四种部署更安全AI代理的方法

NVIDIA 的 AI 红队发现了部署为数字同事的 AI 代理中存在的关键安全漏洞，识别出四种常见故障模式，这些模式可将有用的助手转变为具有可利用攻击面的特权软件。在过去的六个月中，该团队评估了多个代理——从交互式编程工具到始终在线的自主助手——并发现尽管框架不同，但类似的弱点在不同部署中依然存在。这些发现凸显了随着组织越来越多地将 AI 代理集成到工作流程中，迫切需要进行强大的安全控制。

知识工作者正在采用 AI 代理来自动化例行任务，如审查错误报告、实施修复和推送补丁，从而显著提高生产力。然而，将大型语言模型（LLM）连接到实时工具和公司数据会创建一个尚未被充分理解的攻击面。NVIDIA 红队的评估显示，无论使用何种代理框架，漏洞利用通常源于相同的关键故障模式。

最常见的故障模式是缺乏对代理的访问控制，许多代理持有用户凭据，但却对任何授权网络用户开放访问。此外，允许任意代码执行的代理工具——如 Bash shell 或命令执行工具——经常暴露在外。该团队还注意到网络出口控制的缺失以及明文秘密暴露给代理，这使得攻击者能够窃取数据或提升权限。

这些漏洞可能导致严重后果，包括完全远程代码执行。例如，攻击者可以通过直接输入或间接提示注入来影响模型输出，从而运行恶意命令，比如写入 ~/.bashrc 等系统文件或安装远程软件包。常见的缓解措施（如 LLM 作为评判者的审查代理）提供的防御有限，因为它们经常接受 pytest 或 npm install 等命令，这些命令可能被攻击者武器化。

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