智能体AI重塑云安全：新攻击面与防御挑战
人工智能领域正在经历一场深刻的变革。AI系统不再局限于自动补全建议等被动角色，而是正在演变为能够设定自身子目标、串联工具、调用API、浏览网页、编写和执行代码以及保留上下文的“智能体”实体。这种新获得的自主性带来了前所未有的生产力提升，但同时也引入了一个高速演进的攻击面，从根本上改变了我们处理云数据安全的方式。传统的云控制措施，如云安全态势管理（CSPM）、数据防泄漏（DLP）工具和网络防火墙，往往缺乏可见性或能力来检测和阻止这些复杂的指令层行为。新兴的安全范式要求结合智能体特定的防护措施、精心应用的最小权限原则、强大的隔离、以数据为中心的安全态势、持续评估以及机密计算，所有这些都由不断演进的监管框架提供支撑。
从生成式AI到智能体AI的转变标志着一个关键的拐点。智能体AI系统是目标驱动的，旨在规划、利用工具、利用记忆并协调步骤——通常是跨多个智能体——以实现特定结果，远远超出了单纯的文本生成。最近的行业分析强调了先进智能体架构的普及，这些架构结合了规划和执行循环以及复杂的工具调用机制，有效地将AI模型转变为主动的协作者。这种演进将核心安全问题从“模型说了什么？”转变为更关键的“模型用我的凭证、API和敏感数据做了什么？”
这种范式转变引入了几个强大的攻击向量，而云环境凭借其互联服务和共享资源，极大地放大了这些向量。指令注入（Prompt injection）现已被OWASP列为大型语言模型（LLM）的头号风险，它允许攻击者在用户输入或智能体可能处理的文档中嵌入恶意指令。这可以强迫智能体泄露秘密、窃取数据或通过连接的工具执行意外操作。除了直接操纵之外，工具或功能的滥用代表着一个主要漏洞；一旦智能体获得了对文件系统、电子邮件、SaaS应用程序或云API的访问权限，一个被强制执行的命令——例如“将最近100个S3对象名称通过电子邮件发送给我”——就能立即升级为严重的数据丢失事件。此外，LLM原生蠕虫和多智能体“指令感染”的威胁也迫在眉睫，恶意指令可以在整个智能体集群中传播和自我复制，将编排本身变成攻击向量。供应链风险，包括模型投毒和恶意插件或连接器，对下游用户构成威胁，MITRE ATLAS已收录了现实世界的攻击模式。最后，与检索增强生成（RAG）基础和幻觉相关的风险意味着，如果智能体被喂食了不可信或过时的内容，它可能会自信地根据虚假信息行事，从而可能导致数据泄露或策略违规。无服务器函数、向量数据库、共享秘密、过于宽泛的身份和访问管理（IAM）角色以及不受限制的出口路径等云原生元素加剧了这些风险，使得智能体的错误具有可扩展性，并且对于传统的以网络为中心的控制措施而言往往是不可见的。
强大的治理迫在眉睫，不容否认。NIST AI风险管理框架（RMF）1.0及其2024年生成式AI配置文件等框架为映射、衡量、管理和治理可信及安全的AI提供了结构化骨干，并对生成式模型进行了具体考量。同时，欧盟AI法案及其分阶段生效日期施加了重大的合规义务。禁止和AI素养要求已于2025年2月开始生效，而治理和通用目的AI（GPAI）义务（包括罚款）将于2025年8月生效。更广泛的义务将在2026-2027年期间最终确定。对于在欧盟内部或为欧盟运营GPAI或LLM能力的任何组织而言，合规时钟已经开始倒计时。
在云中保护智能体AI需要一个多层蓝图。其核心是对智能体及其工具的身份、秘密和最小权限原则进行细致管理。这意味着将智能体凭证的范围限制在绝对最窄的API集合，消除通配符，并频繁轮换密钥。服务主体应按工具和数据集分配，利用临时令牌，绝不共享平台主凭证。向量数据库和RAG索引必须被视为敏感数据存储，拥有其自身独特的授权，因为工具滥用可以极大地扩大间接指令注入的爆炸半径。
同样重要的是严格的隔离和出口控制。智能体应在沙箱化的虚拟私有云（VPC）中运行，默认不具备出站互联网访问权限，而是依赖于检索源和API的明确允许列表。对于处理高价值数据或关键AI工作负载，采用机密计算至关重要。这包括在GPU支持的可信执行环境（TEE）中执行模型推理或智能体代码——这些是经过认证的、硬件隔离的环境，即使在使用中也能确保数据受到保护。领先的云提供商，如Azure，现在提供机密GPU虚拟机，为敏感AI工作负载实现端到端认证执行。
强大的数据安全态势管理（DSPM）策略也必不可少。组织必须持续发现、分类和映射所有云环境中的敏感数据，包括影子存储桶、数据库和向量存储。修复工作应根据暴露路径（例如可公开访问的存储桶或权限过高的角色）进行优先排序。DSPM的洞察力随后应为智能体风险评分提供信息，确保对“受限”数据集的操作自动触发摩擦，例如人工审查、人工干预（HIL）或直接阻止。
实施全面的防护措施、内容安全措施和基础事实检查是另一个关键层面。在AI模型处理输入之前，系统应过滤越狱、指令攻击和个人身份信息（PII），同时强制执行拒绝的主题。模型处理后，输出必须过滤有害内容，纠正无根据的声明，并阻止敏感信息泄露。策略应集中化和可移植，随应用程序而行，而不是绑定到特定的基础模型。主要的云提供商提供原生选项，包括AWS Bedrock Guardrails、Azure AI内容安全和Google Vertex AI安全，提供各种过滤器、PII掩码和基础事实检查。
此外，工具使用的运行时验证至关重要。智能体发起的每个工具调用都应通过策略引擎进行中介，该引擎根据最小权限规则、数据标签和租户边界验证其意图。从计划到行动元数据的完整思维链必须被细致地记录——而不必存储敏感指令。高风险操作，如数据导出、外部电子邮件或代码执行，应进行预提交检查，可能需要人工批准或多方授权。
最后，持续评估、红队演练和强大的遥测是不可或缺的。组织必须将安全评估和对抗性测试作为智能体的持续集成实践，采用指令攻击套件，评估基础事实和幻觉风险，并检测有害输出或数据泄露。利用MITRE ATLAS等框架可以构建攻击模拟并跟踪覆盖范围，事件直接反馈到模型卡和治理文档中，以实现透明度和合规性。法规和政策映射，特别是将控制措施与NIST AI RMF对齐并为欧盟AI法案时间表准备证据，对于确保未来的准备就绪至关重要。这种分层、云原生且符合法规要求的方法解决了指令层（指令、计划）、执行层（工具、API）和数据层（DSPM、机密计算）的威胁，所有这些都在全面的治理伞下。
对于希望实施这些措施的组织，建议采用分阶段的方法。前30天应侧重于可见性和基线：清点智能体应用程序、工具、凭证和数据接触点，同时建立基本内容安全防护措施和间接注入检测。第31-60天应侧重于控制和遏制：将智能体移入出口受控的沙箱，实施策略中介的工具调用，并在输出中引入基础事实检查和DLP。到第61-90天，重点转向保障和规模化：试点用于敏感数据集的机密GPU推理，规范智能体操作的风险评分，并将文档与监管框架对齐。
实质上，智能体AI从根本上重新定义了威胁模型。指令变为可执行代码，工具转换为系统调用，数据流演变为潜在的杀伤链。那些将智能体视为一流工作负载、通过身份范围工具、强大隔离、全面DSPM、智能防护措施、严格运行时验证、持续评估和尖端机密计算来保护它们，并在NIST AI RMF和欧盟AI法案等框架指导下进行细致治理的组织，将会在未来蓬勃发展。