服務(wù)。

隨著技術(shù)的發(fā)展，更為復(fù)雜的多代理系統(tǒng)（MAS）正在涌現(xiàn)。MAS能夠分配任務(wù)并協(xié)作解決復(fù)雜問題。例如，在智能城市中，MAS將實(shí)時(shí)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(chǔ)設(shè)施進(jìn)行互動(dòng)。

正是看到AI Agent巨大的應(yīng)用前景，這兩年許多科技公司，包括眾多初創(chuàng)公司，都在開發(fā)AI Agent，期望通過它們來(lái)改變行業(yè)并重新定義生產(chǎn)力。微軟、IBM等公司已經(jīng)取得了重大進(jìn)展，比如說(shuō)微軟的Copilot已經(jīng)耳熟能詳，OpenAI的Operator有望在本月正式亮相。

MarketsandMarkets預(yù)測(cè)，2028年全球AI Agent市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到285億美元，2023年至2028年復(fù)合年增長(zhǎng)率高達(dá)43%。

AI Agent帶來(lái)的八大安全風(fēng)險(xiǎn)

盡管潛力巨大，AI Agent也帶來(lái)了一系列風(fēng)險(xiǎn)。

Gartner 杰出副總裁分析師 Avivah Litan認(rèn)為，自主或半自主運(yùn)行的 AI Agent將攻擊面擴(kuò)展到傳統(tǒng) AI 模型之外，需要強(qiáng)大的控制措施來(lái)降低數(shù)據(jù)泄露、資源消耗和未經(jīng)授權(quán)的活動(dòng)等風(fēng)險(xiǎn)。 

安全牛認(rèn)為，這只是風(fēng)險(xiǎn)的一部分。AI Agent帶來(lái)的安全風(fēng)險(xiǎn)主要包括以下8個(gè)方面：

1.攻擊面的不斷擴(kuò)大

AI Agent執(zhí)行敏感任務(wù)并訪問關(guān)鍵系統(tǒng)，使其成為網(wǎng)絡(luò)攻擊的誘人目標(biāo)。其角色的擴(kuò)展增加了組織基礎(chǔ)設(shè)施內(nèi)潛在的漏洞，因此需要強(qiáng)有力的安全措施來(lái)保護(hù)這些代理免受利用。

2.數(shù)據(jù)泄露和泄露

由于 AI Agent的自主性和對(duì)大量組織數(shù)據(jù)的訪問，它們可能會(huì)無(wú)意中暴露敏感信息。如果不實(shí)施適當(dāng)?shù)脑L問控制，這些代理可能會(huì)錯(cuò)誤處理或泄露機(jī)密數(shù)據(jù)，例如客戶記錄或?qū)Ｓ袠I(yè)務(wù)見解當(dāng) AI AGENT在沒有足夠監(jiān)督的情況下運(yùn)行時(shí)，數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險(xiǎn)會(huì)增加，從而導(dǎo)致未經(jīng)授權(quán)的數(shù)據(jù)訪問 AI Agent執(zhí)行未經(jīng)授權(quán)或惡意活動(dòng)的可能性是一個(gè)關(guān)鍵問題。

3.倫理和隱私問題

AI Agent可能引發(fā)重大的倫理問題，特別是在決策過程中，由于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的偏見可能對(duì)個(gè)人產(chǎn)生不公平影響。此外，對(duì)大量數(shù)據(jù)訪問的需求引發(fā)了隱私侵犯的擔(dān)憂，因?yàn)樵诖聿僮鬟^程中，敏感的個(gè)人信息可能面臨風(fēng)險(xiǎn)。

4.合規(guī)性和監(jiān)管挑戰(zhàn)

AI Agent必須遵守各種數(shù)據(jù)保護(hù)法規(guī)（例如 GDPR、CCPA）。不合規(guī)可能會(huì)導(dǎo)致法律后果和組織聲譽(yù)受損。隨著 AI Agent自主處理敏感信息，嚴(yán)格遵守?cái)?shù)據(jù)治理策略的需求變得至關(guān)重要。而AI Agent可能繼承訓(xùn)練數(shù)據(jù)中存在的偏見，從而導(dǎo)致不公平或不道德的決策結(jié)果。這種風(fēng)險(xiǎn)需要對(duì) AI 輸出進(jìn)行持續(xù)監(jiān)控和驗(yàn)證，以確保公平性并符合道德標(biāo)準(zhǔn)。

5.未經(jīng)授權(quán)的操作和代理劫持

攻擊者可以劫持 AI Agent，操縱它們執(zhí)行有害操作或做出與其預(yù)期目的相反的決定。這包括更改代理的目標(biāo)或?qū)阂庵噶钭⑷肫淙蝿?wù)隊(duì)列，這可能會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重的安全漏洞 此功能允許威脅行為者自動(dòng)發(fā)現(xiàn)和利用安全漏洞，從而增加整體風(fēng)險(xiǎn)狀況。

6.資源消耗和拒絕服務(wù)

AI Agent可能會(huì)以良性或惡意的方式消耗過多的系統(tǒng)資源，從而導(dǎo)致合法用戶無(wú)法訪問服務(wù)的拒絕服務(wù) （DoS） 情況。這種無(wú)節(jié)制的資源消耗可能會(huì)使系統(tǒng)不堪重負(fù)并中斷運(yùn)營(yíng)。

7.編碼錯(cuò)誤和供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)

AI Agent中的編碼錯(cuò)誤可能會(huì)導(dǎo)致意想不到的后果，包括數(shù)據(jù)泄露或安全漏洞。此外，對(duì)第三方庫(kù)或代碼的依賴會(huì)帶來(lái)供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)，這可能會(huì)危及 AI 和非 AI 系統(tǒng)確保實(shí)施穩(wěn)健的編碼實(shí)踐和定期審計(jì)對(duì)于降低這些風(fēng)險(xiǎn)至關(guān)重要。

8.更嚴(yán)峻的漏洞利用態(tài)勢(shì)

AI Agent可以自主執(zhí)行復(fù)雜的任務(wù)，包括漏洞的發(fā)現(xiàn)、分析和利用，其行為可能難以被傳統(tǒng)安全工具檢測(cè)和阻止。這種自主性和隱蔽性使得攻擊者可以更高效地發(fā)動(dòng)攻擊，并且難以追蹤攻擊源頭。此外，AI Agent的自動(dòng)化能力還降低了攻擊的門檻，使得初級(jí)黑客也能批量生產(chǎn)攻擊腳本和工具。AI Agent還可能被惡意利用來(lái)執(zhí)行復(fù)雜的攻擊策略。

六個(gè)關(guān)鍵的風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)策略

為了有效應(yīng)對(duì)AI Agent帶來(lái)的安全風(fēng)險(xiǎn)，組織應(yīng)采取多方面的方法，強(qiáng)調(diào)可見性、監(jiān)控和主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)管理。以下是組織應(yīng)該關(guān)注的六個(gè)關(guān)鍵策略：

1.全面映射和可見性

建立對(duì)所有AI Agent活動(dòng)、流程、連接和數(shù)據(jù)流的全面視圖。這種映射對(duì)于檢測(cè)異常和確保代理交互符合企業(yè)安全政策至關(guān)重要。維護(hù)不可更改的代理交互審計(jì)記錄可以增強(qiáng)問責(zé)制和可追溯性。

2.異常檢測(cè)和實(shí)時(shí)修復(fù)

實(shí)施機(jī)制以檢測(cè)和標(biāo)記異?；顒?dòng)或政策違規(guī)行為。組織應(yīng)建立基線行為，以識(shí)別異常交易。應(yīng)采用自動(dòng)實(shí)時(shí)修復(fù)措施來(lái)處理檢測(cè)到的異常，例如刪除敏感數(shù)據(jù)或強(qiáng)制實(shí)施最小權(quán)限訪問。這有助于在風(fēng)險(xiǎn)升級(jí)為嚴(yán)重事件之前進(jìn)行緩解。

3.與身份和訪問管理（IAM）的集成

將AI Agent與現(xiàn)有的企業(yè)IAM系統(tǒng)集成，以實(shí)施嚴(yán)格的訪問控制。這包括實(shí)施基于角色的訪問控制（RBAC）和多因素身份驗(yàn)證，以防止AI Agent的未經(jīng)授權(quán)行為。對(duì)訪問模式的持續(xù)監(jiān)控可以幫助識(shí)別潛在的安全漏洞。

4.持續(xù)監(jiān)控和反饋循環(huán)

建立一個(gè)持續(xù)監(jiān)控系統(tǒng)，提供對(duì)AI Agent行為的實(shí)時(shí)洞察。該系統(tǒng)應(yīng)包括反饋循環(huán)，以識(shí)別和糾正因AI決策不準(zhǔn)確而導(dǎo)致的不當(dāng)行為。定期審計(jì)還可以幫助確保遵守安全、隱私和法律要求。 

5.制定強(qiáng)有力的治理框架

制定優(yōu)先考慮AI Agent監(jiān)督的治理框架，特別是在高風(fēng)險(xiǎn)環(huán)境中。非人類治理工具可以監(jiān)控代理行為，確保它們?cè)陬A(yù)定義的風(fēng)險(xiǎn)閾值內(nèi)運(yùn)行。這種監(jiān)督對(duì)于維護(hù)操作完整性和合規(guī)性至關(guān)重要。 

6.教育和意識(shí)培養(yǎng)

教育員工了解與AI Agent相關(guān)的特定風(fēng)險(xiǎn)及遵守安全協(xié)議的重要性。培訓(xùn)項(xiàng)目應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注識(shí)別潛在威脅和理解AI技術(shù)的操作限制，以減輕在與AI Agent的社會(huì)互動(dòng)中可能出現(xiàn)的過度依賴和失去能力的風(fēng)險(xiǎn)。