AI智能體正在成為連接數字世界和物理世界的關鍵紐帶。從操控軟件 、開發代碼到科學發現，它在現代企業數智化發展中有著幾乎無限的發展潛力。隨著AI智能體能力和應用的不斷增長，如何確保它們安全、可靠地運行是每個企業都必須要面對的嚴峻挑戰。

1、AI智能體安全是決定企業未來競爭力的戰略性問題

AI智能體技術代表著企業未來的運營模式將發生根本性轉變，超越傳統的軟件自動化，轉向能夠獨立決策、跨平臺編排和自適應解決問題的智能系統。據研究機構Gartner預測，到2028年，AI智能體系統將會處理15%以上的企業經營決策，重塑供應鏈、金融、產品生產和客戶體驗等眾多業務領域。在此背景下，AI智能體既是現代企業最重要的戰略資產，也是最復雜的安全挑戰。從開始AI智能體安全防護實踐到實施保護AI智能體的新控制措施，其中的各種利害關系會不斷加大。那些將AI代理的安全以及企業AI安全架構視為競爭優勢而非運營負擔的企業，才能在未來真正取得成功。

2、AI智能體安全和傳統網絡安全有顯著不同

負責安全規劃的企業領導者需要了解，傳統網絡安全方法為何無法抵御AI智能體安全威脅。在傳統網絡安全防護模式下，被保護的系統會在既定的邊界內運行，而AI智能體的應用范圍擴展很多，它們會發起并參與的一系列事件和交互，這些都是人類管理員難以看見的，因而無法阻止。對于企業而言，這意味著為靜態系統設計的傳統安全工具和流程已無濟于事。

在基于大語言模型的AI智能體系統中，各種智能體之間的相互影響可能會放大任何單一智能體的安全漏洞，從而威脅整個系統的穩定性。因此，智能體系統需要建立統一有效的通信與協調機制，并從根本上重新思考企業 AI 安全架構，契合AI智能體的動態性采取主動、自適應的防御措施，并反映 AI智能體在自適應安全系統中的現實情況。

3、AI智能體帶來了新的攻擊面和風險

了解AI智能體在網絡安全和AI驅動攻擊中的具體機制，不僅可以揭示傳統方法為何不盡如人意，還可以揭示為何企業須徹底重新思考AI智能體的安全。傳統威脅遵循可預測的模式，而AI智能體帶來了一系列相互關聯的新風險。AI智能體因其自身所具備的自主性與復雜性，再加上其內部集成了多個組件這一特性，正面臨著前所未有的新安全挑戰：

• 智能體運行所使用的數據庫可能成為對抗攻擊的目標，從而導致信息泄露；
• 針對動作組件的惡意攻擊可能使得智能體收到的命令被錯誤執行，從而引發安全威脅；
• 智能體與外部環境交互時的反饋信息可能被惡意篡改，導致錯誤反饋的積累，進而影響決策質量和安全性；
• 智能體的后門攻擊相比以往大語言模型的后門攻擊更加隱蔽且具有更大的危害，每個被實際部署的智能體都是潛在的攻擊途徑，其中產生的漏洞會滲入到整個數字生態系統；
• AI智能體常需要廣泛的訪問權限，這也會產生新的內部風險：擁有深度訪問權限和決策權的自主AI系統可能會被非法入侵或濫用，從而以看似合規的方式竊取資金、篡改安全配置、竊取知識產權等。

4、AI技術武器化正在加速發展

今天的攻擊者不會繞過AI，而是以各種方式加速將其武器化。數據投毒、模型反轉和提示注入等技術已成為現代威脅分子的常用攻擊工具，大肆破壞基礎模型、操縱輸出，并將隱藏指令嵌入到訓練數據集。具體表現包括：

• 供應鏈攻擊，受破壞的訓練數據在企業AI模型中創建后門，非法操縱AI智能體。
• 提示注入攻擊，操縱AI智能體突破安全護欄，從而泄露組織的敏感信息。
• 模型反轉技術，從部署在企業中的自主AI智能體中提取專有數據。

以上攻擊所產生的連鎖效應就是對AI智能體造成系統性破壞，使其在互連的真實應用環境中執行惡意指令，將自主AI智能體變成了實施攻擊活動的跳板和幫兇。

5、做好AI智能體安全防護不能只靠技術升級

在實際規劃建設中，AI智能體安全防護不能再停留在被動應對或邊緣化工作的狀態。它必須進化為一種可以嵌入企業系統架構核心的戰略功能。實現AI智能體的應用安全性遠不止是一個技術升級過程，必須經過重新設計，才能抵御動態威脅環境。在這一轉型中取得成功，需要的不僅僅是實施安全工具，還需要組織致力于積極主動的風險管理、能夠平衡代理自主性與人類責任的監管框架，以及具有戰略眼光。

特別是在AI 智能體重塑攻擊方法的背景下，企業安全團隊必須與時俱進，不僅限于基于邊界的傳統防御，而是轉向自主型的、智能驅動的防護系統，以適應這些新興威脅的規模和復雜性。企業安全領導者不要積極重新定義AI智能體安全策略，才能真正保障AI智能體自身的安全。

6、采用零信任架構對AI智能體安全很重要

AI智能體系統會擁有更高的權限，傳統的身份安全保護模式會變得不堪一擊。安全專家認為，AI 智能體在代表人類用戶執行任務前，必須先接入零信任系統，并被分配相應的權限與角色。這種身份優先的安全方法可以將零信任原則擴展到機器身份，實現強證書、最小權限執行以及全面的審計跟蹤，通過深度融合零信任 “永不信任、始終驗證”的核心原則與語義分析檢查等先進控制手段，可以有效實現 AI 智能體從集成接入、動態運維到持續防護的全生命周期安全管控。

7、通過智能行為分析可以有效提升AI智能體安全性

在網絡安全領域，基于AI技術的新一代用戶行為分析技術能夠創建出更合理的安全基線，并實現關聯上下文信息的動態身份驗證方法。當自主AI智能體行為異常，比如訪問意外系統或處理異常數據量時，通過智能行為分析可快速的發現并標記異常。

通過行為分析，企業可以為AI智能體設置加強的驗證措施，防止外部竊取和內部濫用智能體權限。這已成為2025年企業AI安全防護的最佳實踐之一，尤其是對確保AI智能體的安全和管理AI智能體安全風險而言。

8、用AI對抗AI，讓AI智能體實現自我防御

自主AI智能體的出現代表企業風險和競爭定位發生了根本性的重新調整。隨著基于AI的威脅在規模、速度和復雜程度上均有所提升，企業AI安全不能再只是被動應對，為提升網絡防御能力，必須采取積極主動、平衡且適應性強的戰略。

這一根本性的轉變要求防御者利用AI對抗AI，將AI智能體技術應用到自身的防護工中。由AI驅動的安全代理可以實時分析大量的遙測數據，比人類分析師更快地識別異常情況。這一能力通過將機器速度級的偵察與檢測能力相結合，直接對抗由AI加速的攻擊。下一代安全運營中心部署了自主的AI代理，用于警報分類和自動化響應，能夠在人類介入之前立即隔離受感染的主機或回滾惡意更改。這正在塑造AI智能體安全的未來。

參考鏈接：https://codeninjaconsulting.com/blog/ai-agents-security-strategies-for-modern-enterprises