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大模型Agent安全护栏—从输入过滤到行为审计的纵深防御体系.docx
资料介绍
大模型Agent安全护栏—从输入过滤到行为审计的纵深防御体系
2026年8月
引言：Agent安全的特殊性
AI Agent与传统AI系统在安全方面有本质区别：Agent可以自主执行动作、调用工具、访问外部系统，这意味着安全漏洞可能导致现实世界的损害。Agent的"感知-决策-执行"循环为攻击者提供了更多攻击面。
2026年，Agent安全从"单点防护"升级为"纵深防御体系"，覆盖输入、推理、工具调用、输出、行为审计的全链路。
攻击面分析
输入层攻击
提示词注入：攻击者通过在输入中嵌入恶意指令，诱导Agent执行非预期行为。直接注入（"忽略之前的指令"）、间接注入（通过外部内容注入）、多轮注入（逐步引导）。
推理层攻击
推理操控：通过精心设计的输入，引导Agent的推理过程偏离预期。
角色扮演攻击：诱导Agent扮演恶意角色，绕过安全限制。
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