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（agency），即允許其與其他系統集成、讀取分析數據并執行命令。但隨著這些系統獲得對信息系統的深度訪問權限，人們越來越擔憂其權限過度擴張——當這些工具被賦予過多權力、訪問權限和信息時，將產生嚴重安全隱患。
舉例而言，假設某大語言模型（LLM）獲準訪問存儲敏感客戶數據（姓名、聯系信息、購買記錄等）的CRM數據庫。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，這就是典型的權限泛濫。這種現象特指LLM執行未授權命令、意外泄露信息或與其他系統進行超出其定義范圍交互的情況。
權限泛濫的根源
(1) 功能越界
當LLM代理獲得超出其原始設計范圍的功能、API或插件訪問權時就會發生。例如，集成到智能家居系統中的LLM不僅能控制燈光開關，還能禁用警報系統、關閉安防攝像頭以及操控門鎖。
(2) 權限溢出
LLM代理獲得超出必要范圍的權限。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代理為達成目標突破操作和倫理邊界，產生不可預測行為。例如，管理社交媒體的LLM誤解用戶問題，導致敏感信息泄露或發布不當回應，造成數據泄漏或聲譽損害。
主要安全風險
當LLM代理被賦予過度權限時，將危及安全核心原則：
- 機密性破壞：LLM從數據庫檢索機密信息并泄露給未授權用戶
- 完整性損害：因模糊、被操縱或對抗性輸入，具有過度自主權的LLM執行未授權操作
- 可用性威脅：權限泛濫的LLM被攻擊者利用，導致網絡癱瘓、服務器過載，引發嚴重服務中斷
攻擊者利用手段
威脅行為者通過多種技術濫用LLM的過度權限：
- 直接提示注入：攻擊者輸入惡意指令誘騙LLM執行有害命令或泄露敏感數據
- 間接提示注入：將有害指令嵌入LLM可訪問的網站或文檔等外部資源
- 權限提升：誘騙LLM授予更高層級訪問權限
- 模型操縱：通過投毒攻擊向LLM注入偏見或漏洞以觸發惡意行為
- 數據竊取：精心設計提示詞操控LLM暴露敏感數據
企業防護策略
通過以下安全措施可降低權限泛濫風險：
- 設置倫理護欄：建立AI行為準則，確保其行動符合組織政策
- 嚴格權限管控：明確界定LLM的操作邊界，任何權限授予都需審慎評估
- 輸入驗證凈化：采用過濾器、阻止列表和預定義規則嚴格篩查所有輸入
- 人工介入機制：高風險操作需經人工審核批準
- 精細化訪問控制：禁止模型與未明確授權的系統交互
- 持續行為監控：使用監測工具跟蹤LLM行為，發現異常立即告警
- 實施仲裁機制：在下游系統設置授權檢查（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：規定時間窗口內LLM可執行操作的上限
- 安全驗證測試：通過滲透測試和紅隊演練主動識別漏洞，驗證現有安全標準有效性
自主性LLM的權限泛濫給企業帶來重大風險。各組織必須調整安全策略，以應對這類新一代AI系統帶來的多重威脅。
