要使AI代理能够"思考"并自主行动 ，大语带必须赋予其自主权（agency） ，言模即允许其与其他系统集成 、型权限泛读取分析数据并执行命令 。滥自但随着这些系统获得对信息系统的主性深度访问权限 ，人们越来越担忧其权限过度扩张——当这些工具被赋予过多权力 、失控访问权限和信息时 ，安全将产生严重安全隐患 。风险
举例而言，大语带假设某大语言模型（LLM）获准访问存储敏感客户数据（姓名 、言模联系信息 、型权限泛购买记录等）的源码库滥自CRM数据库。如果它不仅允许用户访问自己的主性客户记录 ，还能查看和删除其他用户的失控条目 ，这就是安全典型的权限泛滥。这种现象特指LLM执行未授权命令、意外泄露信息或与其他系统进行超出其定义范围交互的情况 。
(1) 功能越界
当LLM代理获得超出其原始设计范围的功能 、API或插件访问权时就会发生。例如，集成到智能家居系统中的LLM不仅能控制灯光开关 ，还能禁用警报系统 、关闭安防摄像头以及操控门锁 。
(2) 权限溢出
LLM代理获得超出必要范围的权限。例如 ，某邮件助手除读写删除邮件外 ，免费模板还能访问即时消息和用户网盘中的敏感文件（电子表格 、公司记录） 。
(3) 自主性失控
LLM代理为达成目标突破操作和伦理边界，产生不可预测行为 。例如，管理社交媒体的LLM误解用户问题，导致敏感信息泄露或发布不当回应 ，造成数据泄漏或声誉损害。
主要安全风险当LLM代理被赋予过度权限时 ，将危及安全核心原则 ：
机密性破坏 ：LLM从数据库检索机密信息并泄露给未授权用户完整性损害：因模糊 、云计算被操纵或对抗性输入 ，具有过度自主权的LLM执行未授权操作可用性威胁 ：权限泛滥的LLM被攻击者利用 ，导致网络瘫痪、服务器过载 ，引发严重服务中断攻击者利用手段威胁行为者通过多种技术滥用LLM的过度权限 ：
直接提示注入 ：攻击者输入恶意指令诱骗LLM执行有害命令或泄露敏感数据间接提示注入 ：将有害指令嵌入LLM可访问的网站或文档等外部资源权限提升 ：诱骗LLM授予更高层级访问权限模型操纵 ：通过投毒攻击向LLM注入偏见或漏洞以触发恶意行为数据窃取 ：精心设计提示词操控LLM暴露敏感数据企业防护策略通过以下安全措施可降低权限泛滥风险 ：
设置伦理护栏 ：建立AI行为准则 ，确保其行动符合组织政策严格权限管控 ：明确界定LLM的操作边界 ，任何权限授予都需审慎评估输入验证净化 ：采用过滤器、模板下载阻止列表和预定义规则严格筛查所有输入人工介入机制 ：高风险操作需经人工审核批准精细化访问控制 ：禁止模型与未明确授权的系统交互持续行为监控 ：使用监测工具跟踪LLM行为 ，发现异常立即告警实施仲裁机制 ：在下游系统设置授权检查（所有请求需通过安全策略验证） ，而非依赖LLM自主决策操作频率限制 ：规定时间窗口内LLM可执行操作的上限安全验证测试 ：通过渗透测试和红队演练主动识别漏洞，验证现有安全标准有效性自主性LLM的权限泛滥给企业带来重大风险 。各组织必须调整安全策略 ，以应对这类新一代AI系统带来的多重威胁 。
益强码上建站
