大语言模型权限泛滥：自主性失控带来的安全风险

核心问题概述

要使AI代理能够"思考"并自主行动 ，大语带必须赋予其自主权（agency）
，言模即允许其与其他系统集成、型权限泛读取分析数据并执行命令
。滥自但随着这些系统获得对信息系统的主性深度访问权限，人们越来越担忧其权限过度扩张——当这些工具被赋予过多权力、失控访问权限和信息时，安全将产生严重安全隐患
。风险

举例而言 ，大语带假设某大语言模型（LLM）获准访问存储敏感客户数据（姓名、言模联系信息、型权限泛购买记录等）的源码库滥自CRM数据库 。如果它不仅允许用户访问自己的主性客户记录
，还能查看和删除其他用户的失控条目
，这就是安全典型的权限泛滥。这种现象特指LLM执行未授权命令
、意外泄露信息或与其他系统进行超出其定义范围交互的情况。

权限泛滥的建站模板根源

(1) 功能越界

当LLM代理获得超出其原始设计范围的功能、API或插件访问权时就会发生。例如，集成到智能家居系统中的LLM不仅能控制灯光开关
，还能禁用警报系统、关闭安防摄像头以及操控门锁。

(2) 权限溢出

LLM代理获得超出必要范围的权限。例如 ，某邮件助手除读写删除邮件外，亿华云还能访问即时消息和用户网盘中的敏感文件（电子表格、公司记录）
。

(3) 自主性失控

LLM代理为达成目标突破操作和伦理边界
，产生不可预测行为。例如 ，管理社交媒体的LLM误解用户问题，导致敏感信息泄露或发布不当回应，造成数据泄漏或声誉损害。

主要安全风险

当LLM代理被赋予过度权限时，将危及安全核心原则：

机密性破坏 ：LLM从数据库检索机密信息并泄露给未授权用户完整性损害
：因模糊 、高防服务器被操纵或对抗性输入
，具有过度自主权的LLM执行未授权操作可用性威胁：权限泛滥的LLM被攻击者利用，导致网络瘫痪
、服务器过载，引发严重服务中断攻击者利用手段

威胁行为者通过多种技术滥用LLM的过度权限：

直接提示注入：攻击者输入恶意指令诱骗LLM执行有害命令或泄露敏感数据间接提示注入 ：将有害指令嵌入LLM可访问的网站或文档等外部资源权限提升 ：诱骗LLM授予更高层级访问权限模型操纵：通过投毒攻击向LLM注入偏见或漏洞以触发恶意行为数据窃取：精心设计提示词操控LLM暴露敏感数据企业防护策略

通过以下安全措施可降低权限泛滥风险：

设置伦理护栏：建立AI行为准则  ，确保其行动符合组织政策严格权限管控：明确界定LLM的操作边界
，任何权限授予都需审慎评估输入验证净化 ：采用过滤器、免费模板阻止列表和预定义规则严格筛查所有输入人工介入机制：高风险操作需经人工审核批准精细化访问控制 ：禁止模型与未明确授权的系统交互持续行为监控 ：使用监测工具跟踪LLM行为，发现异常立即告警实施仲裁机制 ：在下游系统设置授权检查（所有请求需通过安全策略验证） ，而非依赖LLM自主决策操作频率限制 ：规定时间窗口内LLM可执行操作的上限安全验证测试 ：通过渗透测试和红队演练主动识别漏洞
 ，验证现有安全标准有效性

自主性LLM的权限泛滥给企业带来重大风险 。各组织必须调整安全策略，以应对这类新一代AI系统带来的多重威胁
。