想像一下，你授權一個AI代理來進行支援票證的優先處理。幾週後，它正在訪問一個沒有人預期它會接觸到的系統，這讓系統內部的資料面臨洩漏或濫用的風險。

當下並沒有發生什麼戲劇性的事件。這正是這個風險困難的地方。AI代理不像傳統系統那樣等待批准，它們的速度遠超你為其設置的控制。這種自主性固然有用，但也創造了新的出錯可能性——而這些在當下並不總是容易發現。

了解如何保護AI代理意味著需要加強控制，同時不放棄使其有用的速度和效率。本指南將詳細說明如何做到這一點。

關鍵要點

• AI代理能帶來有用的速度，但自主性如果沒有明確的界限也會擴大風險。
• 安全團隊需要對代理可以訪問的內容、可執行的操作以及人類審查仍然重要的範疇有清晰的視野。
• 部署後的監控應持續進行，因為隨著使用案例、許可和工作流程的變化，風險可能會出現。
• 強而有力的控制在技術保障與人類監督之間的增強作用更為顯著。

什麼是AI代理，為什麼保護它們很重要？

AI代理是能夠解讀目標、自主使用工具（如網頁瀏覽器）、檢索資訊並採取行動完成任務的自主系統。與傳統的生成型AI工具不同，後者需要提示才能開始，AI代理能夠根據一組模糊的指令自主發起行動。

在保護數位勞動力方面，代理的更大自主性需要更多的監督。這意味著需要追蹤代理在做什麼，定義其不應執行的操作，並在需要人類介入時及時標記。

為什麼AI代理會創造新的安全隱患

實施AI代理可以提升你組織的生產力。然而，由於它們在多個系統中執行一連串的操作，而這些系統你可能並不時刻監控，因此也增加了風險。

如果它們接觸到了不該接觸的數據或遵循了錯誤的指令，可能會在任何人有機會發現錯誤之前造成重大損害。

當代理能訪問多個工具時，它也會繼承每個工具的風險。一個被入侵的SaaS帳戶、一個配置錯誤的API，或一個惡意的輸入都可能對代理接觸到的所有內容造成傷害。

因此，保護代理型AI不僅涉及技術問題，還涉及到對人類和AI代理進行培訓以減少風險。

保護AI代理的四個最佳實踐

沒有任何單一的控制能夠完全保護AI代理，因為風險會在多個地方出現。代理可能被授予過多權限、接收到不良輸入、做出錯誤決策、在錯誤系統上操作，或在任何人注意到之前行為過度。

採取分層的方法可以防止系統中的一個弱點成為更大的問題。以下最佳實踐與代理風險保護的四個核心支柱一致：發現、監控、檢測和保護。

1. 發現環境中的每一個AI代理
2. 使用可搜尋的審計跟蹤監控代理活動
3. 及早檢測風險行為和政策偏離
4. 用靈活的控制保護敏感工作流程

1. 發現環境中的每一個AI代理

不要假設你的IT部門知道你組織系統中每一個已部署的AI代理。當許多團隊獨立地試驗AI時，很容易出現未納入正式清單的暗部部署。

這些不同的途徑會造成盲點，從而造成看不見的風險，並沒有人對完整情況的跟蹤負責。

安全團隊需要知道每個代理的所在位置、連接的系統、可以接觸的數據，以及哪些用戶或團隊依賴它。

完整的清單為人類風險管理奠定基礎，揭示自動化如何已經在塑造行為，以及治理在哪些方面需要跟進。

2. 使用可搜尋的審計跟蹤監控代理活動

一旦代理啟動，你需要清楚記錄它們正在做的事情。為了有效監控代理活動，必須捕捉：

• 提示
• 工具調用
• 系統互動
• 輸出
• 任何升級或例外情況

如果沒有這些軌跡，就難以解決錯誤，尤其是當代理在多個系統或工作流程中行動時。

例如，一個代理可能進入不應該訪問的系統、對提示過於字面化地反應，或執行並非原本打算的任務。可搜尋的審計跟蹤使安全團隊能夠迅速調查這些事件，並了解它們是否是一次性的錯誤還是更大模式的一部分。

3. 及早檢測風險行為和政策偏離

及早檢測可識別工作流程對於代理過度依賴而缺乏足夠保護的情況。它也能捕捉到危險行為，如：

• 提示注入
• 過度行為
• 不安全的數據處理

人們通常會無意中創造風險。人們會適應方便，忽視警告信號，或假定系統運作正常只是因為它過去表現良好。早期檢測偏移使安全團隊有機會在工作流程成為暴露之前進行干預。

4. 用靈活的控制保護敏感工作流程

可見性和檢測至關重要，但僅此還不夠。組織還需要根據任務的敏感性和涉及的風險水平以不同方式響應的控制措施。

例如，某些代理可能僅需要監控，而其他代理可能需要批准、提高驗證、對數據訪問的限制，或在達到敏感系統之前的硬性停止。

靈活的控制是必要的，因為AI代理不會在固定的風險環境中運作。一個今天安全的工作流程，隨著數據變更或代理連接到新系統，可能會在明天變得風險重重。強有力的保護需要考量這種變異性，而不使技術無法使用。

為什麼人類風險管理對安全的AI代理採用至關重要

要有效管理代理相關的風險，僅僅控制代理是不夠的。最終，人類塑造了日常使用AI的方式，選擇著採用哪些工具以及如何使用這些工具。這使得人類風險管理（HRM）對於AI代理的採用變得與其他安全風險同樣重要。

技術控制單獨不足

沒有任何一套控制是完善的。由於AI代理可能以意想不到的方式行為，因此不可能設計出能預見每一種風險的系統。最終，保護AI代理同樣依賴於人類的活動，與自動化的保護一樣重要。

安全的AI採用依賴用戶行為

員工對AI結果的影響超出他們的想像。他們決定提供什麼輸入、何時覆蓋代理，以及是否質疑異常行為。如果他們將代理視為毫無錯誤的系統，風險會迅速增加。

員工需要訓練來批判性地看待AI，以便他們能夠判斷哪些輸出需要再次檢查，哪些可以信任。

適應性增強能支持更安全的結果

持續的適應性增強幫助人們識別何時有異常情況，並避免隨著時間重複錯誤。當你在員工與AI代理互動的當下進行介入時，你將日常的指導轉化為持久的學習機會。與普通的跟進不同，個性化的訓練精準瞄準員工需要增強的地方，並在正確的時機傳遞適當的信息。

用強有力的護欄和減少人類風險來保護AI代理

AI的採用不應產生不受管理的人類或工作流程風險。保護AI代理需要有明確護欄的治理、最低特權存取、資料保護、持續監控以及在重要的地方進行人類監督。

然而，技術保障不足以應對所有風險。組織還需要降低與AI採用相關的人類風險。

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