⚠️ 利用 AI 代理的记忆模块、权限漏洞、多代理交互漏洞等，诱导其执行未授权操作、传播虚假信息或瘫痪系统，是 AI 代理安全威胁的核心风险?。为系统认知这类威胁，依据此前对 AI 代理安全风险的梳理，将 15 种具体威胁划分为 4 大类，覆盖数据、工具、交互、人机协同全场景。
? 在拆解威胁细节前，需明确 AI 代理专属威胁与传统网络威胁的本质区别：AI 代理威胁直击其特有的记忆模块、跨会话上下文、多代理通信等核心组件（如记忆投毒、代理通信中毒）；传统网络威胁侧重操作系统漏洞、网络端口等基础层，二者攻击路径与防御重点差异显著，具体区分可结合此前防护策略对比。
? 数据与记忆类威胁（含 2 种核心风险）：
记忆投毒：篡改 AI 代理知识库 / 向量库，植入恶意数据扭曲决策，需靠哈希快照 + 跨会话隔离防御；
身份伪造：冒充 AI / 人类突破认证机制，需用行为分析 + 持续监控识别。
? 工具与权限类威胁（含 3 种核心风险）：
工具滥用：靠欺骗性提示操控 AI 滥用集成工具，需严格工具访问验证；
权限妥协：利用角色配置错误越权操作，需细粒度权限控制 + 强审计；
意外 RCE：诱导 AI 生成恶意代码执行，需沙盒运行 + 高权限代码人工审核。
? 多代理交互类威胁（含 2 种核心风险）：
代理通信中毒：篡改 AI 间消息传播虚假信息，需加密认证 + 多代理共识验证；
流氓代理：被攻陷代理脱离监控窃取数据，需政策约束 + 加密证明机制。
? 人机环类威胁（含 2 种核心风险）：
超载人类决策环：用信息轰炸干扰人工审核，需动态调整人机监督阈值；
人类操控：借信任关系让 AI 误导用户，需内容审核 API + 工具权限限制。
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? 在拆解威胁细节前，需明确 AI 代理专属威胁与传统网络威胁的本质区别：AI 代理威胁直击其特有的记忆模块、跨会话上下文、多代理通信等核心组件（如记忆投毒、代理通信中毒）；传统网络威胁侧重操作系统漏洞、网络端口等基础层，二者攻击路径与防御重点差异显著，具体区分可结合此前防护策略对比。
? 数据与记忆类威胁（含 2 种核心风险）：
记忆投毒：篡改 AI 代理知识库 / 向量库，植入恶意数据扭曲决策，需靠哈希快照 + 跨会话隔离防御；
身份伪造：冒充 AI / 人类突破认证机制，需用行为分析 + 持续监控识别。
? 工具与权限类威胁（含 3 种核心风险）：
工具滥用：靠欺骗性提示操控 AI 滥用集成工具，需严格工具访问验证；
权限妥协：利用角色配置错误越权操作，需细粒度权限控制 + 强审计；
意外 RCE：诱导 AI 生成恶意代码执行，需沙盒运行 + 高权限代码人工审核。
? 多代理交互类威胁（含 2 种核心风险）：
代理通信中毒：篡改 AI 间消息传播虚假信息，需加密认证 + 多代理共识验证；
流氓代理：被攻陷代理脱离监控窃取数据，需政策约束 + 加密证明机制。
? 人机环类威胁（含 2 种核心风险）：
超载人类决策环：用信息轰炸干扰人工审核，需动态调整人机监督阈值；
人类操控：借信任关系让 AI 误导用户，需内容审核 API + 工具权限限制。
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