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）的模板下载滥自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 。

权限泛滥的服务器租用根源

(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 ，建站模板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
、香港云服务器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。