AI智能体正在成为连接数字世界和物理世界的关键纽带。从操控软件 、开发代码到科学发现，它在现代企业数智化发展中有着几乎无限的发展潜力。随着AI智能体能力和应用的不断增长，如何确保它们安全、可靠地运行是每个企业都必须要面对的严峻挑战。
1、AI智能体安全是决定企业未来竞争力的战略性问题
AI智能体技术代表着企业未来的运营模式将发生根本性转变，超越传统的软件自动化，转向能够独立决策、跨平台编排和自适应解决问题的智能系统。据研究机构Gartner预测，到2028年，AI智能体系统将会处理15%以上的企业经营决策，重塑供应链、金融、产品生产和客户体验等众多业务领域。在此背景下，AI智能体既是现代企业最重要的战略资产，也是最复杂的安全挑战。从开始AI智能体安全防护实践到实施保护AI智能体的新控制措施，其中的各种利害关系会不断加大。那些将AI代理的安全以及企业AI安全架构视为竞争优势而非运营负担的企业，才能在未来真正取得成功。
2、AI智能体安全和传统网络安全有显著不同
负责安全规划的企业领导者需要了解，传统网络安全方法为何无法抵御AI智能体安全威胁。在传统网络安全防护模式下，被保护的系统会在既定的边界内运行，而AI智能体的应用范围扩展很多，它们会发起并参与的一系列事件和交互，这些都是人类管理员难以看见的，因而无法阻止。对于企业而言，这意味着为静态系统设计的传统安全工具和流程已无济于事。
在基于大语言模型的AI智能体系统中，各种智能体之间的相互影响可能会放大任何单一智能体的安全漏洞，从而威胁整个系统的稳定性。因此，智能体系统需要建立统一有效的通信与协调机制，并从根本上重新思考企业 AI 安全架构，契合AI智能体的动态性采取主动、自适应的防御措施，并反映 AI智能体在自适应安全系统中的现实情况。
3、AI智能体带来了新的攻击面和风险
了解AI智能体在网络安全和AI驱动攻击中的具体机制，不仅可以揭示传统方法为何不尽如人意，还可以揭示为何企业须彻底重新思考AI智能体的安全。传统威胁遵循可预测的模式，而AI智能体带来了一系列相互关联的新风险。AI智能体因其自身所具备的自主性与复杂性，再加上其内部集成了多个组件这一特性，正面临着前所未有的新安全挑战：
智能体运行所使用的数据库可能成为对抗攻击的目标，从而导致信息泄露；
针对动作组件的恶意攻击可能使得智能体收到的命令被错误执行，从而引发安全威胁；
智能体与外部环境交互时的反馈信息可能被恶意篡改，导致错误反馈的积累，进而影响决策质量和安全性；
智能体的后门攻击相比以往大语言模型的后门攻击更加隐蔽且具有更大的危害，每个被实际部署的智能体都是潜在的攻击途径，其中产生的漏洞会渗入到整个数字生态系统；
AI智能体常需要广泛的访问权限，这也会产生新的内部风险：拥有深度访问权限和决策权的自主AI系统可能会被非法入侵或滥用，从而以看似合规的方式窃取资金、篡改安全配置、窃取知识产权等。
4、AI技术武器化正在加速发展
今天的攻击者不会绕过AI，而是以各种方式加速将其武器化。数据投毒、模型反转和提示注入等技术已成为现代威胁分子的常用攻击工具，大肆破坏基础模型、操纵输出，并将隐藏指令嵌入到训练数据集。具体表现包括：
供应链攻击，受破坏的训练数据在企业AI模型中创建后门，非法操纵AI智能体。
提示注入攻击，操纵AI智能体突破安全护栏，从而泄露组织的敏感信息。
模型反转技术，从部署在企业中的自主AI智能体中提取专有数据。
以上攻击所产生的连锁效应就是对AI智能体造成系统性破坏，使其在互连的真实应用环境中执行恶意指令，将自主AI智能体变成了实施攻击活动的跳板和帮凶。
5、做好AI智能体安全防护不能只靠技术升级
在实际规划建设中，AI智能体安全防护不能再停留在被动应对或边缘化工作的状态。它必须进化为一种可以嵌入企业系统架构核心的战略功能。实现AI智能体的应用安全性远不止是一个技术升级过程，必须经过重新设计，才能抵御动态威胁环境。在这一转型中取得成功，需要的不仅仅是实施安全工具，还需要组织致力于积极主动的风险管理、能够平衡代理自主性与人类责任的监管框架，以及具有战略眼光。
特别是在AI 智能体重塑攻击方法的背景下，企业安全团队必须与时俱进，不仅限于基于边界的传统防御，而是转向自主型的、智能驱动的防护系统，以适应这些新兴威胁的规模和复杂性。企业安全领导者不要积极重新定义AI智能体安全策略，才能真正保障AI智能体自身的安全。
6、采用零信任架构对AI智能体安全很重要
AI智能体系统会拥有更高的权限，传统的身份安全保护模式会变得不堪一击。安全专家认为，AI 智能体在代表人类用户执行任务前，必须先接入零信任系统，并被分配相应的权限与角色。这种身份优先的安全方法可以将零信任原则扩展到机器身份，实现强证书、最小权限执行以及全面的审计跟踪，通过深度融合零信任 “永不信任、始终验证”的核心原则与语义分析检查等先进控制手段，可以有效实现 AI 智能体从集成接入、动态运维到持续防护的全生命周期安全管控。
7、通过智能行为分析可以有效提升AI智能体安全性
在网络安全领域，基于AI技术的新一代用户行为分析技术能够创建出更合理的安全基线，并实现关联上下文信息的动态身份验证方法。当自主AI智能体行为异常，比如访问意外系统或处理异常数据量时，通过智能行为分析可快速的发现并标记异常。
通过行为分析，企业可以为AI智能体设置加强的验证措施，防止外部窃取和内部滥用智能体权限。这已成为2025年企业AI安全防护的最佳实践之一，尤其是对确保AI智能体的安全和管理AI智能体安全风险而言。
8、用AI对抗AI，让AI智能体实现自我防御
自主AI智能体的出现代表企业风险和竞争定位发生了根本性的重新调整。随着基于AI的威胁在规模、速度和复杂程度上均有所提升，企业AI安全不能再只是被动应对，为提升网络防御能力，必须采取积极主动、平衡且适应性强的战略。
这一根本性的转变要求防御者利用AI对抗AI，将AI智能体技术应用到自身的防护工中。由AI驱动的安全代理可以实时分析大量的遥测数据，比人类分析师更快地识别异常情况。这一能力通过将机器速度级的侦察与检测能力相结合，直接对抗由AI加速的攻击。下一代安全运营中心部署了自主的AI代理，用于警报分类和自动化响应，能够在人类介入之前立即隔离受感染的主机或回滚恶意更改。这正在塑造AI智能体安全的未来。
参考链接：https://codeninjaconsulting.com/blog/ai-agents-security-strategies-for-modern-enterprises
