AI系统的安全威胁与其架构密不可分，分析AI安全性首先需要理解其应用架构。目前AI应用架构经历了从GenAI到AI Agents，再到Agentic AI的演进过程，形成三个不同发展阶段，且各方向都在独立发展。

安全分析需要系统性的方法论，而权威机构的研究成果为此提供了重要基础。本文将从AI系统分类及架构出发，分析不同类型AI系统的威胁特征，并介绍现有的威胁分析框架。主要内容：

全文较长，约7200字，阅读时间18分钟。文中包含较多的图片及表格内容，用电脑阅读更合适。

01 AI系统的分类及架构

目前AI应用系统基本可以分为三个大类：生成式人工智能(GenAI),AI智能体(AI Agents)和代理式AI(Agentic AI)。

鉴于AI系统还在快速发展，形态均未最终确定，目前对相关的定义还未达成统一。本文会介绍一些主流定义。

1.1 生成式人工智能（GenAI）

GenAI NIST的定义，参考资料1

在NIST的定义中，首先引用了 美国第 14110 号行政命令将生成式人工智能（GenAI）定义为 “一类模仿输入数据的结构和特征，以生成衍生合成内容的人工智能模型。这类内容可包括图像、视频、音频、文本及其他数字内容”。

然后增加了补充：

就本文档而言，生成式人工智能（GAI）通常指生成式基础模型。

MIT认为：

生成式人工智能可以被认为是一种机器学习模型，它被训练来创建新数据，而不是对特定数据集进行预测。生成式人工智能系统能够学习生成更多与其训练数据相似的对象。（https://news.mit.edu/2023/explained-generative-ai-1109）

从以上定义，GenAI更多倾向于模型能力，及简单的RAG能力。

关于GenAI的架构，从简单到复杂，有多种（详细介绍推荐阅读 https://peerlist.io/yashkavaiya/articles/building-intelligent-systems-how-agent-architecture-is-revol）

1.2 智能体(AI Agents，也称代理)

AI Agents代表了AI系统演进的重要阶段，它们不仅能够生成内容，还具备了执行特定任务和与外部环境交互的能力。

按OWASP 代理式人工智能——威胁与缓解（参考资料2）

人工智能代理是一种智能软件系统，旨在感知其环境、进行推理、做出决策并采取行动以自主实现特定目标。

在这里，自主性很重要，与GenAI相比特别容易区别，GenAI不包含自主性。

AI Agents的核心能力包括：

计划与推理能力：代理系统具备逻辑推理能力，能够自主决策达成目标所需的步骤。这包括制

定、跟踪和更新行动计划以应对复杂任务（即Reason+Act、ReAct模式 )。现代智能体普遍采用大

型语言模型（LLM）作为推理引擎，通过调用这些模型来控制应用程序的执行流程，这构成了智

能体自主性的核心要素。包括

反思，智能体通过评估过去的行为及其结果来确定未来计划或行为。自我批评 ，是反思的关

键部分，智能体通过批评自己的推理或输出来识别和纠正错误。

思维链是逐步推理过程，智能体通过该过程将复杂问题分解为连续的逻辑步骤。这可能涉

及多步骤工作流，包括不需要人工参与的工作流。

子目标分解，即把一个主要目标分成更小的、可管理的任务或里程碑，以实现总体目标

记忆/状态保持以保留和回忆信息。这可以是来自以前运行的信息，也可以是当前运行中它所采取

的先前步骤（即，其动作背后的推理、它们调用的工具、它们检索的信息等）。记忆可以是基于

会话的短期记忆或持久的长期记忆。

行动与工具使用：人工智能代理能够执行任务并调用工具作为操作环节。这些工具既包含内置功能

（如网页浏览、复杂数学运算、根据用户查询生成或运行可执行代码），也可通过外部API接口和

专用工具界面调用更高级的工具。此外，增强型语言模型为工具调用提供了新维度——通过调用

模型自动生成的代码 实现工具调用，这种形式属于工具使用的特殊类型。

在架构上，该文档使用了一个我们很常见的图

1.3 代理式人工智能(Agentic AI)

维基百科给的定义是:

代理型人工智能(Agentic AI)是一类人工智能，专注于自主系统，这些系统能够在有或无人工干预的情况下做出决策并执行任务。这些独立系统能够自动响应各种情况，采用程序化、算法化和类似人类的创造性步骤，从而产生流程结果。该领域在流程自动化领域与代理自动化（也称为基于代理的流程管理系统）紧密相关。其应用领域包括软件开发、客户支持、网络安全和商业智能。

AWS也有个定义:

Agentic AI是一种自主的人工智能系统，能够独立行动以实现预定目标。传统软件遵循预定义的规则，传统的人工智能也需要提示和逐步指导。然而，Agentic AI 具有主动性，无需人工持续监督即可执行复杂任务。“Agentic”指的是自主性——这些系统能够独立行动，但以目标为导向。

按OWASP 代理式人工智能——威胁与缓解（参考文件2），列出了两种架构：

单一代理架构

代理通常会接收与自然语言处理模型类似的自然语言输入，包括文本提示以及文件、图像、声音

或视频等可选媒体。应用程序的代码实现了核心功能，很可能依赖于代理框架（如LangChain/LangFlow、AutoGen、Crew.AI等）提供的抽象化组件。

1. 使用一个或多个LLM模型（本地或远程）进行推理
2. 服务，包括内置函数、本地工具和本地应用程序代码、本地或远程外部服务
3. 作为代理基础结构和核心功能一部分的支持服务：

a. 用于持久长期记忆的外部存储器

b. 其他数据源包括Vector数据库、其他数据以及RAG中使用的内容。虽然RAG相关数据源也可以视为工具的一部分，但在此我们将其重点强调为可在任何LLM应用中使用的核支持服务。

多代理架构

多智能体架构包含多个智能体，这些智能体能够在解决方案中扩展或整合专业角色与功能。无论是扩展

还是整合模式，其架构原理基本相似，区别主要在于引入了智能体间的通信机制，以及可选配置的协调

智能体。

1.4 三种AI应用架构的比较

特征维度	GenAI（生成式AI）	AI Agents（AI智能体）	Agentic AI（自主AI）
核心目标	内容生成	任务执行	自主决策与行动
主要功能	文本、图像、音频、视频等内容创建	完成特定任务，与环境交互	长期目标规划，自主运行
自主程度	低（依赖提示）	中（任务导向）	高（最小监督）
交互方式	单轮或多轮对话	工具调用、API集成	多系统协调、环境感知
决策能力	基于统计模式	基于规则和推理	基于元认知和策略规划

1.5 RAG怎么归类

有三种AI的应用架构，RAG应该算哪种？ 参考文档3对此有详细的描述：

1.Naive RAG归性于GenAI的范围，Advanced RAG及Graph RAG应该都归于此类

2.代理RAG应该归到AI Agents的范围,因为无论哪种RAG,还是以信息处理为基础，目标比较单一，但具备工具调用能力，符合AI Agents的特征。

单代理RAG

多代理RAG

02 TOP威胁分析

2.1 GenAI的TOP威胁

GenAI的威胁，Paloalto的总结很好，威胁共分为12种：

• 即时注入攻击
• 人工智能系统和基础设施安全
• 不安全的AI生成代码
• 数据中毒
• 人工智能供应链漏洞
• 人工智能生成的内容完整性风险
• 影子人工智能
• 敏感数据泄露或泄漏
• 访问和身份验证漏洞
• 模型漂移和性能下降
• 治理和合规问题
• 算法透明度和可解释性

2.2 AI Agents的TOP威胁

OWASP在安全威胁方面有非常权威的位置，从Web 威胁开始被广为接受。AI出现后，他们从2023年8月发布了《Top 10 for LLMs and Gen AI Apps》1.0版，并在当年10月发布1.1版本的更新。2025年初发布了2.0版本，名字上稍微有点变化：OWASP Top 10 for LLM Applications 2025 从GenAI到LLM应用，体现了关注点从GenAI到智能体的变化，所以，2025版本应该归到AI Agents TOP威胁的类别。

基于OWASP LLM应用程序TOP 10威胁，AI Agents面临的主要安全威胁：

1. 提示注入 (Prompt Injection)

LLM01 - 最严重威胁

• 直接注入：恶意用户通过精心构造的输入覆盖系统提示
• 间接注入：通过外部数据源（网页、文件）植入恶意指令
• 对AI Agents的影响：可能导致Agent执行非预期操作，如访问敏感数据或调用危险API

1. 不安全的输出处理 (Insecure Output Handling)

LLM02

• AI Agent生成的内容未经充分验证就传递给下游系统
• 可能导致XSS、CSRF、SSRF、权限提升等攻击
• 特别危险，因为Agent输出通常直接影响系统行为

1. 训练数据中毒 (Training Data Poisoning)

LLM03

• 恶意数据污染训练集，影响模型行为
• 对AI Agents而言，可能导致决策偏差或恶意行为模式
• 包括后门攻击和数据完整性破坏

1. 模型拒绝服务 (Model Denial of Service)

LLM04

• 通过大量请求或资源密集型操作使Agent不可用
• 包括输入长度攻击、递归调用、复杂推理任务
• 对依赖实时响应的Agent系统尤为致命

1. 供应链漏洞 (Supply Chain Vulnerabilities)

LLM05

• 第三方模型、数据集、插件的安全风险
• AI Agent通常依赖多个外部组件
• 包括模型后门、依赖库漏洞、数据源污染

1. 敏感信息泄露 (Sensitive Information Disclosure)

LLM06

• Agent可能无意中泄露训练数据中的敏感信息
• 通过推理暴露未授权的内部数据
• 包括PII泄露、商业机密暴露

1. 不安全的插件设计 (Insecure Plugin Design)

LLM07

• 对AI Agents极其关键，因为Agent核心功能依赖插件/工具
• 插件缺乏适当的访问控制和输入验证
• 可能导致远程代码执行、数据泄露

1. 过度代理 (Excessive Agency)

LLM08

• Agent被赋予过多权限或自主性
• 缺乏适当的人工监督和控制
• 可能导致非预期的高风险操作

1. 过度依赖 (Overreliance)

LLM09

• 用户过度信任AI Agent的输出
• 缺乏适当的验证和审查机制
• 可能导致错误决策和安全风险

1. 模型盗取 (Model Theft)

LLM10

• 通过API查询重建或提取模型信息
• 知识产权盗取和竞争优势丧失
• 对商业AI Agent服务的直接威胁

2.3 Agentic AI的TOP威胁

针对Agentic AI,OWASP发布了OWASP Agentic AI - Threats and Mitigations（参考文档2） ,该文档基于一个单Agent架构，详细列出了Agentic的15项威胁，列表如下（表中编号与图中红字对应）：

威胁编号	威胁名称	威胁描述	缓解措施
T1	内存中毒 Memory Poisoning	内存中毒涉及利用AI的短期和长期内存系统，引入恶意或虚假数据，并利用代理的 上下文。这可能导致决策改变和未经授权 的操作。	实施内存内容验证、会话隔离、内存访问的健壮 身份验证机制、异常检测系统和定期内存清理例 程。要求使用AI生成的内存快照进行取证分析， 如果检测到异常则回滚。
T2	工具滥用 Tool Misuse	工具滥用是指攻击者在授权权限范围内，通过欺骗性提示或指令操控AI智能体，滥用其集成工具的行为 。这包括智能体劫持，即AI智能体摄入被恶意篡改的数据后 执行非预期操作，可能触发恶意工具交互	实施严格的工具访问验证，监控工具使用模式，验证代理指令，并设置明确的操作边界，以检测和防止误用。实施执行日志，跟踪AI工具调用以进行异常检测和事件后审查。
T3	特权受损 Privilege Compromise	特权受损是指攻击者利用权限管理中的弱点 执行未经授权的操作。这通常涉及动态角色 继承或错误配置。	实施细粒度的权限控制、动态访问验证、对角色变 更的强有力监控以及对提升特权操作的彻底审计。 除非通过预定义的工作流明确授权，否则防止跨代理特权委派。
T4	资源过载 Resource Overload	资源过载利用AI系统的计算、内存和服务能力来降低性能或导致故障，利用其资源密集型的特性。	部署资源管理控制，实现自适应扩展机制，建立配额，并实时监控系统负载以检测和缓解过载尝试。实施AI速率限制策略，以限制每个代理会话的高频任务请求。
T5	级联幻觉攻击 Cascading Hallucination Attacks	这些攻击利用了人工智能生成上下文合理但虚假信息的倾向，这可能会通过系统传 播并破坏决策。这也可能导致破坏性的推 理，影响工具调用。	建立完善的输出验证机制，实施行为约束措施，部 署多源验证系统，并通过反馈循环确保系统持续优 化。在人工智能生成的知识被用于关键决策流程前， 必须进行二次验证。
T6	意图破坏与目标操纵 Intent Breaking & Goal Manipulation	这种威胁利用了AI代理的规划和 目标设定能力中的漏洞，使得攻 击者能够操纵或重定向代理的目 标和推理。一种常见方法是工具 滥用中提到的代理劫持。	实施规划验证框架，对反思流程进行边界管理，并 建立动态保护机制以实现目标对齐。通过部署AI行 为审计， 由另一模型检查代理并标记可能表明被操 纵的重大目标偏差。
T7	错位与欺骗行为 Misaligned & Deceptive Behaviors	利用推理和欺骗性反应执行有害或被禁 止的行动以实现其 目标的人工智能代 理。	训练模型识别并拒绝有害任务，执行政策限制，要 求对高风险行为进行人工确认，实施日志记录和监 控。利用欺骗检测策略，如行为一致性分析、真实 性验证模型和对抗性红队测试，评估AI输出与预期 推理路径之间的不一致。
T8	否定与不可追溯性 Repudiation & Untraceability	由于决策过程中的日志记录不足或透明度不足，AI代理执行的操作无法追溯或解释。	实施全面的日志记录、加密验证、增强元数据和实 时监控，确保问责和可追溯性。要求AI生成的日志 必须经过加密签名且不可更改， 以满足法规遵从 性。
T9	身份欺骗和冒名顶替 Identity Spoofing & Impersonation	攻击者利用身份验证机制来模拟人工智能 代理或人类用户，使他们能够以虚假的身 份执行未经授权的操作。	开发完整的身份验证框架，执行信任边界，并部署 持续监控以检测冒充尝试。使用涉及第二个模型的 行为分析，来检测AI代理活动的偏差，这些偏差可 能表明身份欺骗。
T10	环路中的人类影响过大 Overwhelming Human in the Loop	这种威胁针对的是具有人类监督和决策验 证的系统， 旨在利用人类认知局限或破坏 交互框架。	开发高级的人机交互框架和自适应信任 机制。这些动态AI治理模型采用动态干 预阈值，根据风险、信心和情境调整人 类监管与自动化程度。实施分层的人机 协作机制：低风险决策自动化处理，高 风险异常则优先人工介入。
T11	意外RCE和代码攻击 Unexpected RCE and Code Attacks	攻击者利用人工智能生成的执行环境注 入恶意代码，触发意外的系统行为，或 执行未经授权的脚本。	限制AI代码生成权限、沙盒执行以及监控AI生成的 脚本。实施执行控制策略，为标记具有提升权限的AI生 成代码进行人工审核。
T12	代理通信中毒 Agent Communication Poisoning	攻击者操纵AI代理之间的通信通道， 以传播虚假信息、破坏工作流程或影响决策。	部署加密消息认证，强制执行通信验证策略， 并监控代理间的交互以发现异常。要求多代理 共识验证用于关键任务决策过程。
T13	多代理系统中的流氓代理 Rogue Agents in Multi-Agent Systems	恶意或受损的人工智能代理在正常监控边界 之外运行，执行未经授权的操作或窃取数 据。	通过策略约束和持续行为监控来限制AI代理的自主 性。虽然目前尚未存在针对LLM的加密认证机制， 但可以通过受控托管环境、定期AI红队测试以及输 入/输出监控来维护代理的完整性，防止异常情况发 生。
T14	对多代理系统的攻击	对手利用代理之间的委托、信任关系和工 作流依赖来提升特权或操纵人工智能驱动 的操作。	限制代理委派机制，强制执行代理间身份验证，并部署行为监控以检测操纵尝试。强制执行多代理任务分割，以防止攻击者跨相互连接的代理升级特权。
T15	人为操纵 Human Manipulation	在人工智能代理与人类用户直接交互的场景 中，信任关系会降低用户的怀疑心理，增加 对代理响应和自主性的依赖。这种隐性信任 和直接的人机交互会带来风险，攻击者可以 胁迫代理操纵用户、传播虚假信息和采取隐 蔽行动。	监视代理行为以确保其符合定义的角色和预期操 作。限制工具访问以最小化攻击面，限制代理打 印链接的能力，实施验证机制以检测和过滤使用 防护栏、审核API或其他模型操纵的响应

03 总结

目前，GenAI,AI Agents,Agentic AI代表AI应用发展的三个方向，仍然在持续发展，并非互相取代的关系。

从威胁上看，三个场景的威胁各有各的特点，但也有很多重合的地方。威胁本身也在快速发展，持续跟踪几个关键框架，是准确把握AI应用安全的重要方法。

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