企业如何规划 AI Agent 的安全架构

企业 AI Agent 的安全架构可通过融合治理、技术控制和持续监控的深思熟虑的分层方法来实现。规划确保了主动风险缓解，并保护敏感数据、模型完整性和系统运营。

核心原则包括：根据业务背景和数据敏感性明确定义安全需求；为用户和 Agent 实施强健的身份和访问管理（IAM）；建立静态和传输中数据的强加密机制；部署运行时护栏以防止有害输出和滥用；设计安全的 AI 模型部署流水线；以及维护详细的审计日志。强烈推荐零信任安全模型。

规划从建立明确涵盖 AI Agent 使用和风险的治理策略开始。开展全面的风险评估，识别提示注入、数据泄露和模型投毒等威胁。制定量身定制的安全架构，将安全性整合到 AI Agent 生命周期的各个阶段——开发、训练、部署和运营——利用输入/输出验证、异常检测和 API 安全等适当控制措施。针对已定义基线的持续验证、测试和监控是维持持续安全态势和证明合规性、保护组织及其资产的根本。