安全且穩健的代理式 AI：治理、身份與紅隊測試培訓

基礎知識：代理式 AI 的威脅模型

• 代理式威脅的類型：誤用、特權提升、數據洩漏及供應鏈風險
• 針對自主代理的對手檔案及攻擊者能力
• 映射代理的資產、信任邊界及關鍵控制點

治理、政策與風險管理

• 代理系統的治理框架（角色、職責、審批閘門）
• 政策設計：可接受的使用範圍、升級規則、數據處理及可審計性
• 合規考量及審計證據收集

代理的非人類身份及驗證

• 為代理設計身份：服務帳戶、JWT 及短期憑證
• 最小特權訪問模式及即時憑證化
• 身份生命週期、轮换、委託及撤銷策略

訪問控制、機密與數據保護

• 針對代理的細粒度訪問控制模型及基於能力的模式
• 機密管理、傳輸中及靜態加密、數據最小化
• 保護敏感知識來源及個人識別信息 (PII)，防止未經授權的代理訪問

可觀察性、審計與事件響應

• 設計代理行為的遙測：意圖追蹤、命令日誌及來源追蹤
• SIEM 整合、警報閾值及鑑識準備
• 代理相關事件的應急預案及遏制手冊

代理系統的紅隊測試

• 規劃紅隊演練：範圍、互動規則及安全故障轉移
• 對抗技術：提示注入、工具誤用、思維鏈操縱及 API 濫用
• 執行受控攻擊並測量暴露面及影響

加固與緩解措施

• 工程控制：響應節流、能力門控及沙箱化
• 政策及編排控制：審批流程、人在迴路 (human-in-the-loop) 及治理掛鉤
• 模型及提示層防禦：輸入驗證、正規化及輸出過濾

安全代理部署的運維化

• 部署模式：代理的階段部署、灰度發布及漸進式推送
• 變更控制、測試管道及部署前安全性檢查
• 跨職能治理：安全、法律、產品及運維手冊

頂端項目：紅隊 / 藍隊演練

• 對沙箱化的代理環境執行模擬紅隊攻擊
• 藍隊利用控制措施及遙測進行防禦、偵測及修復
• 提出調查結果、修復計劃及政策更新

總結與下一步