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为了让AI代理具备“思考”和自主行动的能力，我们赋予了它们一定的自主权，比如允许它们与其他系统集成、读取分析数据以及执行命令。然而，随着这些模型对信息系统的访问不断深入，一个严重的问题逐渐浮现——权限泛滥。当这些工具被赋予过多的权力、访问权限和信息时，就如同打开了“潘多拉的魔盒”，会带来诸多安全隐患。
一、核心问题
简单来说，大语言模型权限泛滥指的是LLM执行未授权命令、意外泄露信息，或者与其他系统进行超出其原本定义范围交互的情况。举个例子，如果一个大语言模型被允许访问存储敏感客户数据（像姓名、联系信息、购买记录等）的CRM数据库，正常情况下它应该只能让用户访问自己的客户记录，但要是它还能查看和删除其他用户的条目，这就是典型的权限泛滥了。
二、权限泛滥的根源
（一）功能越界
当LLM代理获得的功能、API或插件访问权限超出了它原本设计的范围，就会出现功能越界的问题。就好比一个集成在智能家居系统中的LLM，它原本的功能可能只是控制灯光开关，但现在却能禁用警报系统、关闭安防摄像头，甚至操控门锁，这显然超出了它应有的职责范围。
（二）权限溢出
权限溢出是指LLM代理所获得的权限超出了实际需要的范围。例如，一个邮件助手，它本来的功能是帮助用户读写和删除邮件，但现在却能访问即时消息和用户网盘中的敏感文件，像电子表格、公司记录等，这就属于权限溢出。
（三）自主性失控
自主性失控是指LLM代理为了达成目标，突破了正常的操作和伦理边界，产生一些不可预测的行为。比如，管理社交媒体的LLM因为误解用户的问题，导致敏感信息泄露，或者发布了不当的回应，这不仅会造成数据泄漏，还可能损害用户或企业的声誉。
三、主要安全风险
当LLM代理出现权限泛滥的情况时，会对安全的核心原则造成严重威胁。
（一）机密性破坏
LLM可能会从数据库中检索机密信息，然后泄露给未授权的用户。想象一下，公司的客户机密数据被随意泄露，这将给企业带来巨大的损失。
（二）完整性损害
由于模糊、被操纵或对抗性的输入，那些拥有过度自主权的LLM可能会执行未授权的操作，从而破坏数据的完整性。这可能导致数据被篡改，影响数据的真实性和可靠性。
（三）可用性威胁
权限泛滥的LLM很容易被攻击者利用，攻击者可能会让它导致网络瘫痪、服务器过载，进而引发严重的服务中断，影响正常的业务运行。
四、攻击者的利用手段
威胁行为者会利用各种技术来滥用LLM的过度权限。
（一）直接提示注入
攻击者会直接输入恶意指令，诱骗LLM执行有害命令或者泄露敏感数据。比如，他们可能会构造一些看似正常的问题，但实际上隐藏着恶意目的，让LLM在不知情的情况下泄露重要信息。
（二）间接提示注入
这种方式是将有害指令嵌入LLM可访问的外部资源，如网站或文档中。当LLM访问这些资源时，就会受到恶意指令的影响，从而执行一些危险操作。
（三）权限提升
攻击者会通过各种手段诱骗LLM授予更高层级的访问权限，一旦得逞，他们就能获取更多的敏感信息，造成更大的危害。
（四）模型操纵
通过投毒攻击，向LLM注入偏见或漏洞，从而触发恶意行为。这就像是给LLM“下毒”，让它按照攻击者的意愿行事。
（五）数据窃取
攻击者精心设计提示词，操控LLM暴露敏感数据，达到窃取数据的目的。
五、企业防护策略
为了降低大语言模型权限泛滥带来的风险，企业可以采取以下安全措施。
（一）设置伦理护栏
建立明确的AI行为准则，确保LLM的行动符合组织的政策和伦理规范，让它知道什么能做，什么不能做。
（二）严格权限管控
对LLM的操作边界进行明确界定，在授予任何权限时都要进行审慎评估，确保其权限合理且必要。
（三）输入验证净化
采用过滤器、阻止列表和预定义规则等方式，对所有输入进行严格筛查，防止恶意输入影响LLM的正常运行。
（四）人工介入机制
对于高风险的操作，必须经过人工审核批准后才能执行，避免LLM因为错误或被操纵而执行危险操作。
（五）精细化访问控制
禁止模型与未明确授权的系统进行交互，减少潜在的安全风险。
（六）持续行为监控
使用专门的监测工具，对LLM的行为进行持续跟踪，一旦发现异常行为，立即发出告警，以便及时处理。
（七）实施仲裁机制
在下游系统设置授权检查，所有请求都必须通过安全策略的验证，而不是仅仅依赖LLM的自主决策，增加一道安全防线。
（八）操作频率限制
规定在一定时间窗口内LLM可执行操作的上限，防止其被滥用，避免因过度操作引发安全问题。
（九）安全验证测试
通过渗透测试和红队演练等方式，主动识别系统中存在的漏洞，验证现有安全标准的有效性，及时发现并修复潜在的安全隐患。
总之，自主性LLM的权限泛滥给企业带来了重大风险。在这个AI快速发展的时代，各组织必须及时调整自己的安全策略，以应对这类新一代AI系统带来的多重威胁，保障企业的信息安全。
