XuJL89的博客

内容概要：本文系统阐述了Agentic AI时代下应用安全面临的全新挑战与防护演进，聚焦AI驱动环境下日益严峻的安全威胁，包括AI Bot恶意爬取、API接口暴露、大模型提示词注入与越狱攻击、MCP服务器供应链风险等。Akamai提出覆盖边缘计算、API安全、AI防火墙（AI Firewall）、Bot管理及微隔离技术的全栈式防护体系，依托边缘原生架构与自适应安全引擎（ASE），实现对LLM推理、工具调用、记忆存储等关键API资产的精准识别、实时防护与行为管控。文章还介绍Web Bot认证、KYA/KYAPay、TAP等新型AI Agent身份验证机制，提升网络交互的可信性与交易透明度。; 适合人群：从事网络安全、AI系统开发与运维的专业技术人员，特别是关注生成式AI安全、API安全、自动化Agent风险管理的工程师与架构师；企业安全决策者亦可借此构建前瞻性安全战略。; 使用场景及目标：①识别并阻断恶意AI Bot流量，区分善意与恶意爬虫行为；②构建面向Agentic AI架构的API安全防护体系，防范工具链滥用与横向攻击；③抵御大模型提示词注入、越狱、敏感数据泄露等高级攻击；④实现AI Agent的身份可信认证与行为可控管理，强化MCP服务器与供应链安全； 阅读建议：本文技术深度较高，建议结合实际AI应用场景理解攻击路径与防御机制，重点关注边缘部署与API集成两种AI防火墙模式的适用条件，并参考Akamai提出的全栈防护框架进行系统性安全规划与实践验证。