核心问题概述
要使AI代理能够"思考"并自主行动，必须赋予其自主权（agency），即允许其与其他系统集成、读取分析数据并执行命令。但随着这些系统获得对信息系统的深度访问权限，人们越来越担忧其权限过度扩张——当这些工具被赋予过多权力、访问权限和信息时，将产生严重安全隐患。
举例而言，假设某大语言模型（LLM）获准访问存储敏感客户数据（姓名、联系信息、购买记录等）的CRM数据库。如果它不仅允许用户访问自己的客户记录，还能查看和删除其他用户的条目，这就是典型的权限泛滥。这种现象特指LLM执行未授权命令、意外泄露信息或与其他系统进行超出其定义范围交互的情况。
权限泛滥的根源
(1) 功能越界
当LLM代理获得超出其原始设计范围的功能、API或插件访问权时就会发生。例如，集成到智能家居系统中的LLM不仅能控制灯光开关，还能禁用警报系统、关闭安防摄像头以及操控门锁。
(2) 权限溢出
LLM代理获得超出必要范围的权限。例如，某邮件助手除读写删除邮件外，还能访问即时消息和用户网盘中的敏感文件（电子表格、公司记录）。
(3) 自主性失控
LLM代理为达成目标突破操作和伦理边界，产生不可预测行为。例如，管理社交媒体的LLM误解用户问题，导致敏感信息泄露或发布不当回应，造成数据泄漏或声誉损害。
主要安全风险
当LLM代理被赋予过度权限时，将危及安全核心原则：
- 机密性破坏：LLM从数据库检索机密信息并泄露给未授权用户
- 完整性损害：因模糊、被操纵或对抗性输入，具有过度自主权的LLM执行未授权操作
- 可用性威胁：权限泛滥的LLM被攻击者利用，导致网络瘫痪、服务器过载，引发严重服务中断
攻击者利用手段
威胁行为者通过多种技术滥用LLM的过度权限：
- 直接提示注入：攻击者输入恶意指令诱骗LLM执行有害命令或泄露敏感数据
- 间接提示注入：将有害指令嵌入LLM可访问的网站或文档等外部资源
- 权限提升：诱骗LLM授予更高层级访问权限
- 模型操纵：通过投毒攻击向LLM注入偏见或漏洞以触发恶意行为
- 数据窃取：精心设计提示词操控LLM暴露敏感数据
企业防护策略
通过以下安全措施可降低权限泛滥风险：
- 设置伦理护栏：建立AI行为准则，确保其行动符合组织政策
- 严格权限管控：明确界定LLM的操作边界，任何权限授予都需审慎评估
- 输入验证净化：采用过滤器、阻止列表和预定义规则严格筛查所有输入
- 人工介入机制：高风险操作需经人工审核批准
- 精细化访问控制：禁止模型与未明确授权的系统交互
- 持续行为监控：使用监测工具跟踪LLM行为，发现异常立即告警
- 实施仲裁机制：在下游系统设置授权检查（所有请求需通过安全策略验证），而非依赖LLM自主决策
- 操作频率限制：规定时间窗口内LLM可执行操作的上限
- 安全验证测试：通过渗透测试和红队演练主动识别漏洞，验证现有安全标准有效性
自主性LLM的权限泛滥给企业带来重大风险。各组织必须调整安全策略，以应对这类新一代AI系统带来的多重威胁。
