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当护栏不足以应对安全威胁时:利用架构控制重塑智能体人工智能安全.pdf

上传人: 竿*** 编号:981911 2025-11-29 49页 1.53MB

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根据报告的内容,全文主要内容概括如下: 1. **AI安全挑战**:尽管WAF等传统安全措施存在,但AI系统仍面临远程代码执行、内部云环境访问等风险。 2. **信任中心范式**:AI系统的风险源于输入数据的信任级别,LLMs(大型语言模型)继承了输入数据的信任度。 3. **关键策略**: - **动态能力转移**:根据输入调整权限。 - **信任绑定**:将用户授权控制绑定到模型工具调用。 - **信任隔离**:将信任操作路由到高权限LLM,不信任操作路由到低权限LLM。 4. **威胁建模**:通过跟踪信任流和评估模型作为威胁行为者的可能性来评估风险。 5. **成熟组织的方法**:实施数据源和数据汇矩阵,以及模型作为威胁行为者的评估。
打破传统防线?" 信任如何被滥用?" 如何构建信任边界?"
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