与人工智能代理相关的安全挑战

这是一个公认的人工智能代理架构，但他们的安全性如何？

最近的一项调查研究了人工智能代理（AI Agents）面临的新兴安全威胁。

一直以来，人们都在关注语言模型的安全防护措施，以增强其安全性、可信度和适应性。这些措施包括信任建模、自适应限制、断言和上下文学习等。

这些安全防护措施通过动态评估信任级别、限制和执行断言来管理用户交互，基于风险对响应进行控制。

然而，尽管这些改进在控制语言模型输出（和用户输入）方面是有效的，但人工智能代理的安全挑战要复杂得多。

人工智能代理面临诸如不可预测的多步骤用户输入、复杂的内部执行和可变的操作环境等威胁，这些威胁使其更容易受到各种攻击。

此外，它们与不受信任的外部实体的交互也引入了风险，而当前的语言模型安全防护措施并未设计为全面解决这些风险。

这些复杂性凸显了在动态和现实世界使用场景中保护人工智能代理的需要，需要专门的安全策略。

请注意，中文版本是由 AI 辅助翻译的，因此可能存在细微错误。

作者

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