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大模型与AI Agent安全—沙箱执行权限控制与行为审计.docx
资料介绍
大模型与AI Agent安全——沙箱执行、权限控制与行为审计
——2026年Agent安全架构设计与工程实践
一、引言
当AI Agent从"回答问题"进化为"执行任务"，安全风险也从"说错话"升级为"做错事"。Agent可以调用工具、修改文件、发送邮件、执行代码、操作数据库——这些能力在带来效率提升的同时，也引入了前所未有的安全风险。2026年，Agent安全已成为决定AI系统能否规模化的生死线，安全从"附加功能"内化为"系统免疫基因"。本文系统梳理Agent安全的技术架构、核心机制和工程实践。
2.2 攻击面扩展
相比传统对话模型，Agent的攻击面大幅扩展：
· 直接输入：用户在对话中直接输入恶意指令。
· 间接注入：Agent从网页、文档、邮件等外部来源读取的内容中包含恶意指令。
· 工具返回：Agent调用的工具返回的结果中包含恶意指令。
· 多Agent通信：一个Agent收到的恶意指令通过Agent间通信传播到其他Agent。
三、沙箱执行
3.1 沙箱的原理
沙箱执行是将Agent的高风险操作（代码执行、文件操作、网络请求）在隔离的环境中运行，即使发生安全问题也不会影响生产系统。沙箱的核心机制包括：
· 环境隔离：沙箱与生产系统完全隔离，无法访问生产数据。
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| 大模型与AI_Agent安全—沙箱执行权限控制与行为审计.docx | 40K |
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