安全牛深度研究 | Agentic AI系统安全防护实施指南

本文内容摘自为安全牛最新发布的《Agentic AI安全技术应用报告》

在人工智能迅猛发展的今天，Agentic AI系统以其前所未有的自主性、适应性和决策能力，正在重塑企业的数字化格局。这些具备"代理能力"的AI系统能够自主感知环境、制定决策并采取行动，为企业带来效率提升和创新机遇。然而，随之而来的是全新的安全挑战与风险维度：当AI拥有了更大的自主权，我们如何确保它始终在可控、安全、合规的轨道上运行？

Agentic AI系统的风险主要来源于企业的网络环境、外部风险环境及系统脆弱性。为了应对上述风险，企业在部署Agentic AI系统时，应构建一个多层次的安全保障体系。该体系不仅需要技术层面的防护措施，还需配套完善的管理流程。以下几个关键维度是构建防护体系的基础：

• 完善的风险管理体系
• 分层的网络安全防护
• 严格的数据安全管控
• 针对AI模型特有攻击的专项防护
• 模型自身安全增强
• 持续的安全运营

建立完善的AI风险管理体系

Agentic AI系统以其高度的自主性、适应性和潜在的复杂交互能力，在带来巨大机遇的同时，也引入了传统信息系统未曾面临的新型风险。这些风险不仅包括技术层面的漏洞、数据安全问题，更延伸至伦理偏见、决策责任、合规性挑战等多个维度。因此，仅仅依赖传统的技术防护手段已难以保障Agentic AI在预期范围内安全、可靠、负责任地运行。我们必须建立一套全面、有效、适应性强的AI风险管理体系。

1. 在现有安全管理体系基础上强化AI特有风险管控

许多组织已经建立了基于国家或行业标准的安全管理体系，例如网络安全等保体系或基于ISO27001的安全管理体系。比如，等保体系为信息系统提供了基础的网络安全、主机安全、数据安全和管理制度要求，这为 Agentic AI 系统的基础环境安全奠定了良好基础。然而，等保体系并未完全覆盖 Agentic AI 的特有风险，例如：

• 模型自身风险， 如模型偏见、鲁棒性不足、可解释性差等；
• 数据依赖风险， 如训练数据投毒、运行时数据污染、数据隐私合规等；
• Agent 自主行为风险，如目标冲突、意外交互、越权操作、责任界定困难等；
• 伦理与合规风险，如歧视性决策、违反特定行业法规（金融、医疗）等。

因此，需要在遵循等保等基础安全要求之上，针对 Agentic AI 的特性，进一步完善和增强风险管理措施。

2. 建立健全AI风险治理机制

有效的风险管理始于顶层的治理设计。针对Agentic AI，需要建立专门的风险治理机制。首先，应成立跨部门的AI风险管理委员会或工作组，或者把AI安全管理职能嵌入到现有安全组织中。AI安全委员会和工作组成员应包括管理层、数据科学家、AI工程师、安全专家、法务合规人员、伦理专家及相关业务部门代表。该组织负责制定AI风险管理战略、审批关键AI应用、监督风险评估与处置、处理重大AI相关事件；其次，应制定一套覆盖Agentic AI全生命周期的政策、标准和流程；再则，加强相关人员的风险意识和专业技能也很重要。对AI开发者、运维人员进行AI安全和伦理培训；培养既懂AI技术又懂安全的复合型人才；确保法务合规团队理解AI技术及其带来的独特挑战。

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