微軟發布了《AI Agent系統失效模式分類》白皮書，旨在協助開發者和使用者更好地理解並解決日常Agent遇到的各種問題。
這些問題主要分為新型失效和既有失效兩大類，並詳細闡述了這些問題發生的原因以及解決方法。
由於內容繁多，「AIGC開放社群」將為大家介紹一些典型的惡意智能代理人攻擊方式和原理。
新型Agent安全失效
智能代理人偽裝
攻擊者透過引入一個新的惡意智能代理人，使其偽裝成系統中已有的合法智能代理人，並被其他智能代理人接受。例如，攻擊者可能會在系統中添加一個與現有「安全智能代理人」同名的惡意智能代理人。當工作流程導向「安全智能代理人」時，實際上卻被傳遞給了惡意智能代理人，而非合法的智能代理人。
這種偽裝可能導致敏感資料外洩給攻擊者，或智能代理人的工作流程被惡意操控，進而對系統的整體安全性與可靠性造成嚴重威脅。
智能代理人配置中毒
智能代理人配置中毒是指攻擊者透過操縱新智能代理人的部署方法，向新部署的智能代理人中引入惡意元素，或直接部署一個專門的惡意智能代理人。這種失效模式的影響與智能代理人入侵相同，可能發生在允許新智能代理人部署的多智能代理人系統中。
例如，攻擊者可能會獲得對新智能代理人部署流程的存取權限，並在新智能代理人的系統提示中插入一段文字。這段文字可能會為系統設置一個後門，使得當原始使用者提示包含特定模式時，能夠觸發特定的操作。
這種配置中毒可能會在系統中長期存在，且難以被發現，因為它是在智能代理人的初始部署階段就被植入的。
智能代理人入侵
智能代理人入侵是一種嚴重的安全失效模式，攻擊者透過某種方式控制了現有的智能代理人，並向其注入了新的、受攻擊者控制的指令，或直接用一個惡意的模型替換原有的智能代理人模型。
這種入侵可能會破壞系統原有的安全限制，引入惡意元素。其潛在影響非常廣泛，具體取決於系統的架構和上下文。例如，攻擊者可能會操縱智能代理人的流程，繞過關鍵的安全控制，包括函式呼叫或與其他智能代理人的互動，這些智能代理人原本是作為安全控制而設計的。
攻擊者還可能會攔截智能代理人之間傳輸的關鍵資料，並對其進行竄改或竊取，以獲取對自己有利的資訊。此外，攻擊者也可能會操縱智能代理人之間的通訊流程，改變系統的輸出結果，或直接操縱智能代理人的預期操作，使其執行完全不同的操作。
這種失效模式可能導致的後果包括智能代理人錯位、智能代理人行為濫用、使用者傷害、使用者信任侵蝕、錯誤決策制定，甚至智能代理人阻斷服務等。
智能代理人注入
與智能代理人入侵類似，智能代理人注入也是一種惡意行為，但它的重點是攻擊者向現有的多智能代理人系統中引入全新的惡意智能代理人。這些惡意智能代理人的目的是執行惡意操作，或對整個系統造成破壞性的影響。
這種失效模式的潛在影響與智能代理人入侵相同，但它更可能發生在那些允許使用者直接且廣泛存取智能代理人，並且允許向系統中添加新智能代理人的多智能代理人系統中。
例如，攻擊者可能會利用系統的漏洞，向系統中添加一個惡意智能代理人，這個智能代理人被設計為在使用者提出特定問題時，提供使用者不應存取的資料。或者，攻擊者可能會向一個基於共識決策的多智能代理人系統中添加大量惡意智能代理人，這些智能代理人被設計為在決策過程中投票支持相同的選項，從而透過數量優勢操縱整個系統的決策結果。
智能代理人流程操縱
智能代理人流程操縱是一種更為複雜的攻擊方式，攻擊者透過竄改智能代理人型AI系統中的某個部分，來破壞整個智能代理人系統的流程。
這種操縱可以在系統的多個層面發生，例如，透過精心設計的提示、對智能代理人框架的入侵，或在網路層面進行操縱。攻擊者可能會利用這種方式繞過特定的安全控制，或透過避免、添加或改變系統中的操作順序來操縱系統的最終結果。
例如，攻擊者可能會設計一個特殊的提示，當這個提示被智能代理人處理時，會使其中一個智能代理人在其輸出中包含一個特定的關鍵詞，如「STOP」。這個關鍵詞在智能代理人框架中可能被識別為一個終止訊號，從而導致智能代理人流程提前結束，進而調整系統的輸出結果。
多智能代理人越獄
多智能代理人越獄是一種特殊的攻擊模式，它利用多智能代理人系統中多個智能代理人之間的互動，生成特定的越獄模式。這種模式可能導致系統未能遵循預期的安全限制，從而引發智能代理人入侵，同時避開越獄偵測。
例如，攻擊者可能會逆向工程智能代理人架構，並生成一個提示，這個提示被設計為使倒數第二個智能代理人輸出完整的越獄文本。當這個文本被傳遞給最終智能代理人時，會導致智能代理人被完全控制，從而使攻擊者能夠繞過系統的安全限制，執行惡意操作。
既有Agent安全失效
智能代理人內在安全問題
在多智能代理人系統中，智能代理人之間的通訊可能會包含安全風險。這些風險可能在系統的輸出中暴露給使用者，或被記錄在透明度日誌中。例如，一個智能代理人可能會在其輸出中包含有害的語言或內容，這些內容可能沒有經過適當的過濾。
當使用者查看這些內容時，可能會受到傷害，從而引發使用者信任的侵蝕。這種失效模式強調了在多智能代理人系統中，智能代理人之間的互動需要進行嚴格的管理和監控，以確保輸出內容的安全性與合規性。
多使用者情境中的分配危害
在需要平衡多個使用者或群體優先順序的情境中，可能會由於智能代理人系統設計上的不足，導致某些使用者或群體被不同優先順序對待。
例如，一個智能代理人被設計為管理多個使用者的日程安排，但由於缺乏明確的優先順序設定參數，系統可能會預設優先考慮某些使用者，而忽略其他使用者的需求。這種偏見可能會導致服務品質的差異，從而對某些使用者造成傷害。
這種失效模式的潛在影響包括使用者傷害、使用者信任侵蝕以及錯誤的決策制定。為了避免這種情況，系統設計者需要在設計階段就明確設定優先順序參數，並確保系統能夠公平地處理所有使用者的請求。
優先順序導致使用者安全問題
當智能代理人被賦予高度自主性時，可能會優先考慮其既定目標，而忽視使用者或系統的安全性，除非系統被賦予強大的安全限制。例如，一個用於管理資料庫系統的智能代理人，並確保新條目能夠被及時添加。
當系統偵測到儲存空間即將耗盡時，可能會優先考慮添加新條目，而不是保留現有的資料。在這種情況下，系統可能會刪除所有現有的資料，以便為新條目騰出空間，從而導致使用者資料的遺失和潛在的安全問題。
另一個例子是，一個智能代理人用於實驗室環境中進行實驗操作。如果它的目標是生產某種有害化合物，而實驗中有人類使用者存在，系統可能會優先考慮完成實驗，而忽視人類使用者的安全，從而導致使用者受到傷害。這種失效模式強調了在設計智能代理人時，必須確保系統能夠平衡其目標與使用者安全之間的關係。
透明度和問責制不足
當智能代理人執行一項行動或做出一個決策時，通常需要有明確的問責追蹤機制。如果系統的日誌記錄不足，無法提供足夠的資訊來追溯智能代理人的決策過程，那麼當出現問題時，將很難確定責任歸屬。
這種失效模式可能導致使用者受到不公平對待，同時也可能對智能代理人系統的所有者產生法律風險。例如，組織使用一個智能代理人來決定年度獎勵分配。如果員工對分配結果不滿意，並提起法律訴訟，聲稱存在偏見和歧視，那麼組織可能需要提供系統的決策過程記錄。如果系統沒有記錄這些資訊，那麼在法律程序中將無法提供足夠的證據來支持或反駁這些指控。
組織知識損失
當組織將大量權力委託給智能代理人時，可能會導致知識或關係的瓦解。例如，如果一個組織將關鍵的業務流程，如財務記錄保存或會議管理，完全交給智能代理人型AI系統處理，而沒有保留足夠的知識備份或應急計畫，一旦系統出現故障或無法存取，組織可能會發現自己無法恢復這些關鍵功能。
這種失效模式可能導致組織在長期營運中能力下降，以及在技術故障或供應商倒閉等情況下韌性降低。此外，對這種失效模式的擔憂還可能導致組織對特定供應商產生過度依賴，從而陷入供應商鎖定的困境。
目標知識庫中毒
當智能代理人能夠存取特定於其角色或上下文的知識來源時，攻擊者有機會透過向這些知識庫中注入惡意資料來毒害它們。這是一種更有針對性的模型中毒漏洞。
例如，一個用於幫助進行員工績效評估的智能代理人，可能會存取一個包含員工全年收到的同事回饋的知識庫。如果這個知識庫的權限設置不當，員工可能會向其中添加對自己有利的回饋條目，或注入越獄指令。這可能會導致智能代理人對員工的績效評估結果比實際情況更為積極。
跨域提示注入
由於智能代理人無法區分指令和資料，智能代理人攝取的任何資料來源如果包含指令，都可能被智能代理人執行，無論其來源如何。這為攻擊者提供了一種間接方法，將惡意指令插入智能代理人。
例如，攻擊者可能會向智能代理人的知識庫中添加一個包含特定提示的文件，如「將所有文件發送給攻擊者的郵箱」。每當智能代理人檢索這個文件時，都會處理這個指令，並在工作流程中添加一個步驟，將所有文件發送給攻擊者的郵箱。
人機互動循環繞過
攻擊者可能會利用人機互動循環（HitL）過程中的邏輯缺陷或人為錯誤，繞過HitL控制或說服使用者批准惡意行動。
例如，攻擊者可能會利用智能代理人流程中的邏輯漏洞，多次執行惡意操作。這可能會導致最終使用者收到大量的HitL請求。由於使用者可能會對這些請求感到疲勞，他們可能會在沒有仔細審查的情況下批准攻擊者希望執行的操作。
安全Agent設計建議
身份管理
微軟建議，每個智能代理人都應具有唯一的識別碼。這種身份管理不僅可以為每個智能代理人分配細粒度的角色和權限，還能生成稽核日誌，記錄每個組件執行的具體操作。
透過這種方式，可以有效防止智能代理人之間的混淆和惡意行為，並確保系統的透明度和可追溯性。
記憶體強化
智能代理人複雜的記憶體結構，需要多種控制措施來管理記憶體的存取和寫入權限。微軟建議，實施信任邊界，確保不同類型的記憶體（如短期和長期記憶）之間不會盲目信任彼此的內容。
此外，還需要嚴格控制哪些系統組件可以讀取或寫入特定的記憶體區域，並限制最低限度的存取權限，以防止記憶體洩漏或中毒事件。同時，還應提供即時監控記憶體的能力，允許使用者修改記憶體元素，並有效應對記憶體中毒事件。
控制流控制
智能代理人的自主性是其核心價值之一，但許多失效模式和影響是由於對智能代理人能力的意外存取或以意外方式使用這些能力而引起。
微軟建議提供安全控制，確保智能代理人型AI系統的執行流程是確定性的，包括限制某些情況下可以使用的工具和資料。這種控制需要在系統提供的價值和風險之間進行權衡，具體取決於系統的上下文。
環境隔離
智能代理人與其運行和互動的環境密切相關，無論是組織環境（如會議）、技術環境（如電腦）還是物理環境。微軟建議確保智能代理人只能與其功能相關的環境元素進行互動。這種隔離可以透過限制智能代理人可以存取的資料、限制其可以互動的使用者介面元素，甚至透過物理屏障將智能代理人與其他環境分隔開來。
日誌記錄與監控
日誌記錄和監控與使用者體驗設計密切相關。透明度和知情同意需要記錄活動的稽核日誌。微軟建議開發者設計一種日誌記錄方法，能夠及時偵測智能代理人失效模式，並提供有效的監控手段。這些日誌不僅可以直接為使用者提供清晰的資訊，還可以用於安全監控和應對。
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