本文分享的是 OWASP 人工智能（AI）代理十大风险 - 候选框架 v1.0，该框架系 OWASP 组织在 AI 安全领域的前瞻性探索，旨在系统性地揭示并应对 AI 代理（Agent）系统所面临的潜在威胁。作为当前版本，该框架为 2025 年的正式发布奠定了基础，其目标是成为业界权威的 AI 代理安全风险评估与缓解指南，为开发者、安全从业者以及组织机构提供专业的实践指导，推动 AI 技术在安全领域的健康发展。
随着人工智能（AI）代理因生成式 AI（GenAI）模型的普及而日益广泛应用，理解并缓解其安全风险变得至关重要。本文旨在：
识别并解释 AI 代理系统中最关键的安全风险；
为每项识别的风险提供可行的缓解策略；
帮助组织实施安全的 AI 代理架构；
推广 AI 代理安全领域的最佳实践。
（AI）代理的十大风险：
代理授权与控制劫持 ； 代理关键系统交互； 代理目标和指令操作； 代理幻觉利用 ； 代理影响链与波及范围 ； 代理内存与上下文操纵 ； 代理编排与多代理利用 ； 代理资源与服务耗尽 ； 代理供应链与依赖攻击 ； 代理只是库中毒。
4. 代理幻觉利用 ；
1.1 描述：
1.2 细分描述:
诱导幻觉是指攻击者有意构建输入，导致智能体生成虚假或不可靠的输出。
幻觉链式攻击是指利用初始幻觉在多个智能体行为或决策中触发级联式虚假输出。 决策操控是指利用幻觉输出影响智能体的决策过程，同时保持正常运行的外观。
1.3 影响：
1.4 “代理幻觉利用” 漏洞的常见示例：
攻击者触发虚假输出，导致智能体错误识别安全威胁。 解读： 强调了智能体在威胁识别能力上的缺陷，攻击者可以诱导智能体产生错误的判断。这反映了AI系统对输入数据的依赖性，以及攻击者通过构造特定输入来影响其判断的可能。比如，安全智能体可能会将一个正常的网络流量误判为恶意攻击，从而产生误报。
恶意输入导致智能体生成不正确但具有说服力的响应，从而影响用户的决策。
解读： 智能体的输出可能被攻击者利用来影响用户决策。突出了 AI 系统的“说服力”与其潜在的欺骗性之间的矛盾。比如，智能助手可能会在钓鱼邮件中生成极具欺骗性的内容，诱使用户泄漏敏感信息。
被利用的幻觉导致错误的工具选择或API调用。 解读： 智能体的决策能力可能被幻觉影响，从而选择不合适的工具或执行不正确的API调用。揭示了AI系统中错误信息可能导致系统自身功能执行错误的风险。比如，自动化安全工具可能会在幻觉影响下调用错误的API，导致系统瘫痪或者安全漏洞暴露。
幻觉的链式反应导致多智能体系统中的级联式错误。 解读： 多智能体协同工作时，幻觉可能会在多个智能体之间传递和放大，最终导致系统崩溃。指出了多智能体系统在信息传递过程中的脆弱性，以及需要构建更强的鲁棒性。比如，一个智能体识别了一个虚假威胁，并将其传递给其他智能体，最终导致整个系统响应错误。
利用虚假输出绕过安全控制或验证检查。 解读： 智能体的虚假输出可以被用来绕过安全控制或验证机制。强调了智能体输出的可信性对安全机制至关重要，任何输出偏差都有可能导致安全漏洞。比如，攻击者可能通过诱导智能体产生虚假身份信息，从而绕过系统的身份验证。
预防和缓解策略
输出一致性检查： 验证智能体输出结果的一致性。置信度评分： 对智能体输出结果的置信度进行评分。模式识别： 识别智能体输出结果中的异常模式。异常检测： 检测智能体输出结果中的异常情况。响应验证： 验证智能体输出结果的合理性。
多重验证层： 使用多个验证层来确保输出的正确性。交叉引用检查： 通过交叉引用不同来源的信息来验证输出的准确性。来源验证： 验证输出数据的来源是否可信。输出净化： 对输出数据进行净化处理，去除潜在的恶意代码或不必要的信息。置信度阈值： 设置置信度阈值，只接受置信度高的输出。
决策路径跟踪： 跟踪智能体的决策路径，记录每一步的决策依据。逻辑验证： 验证智能体决策过程的逻辑是否正确。行动验证： 验证智能体执行的行动是否合理和符合预期。输出一致性检查： 检查决策输出的一致性。错误检测： 检测决策过程中的错误和异常。
实时输出监控： 实时监控智能体的输出。模式分析： 分析智能体输出的模式。行为跟踪： 跟踪智能体的行为，监控其决策模式和行动。异常检测： 检测智能体行为和输出的异常情况。响应验证： 验证智能体响应的有效性和安全性。
输入净化： 对所有来自用户的输入数据进行净化和过滤。输出验证： 对智能体的输出结果进行验证和检查。决策检查点： 在关键决策点设置检查，确保智能体的决策安全可靠。回退机制： 当智能体行为异常时，可以触发回退机制，使系统恢复到安全状态。关键决策的人工监督： 对于涉及关键决策的场景，需要人工监督，确保决策的正确性。
2.0 “代理幻觉利用”的攻击场景示例：
攻击者构造输入，导致智能体幻觉生成虚假安全凭据，从而在智能体认为正在执行合法身份验证的情况下，实现未经授权的访问。
解读： 攻击目标是 AI 系统的身份验证机制。攻击者通过精心设计的输入，使 AI 智能体产生虚假的身份验证信息。攻击者可以在 AI 智能体自认为合法的状态下绕过验证，访问受限资源。
解读： 强调了多个智能体协作场景下，幻觉的“传染性”，攻击范围更大。攻击者利用第一个智能体的幻觉输出来作为第二个智能体的输入，形成链式反应，从而影响多个智能体行为。攻击过程可能难以被检测，因为智能体看起来是在正常工作。
解读： 攻击目标是 AI 系统的决策机制。利用模糊或不明确的输入，来诱导智能体生成错误的判断。突出了 AI 模型的脆弱性，尤其是在处理模糊或不完整信息时。
解读： 强调攻击者利用幻觉输出为其他系统组件生成错误的输入，导致连锁反应。攻击者控制智能体，生成带有欺骗性的输出，然后将该输出传递给下游组件。导致多个组件都做出错误的决策，从而扩大安全风险。
解读： 攻击者诱导智能体产生虚假的理由来解释其违规行为，掩盖其恶意目的。攻击目标是安全系统的控制和验证机制。强调AI系统生成内容的可信度直接影响了安全控制的有效性。
期待#5“5.代理影响链与波及范围 (Agent Impact Chain and Blast Radius)”
该项目（草案）的成功得益于来自领先组织的专业人士的支持和贡献，这些组织包括：
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