代理式 AI 安全：防範提示注入與工具濫用

在本文中，您將了解代理式 AI 系統中的提示注入與工具濫用是什麼，以及專家建議用來減輕這些風險的防禦策略。

我們將涵蓋的主題包括：

• 提示注入與工具濫用如何危害部署在真實生產環境中的 AI 代理。
• 為什麼傳統安全機制無法有效防禦能自主推理、規劃與行動的系統。
• 五種基礎防禦策略，從最小權限原則、沙箱執行環境到人工介入檢查點。

我們不再浪費時間，直接進入正題。

導言

目前正快速將 AI 代理 從實驗環境轉移到真實的生產環境中。這帶來了代理能力上的重大轉變，也自然引發了安全疑慮。處理聊天機器人可能意外產生幻覺或生成敏感文字的時代幾乎已經過去：現在，最先進的 AI 系統配備了自主代理，具備「額外功能」，包括在您配置必要權限與授權的前提下讀取資料庫、傳送電子郵件、執行程式碼腳本，以及在與外部元件和系統互動時扮演您的角色。

代理式 AI 最知名的安全框架之一是 OWASP Top 10 for AI Agents，這是一種實務方法，用來理解為什麼傳統安全機制與假設在面對能自行推理、規劃、決策與行動的 AI 系統時，開始失去其意義。

本文將概述目前危害代理式應用程式的兩項最顯著漏洞，即提示注入與工具濫用，並探討領域專家目前提出的有效因應策略。

威脅：提示注入與工具濫用

讓我們簡要討論這兩項「雙胞胎威脅」，當我們賦予 AI 系統自行行動的能力時，它們再次變得重要，成功攻擊的機會也顯著增加：

提示注入

這種做法並非代理式 AI 系統所獨有，也存在於傳統對話式 AI 應用程式中。提示注入發生在不受信任的輸入被語言模型解讀為指令而非單純資料時，這會使模型偏離其正常且預期的行為。在代理式 AI 與 AI 安全漏洞的脈絡中，此問題已被重新命名為 代理目標劫持（Agent Goal Hijacking）。其做法如下：攻擊者可能將惡意指令嵌入代理所處理的電子郵件、網頁或其他文件主體中。由於語言模型無法有效區分受信任指令與不受信任的外部指令，攻擊者最終能將代理從其預期目標重新導向。

工具濫用

此問題也被稱為「混淆代理（confused deputy）」漏洞，發生在高度特權且受信任的系統（稱為代理）被權限較低的用戶欺騙而濫用其權限時。由於代理依賴各種內部與外部工具來完成任務，當它們錯誤地（且不知情地）利用合法權限，根據攻擊者的意圖執行有害或未授權的行動時，後果可能極為嚴重：從暴露敏感資訊到觸發多個相互連接應用程式之間的連鎖失效。

防禦策略

大多數傳統網路安全協定無法成功保護具備自主推理與行動能力的實體。因此，有必要定義新的架構，不僅能管制代理的行為，也能管理整體系統權限。

以下是領域專家認為有效的基礎防禦策略。它們通常可以使用成熟的開源技術來實作，無需依賴昂貴的專有解決方案。

執行嚴格的最小權限原則

此策略的核心在於僅賦予代理絕對必要的功能與權限。例如，為讀取客戶支援工單而建置的代理，絕不應具備修改生產資料庫的能力。為實作此原則，請考慮使用 身份與存取管理（IAM） 機制來限制對資料集、API 與操作的存取，理想情況下將責任隔離在專門的代理之間，以降低漏洞的可能性與影響。

實作開源護欄

NVIDIA NeMo Guardrails 與 Meta Llama Guard 是此類開源解決方案的兩個著名範例，它們有助於執行安全協定並降低曝險程度。不過，請記住，護欄只是其中一層防禦，可能需要搭配其他安全機制：例如，單純的過濾並不足以成功防止提示注入等問題。

沙箱化執行環境

Docker 容器與 Wasm 沙箱是很好的方法，可在確認代理產生的程式碼沒有潛在危害之前，先將其隔離。這對防範不安全的程式碼執行有效，但仍需額外措施來保護涉及外部 API 或商業系統的行動。

設計人工介入（HITL）檢查點

簡潔往往是最有效的策略，HITL 做法就是明顯的例子。基本上，這是指讓代理自行處理低風險活動，例如檢索與摘要資訊，而在執行高風險或不可逆的行動（如金融交易）前，要求明確的人工驗證。

監控與稽核代理活動

一般而言，從安全角度來看，AI 代理應被視為特權軟體實體，而非純粹的智慧助理。為此，記錄提示、權限請求、核准決定、工具呼叫與外部行動是一項必要做法。結合全面監控，這對偵測漏洞與威脅（如提示注入嘗試、未預期的工具使用及其他政策違規）至關重要。

結語：展望未來

隨著代理式 AI 系統日益成熟，組織也應留意工具濫用與提示注入等新興風險。本文概述了代理式 AI 中這兩項顯著的安全疑慮，並強調了在真實世界中自信部署由 AI 代理驅動的自主系統時應謹記的幾項策略，以同時達成生產力與安全性。

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