報導摘要

AI代理系統作為新一代的軟體自動化形式，其能力已超越傳統的大型語言模型（LLM），能夠自主地進行規劃、推理並執行複雜任務。然而，這種自主性也帶來了前所未有的安全與可靠性風險。本研究報告基於工程紀律與資安視角，深入探討如何建立值得信賴的AI代理系統。報告強調，僅依賴提示詞來確保安全是遠遠不夠的。我們必須將AI代理系統視為一個複雜的預測引擎，並從其核心架構中融入可靠性、安全性和人為監督的設計。報告指出，應採用縱深防禦策略，包括對代理系統的輸入進行淨化、輸出進行驗證，並對其使用的工具進行沙盒化，以限制其權限。此外，系統必須具備透明、可記錄的運作機制與安全中斷點，以確保人類能夠在必要時進行干預和審核。總體而言，建構可信賴的AI代理系統，需要將嚴謹的工程紀律、全面的資安考量與有效的人為監督作為其設計與實施的核心支柱。

深度研究報告：從單一模型到自主代理的資安範式轉移

在過去幾年間，大型語言模型（LLM）的崛起引領了人工智慧的革命性突破。然而，單純的LLM僅能被動地根據提示詞生成回應，其應用場景有限。AI代理系統（Agent Systems）則代表了AI技術的下一個演進階段，它不僅限於生成文本，更具備自主決策、工具使用與行動執行的能力。一個典型的AI代理系統包含三個核心模組：感知（Perception）、規劃（Planning）與行動（Action）。感知模組負責理解輸入與環境資訊；規劃模組根據目標與環境，自主地制定執行步驟；行動模組則負責調用外部工具（如API、程式碼解釋器等）來執行任務。這種自主性與行動能力，使得AI代理系統的資安威脅遠超傳統LLM，我們正從單一模型安全轉向一個全新的資安範式。

建構「可信賴AI」是應對這一挑戰的核心目標。可信賴AI不僅僅意味著安全，它更是一個涵蓋多個維度的綜合概念，包括可靠性（Reliability）、公平性（Fairness）、可解釋性（Explainability）與安全性（Security）。在AI代理系統的背景下，可靠性要求系統在不同情境下始終如一地執行任務，避免產生「幻覺」或錯誤；公平性要求系統的行為不受偏見影響；可解釋性要求其決策過程透明且可追溯；而安全性則要求系統能夠抵禦惡意攻擊與未經授權的操作。

長期以來，業界對LLM的防禦主要集中在提示詞工程（Prompt Engineering），試圖透過精心的提示詞設計來防止提示詞注入攻擊。然而，這種防禦策略對於AI代理系統而言如同紙上談兵。由於代理系統會自主生成並鏈接提示詞以實現其規劃，惡意輸入可以繞過初始的提示詞防禦，滲透到其內部運作流程中。例如，攻擊者可以透過巧妙的提示詞，誘使代理系統從不安全的來源獲取資訊，或在執行任務時產生意外的行為。因此，我們必須超越提示詞，從代理系統的架構層面進行系統性的安全加固，將資安視為其核心工程紀律的一部分。

實際案例：潛在的攻擊場景

為了更具體地理解AI代理系統的資安威脅，我們可以設想幾個潛在的攻擊場景：

• 金融代理的資料外洩： 一家金融科技公司開發了一個自主的投資代理系統，該系統能夠自動監控股市、分析財報並執行交易。攻擊者透過惡意的數據源，對代理系統的感知模組進行數據投毒（Data Poisoning），使其在分析時誤判某家公司的財報。同時，攻擊者利用提示詞注入攻擊，誘使代理系統在執行交易時，向一個外部API發送未加密的機密交易資訊。由於代理系統在沙盒化不足的環境中運作，攻擊者成功地竊取了大量用戶的交易數據。

• 客服代理的社交工程： 一家電商公司部署了一個AI客服代理，該代理能夠處理客戶的退換貨請求並調用內部API來查詢訂單狀態。攻擊者利用一個巧妙的提示詞，偽裝成一個特殊的客戶，聲稱自己的訂單號碼「已損壞」。他們提供了一個惡意的「訂單號碼」，該號碼經過精心設計，會誘使代理系統在調用查詢API時，產生一個意料之外的錯誤回應，並在錯誤日誌中留下攻擊者預設的「後門程式碼」。當內部維護人員檢視日誌時，不慎觸發了這段程式碼，導致系統被植入後門。

• 自動化DevOps代理的供應鏈攻擊： 一家科技公司使用AI代理來自動化其軟體部署流程。這個代理能夠根據開發者的請求，自動從程式碼庫中拉取程式碼、編譯並部署到生產環境。攻擊者利用一項供應鏈攻擊，在一個常用的開源程式庫中植入惡意程式碼。當DevOps代理自動拉取並使用這個程式庫時，惡意程式碼被無意中引入了公司的CI/CD管道。由於代理系統被賦予了過高的權限，惡意程式碼得以在生產伺服器上執行，竊取憑證並發動進一步的內部攻擊。

技術威脅：從提示詞注入到行為操縱

AI代理系統所面臨的技術威脅是多層次且複雜的。它們超越了傳統的應用程式安全漏洞，要求我們從AI模型、數據流與系統環境等多個維度來進行防禦。

1. 提示詞注入與代理操縱（Prompt Injection & Agent Manipulation）： 這是最為人熟知的威脅。攻擊者透過惡意提示詞，試圖覆寫或規避代理系統的初始指令。然而，對於代理系統而言，威脅不僅在於單一的提示詞注入，更在於代理操縱。攻擊者可以透過一系列巧妙的輸入，誘使代理系統在多個決策步驟中做出錯誤判斷，最終導致其行為偏離預期，執行惡意的任務。

2. 不安全工具使用（Insecure Tool Use）： AI代理的強大能力源於其調用外部工具的能力。然而，如果代理系統被誘騙調用不安全的工具或以不安全的方式使用工具，將會帶來嚴重的資安風險。例如，一個被設計用來查詢天氣的代理，如果被誘導去調用一個未經授權的API並傳送敏感數據，將會導致資料外洩。這也包括代理系統生成惡意程式碼並透過程式碼解釋器執行的風險。

3. 數據投毒與模型操縱（Data Poisoning & Model Manipulation）： 攻擊者可以在代理系統的訓練數據或即時輸入數據中注入惡意樣本，從而改變模型的行為。例如，在一個用於自動化內容審核的代理系統中，攻擊者可以注入大量看似正常的但帶有隱藏惡意意圖的數據，使其學習並接受惡意內容，最終導致其無法有效執行內容審核任務。

4. 供應鏈攻擊（Supply Chain Attacks）： 針對AI代理系統的供應鏈攻擊，可以發生在其訓練數據、預訓練模型或任何第三方組件中。攻擊者可以通過污染開源數據集或提供看似無害的惡意模型，來確保代理系統從一開始就內建了後門或漏洞。

5. 未預期行為與後果（Unintended Behavior）： 由於AI代理系統的黑盒子特性，其行為可能在複雜情境下產生不可預測的結果。即使沒有惡意攻擊，系統也可能因誤判或邏輯缺陷而做出危害性的決定，例如一個自動化的交通系統可能因數據異常而錯誤地改變交通號誌，引發交通事故。

發展趨勢：從被動防禦到主動監管

隨著AI代理系統的技術發展，相關的資安防禦與監管也呈現出新的趨勢：

1. 專屬的AI安全框架：傳統的資安框架無法完全適用於AI代理系統。業界正在開發專門針對AI安全的框架，如NIST的AI風險管理框架（AI RMF），旨在從設計、開發到部署的全生命週期中管理AI系統的風險。

2. AI紅隊演練（AI Red Teaming）：為了在部署前發現潛在的漏洞與偏見，針對AI代理系統的紅隊演練正變得日益重要。這類演練由專業的團隊扮演惡意攻擊者，試圖透過各種手段來操縱或破壞AI系統。

3. 可解釋人工智慧（XAI）的整合：可解釋人工智慧技術旨在揭示AI模型的決策過程，使其不再是一個完全的黑盒子。在代理系統中整合XAI，將有助於開發者和安全分析師理解其行為，並在發生異常時迅速定位問題。

4. 行為監測與異常偵測：未來AI代理系統的防禦將不僅限於靜態掃描，更將側重於對其即時行為進行監測。透過行為分析與異常偵測技術，系統能夠在代理做出不尋常的行動時，即時發出警報或觸發安全中斷點。

應對措施：建立縱深防禦體系

為了有效地應對上述威脅，建構AI代理系統必須採用一種多層次的**縱深防禦（Defense in Depth）**策略，將安全性融入其設計、開發與運行的每一個環節。

1. 從設計開始安全（Secure by Design）：在AI代理系統的設計階段，就必須將安全性作為核心考量。這包括定義清晰的代理能力邊界、實施最小權限原則，並設計安全中斷點，以確保在緊急情況下能夠即時停止代理的運作。

2. 輸入淨化與輸出驗證：對代理系統的所有輸入（包括用戶提示、外部數據源等）進行嚴格的淨化與驗證，以防止惡意注入。同時，對代理系統的所有輸出（包括生成的文本、調用外部工具的參數等）進行驗證，確保其不會產生危害性的行動。

3. 工具沙盒化與白名單：對AI代理系統可以調用的所有外部工具與API進行沙盒化，使其在一個受限且獨立的環境中運行。此外，應採用白名單機制，明確定義代理系統可以調用的工具清單，並嚴格禁止其調用清單之外的任何工具。

4. 持續的安全測試與監控：部署前後的持續安全測試至關重要。這包括自動化測試、滲透測試與紅隊演練。在部署後，應對代理系統的行為與日誌進行持續監控，並利用專門的日誌分析工具來偵測異常行為。

解決方案：人機協作與專屬安全平台

面對AI代理系統的複雜性，解決方案不僅僅是技術層面的，更需要人機協作與專屬安全平台的支援。

1. 建立DevSecOps文化：將安全專家與AI開發者緊密結合，在開發生命週期的每一個階段都將安全考量納入其中。這種DevSecOps文化能夠確保安全問題從一開始就被解決，而非等到產品發布後才進行修補。

2. 專屬的AI安全平台：市面上開始出現專門為AI代理系統設計的安全平台。這些平台提供了一整套工具，包括輸入淨化、輸出過濾、工具沙盒、行為監控與日誌分析等功能，幫助企業快速部署並管理安全的AI代理系統。

3. 人機協作與監督：在許多關鍵應用中，完全自主的AI代理可能帶來巨大風險。一個有效的解決方案是將人類置於決策循環中。AI代理可以負責資訊收集與行動規劃，但最終的執行決策由人類來確認。這種**人機循環（Human-in-the-Loop）**模式，能夠確保在關鍵時刻，人類的判斷與監督得以發揮作用。

4. 建立統一的治理與政策框架：企業應建立針對AI代理系統的內部治理與政策框架，明確其權限、責任與應急回應流程。這將為AI代理系統的開發與部署提供清晰的指導方針，並確保其符合法規要求。

總結而言，建構可信賴的AI代理系統是一項複雜且多維度的挑戰。它需要我們超越傳統的思維定式，將安全性、可靠性與人為監督深度整合到其核心設計中。唯有透過嚴謹的工程紀律、多層次的縱深防禦與有效的人機協作，我們才能充分發揮AI代理系統的潛力，同時有效管理其帶來的巨大風險。