Agent 安全攻击面分析：风险图谱与防御实践

This story is from 2026-09-05. It is preserved in the archive; the latest stories are on the live feed.

Agent 安全攻击面分析：风险图谱与防御实践随着 LLM Agent 从实验室走向生产环境，其安全问题已经从"理论担忧"变成了"现实风险"。2026年，多起 Agent 系统被攻击或滥用的案例表明： Agent 的能力越强，攻击面越大。本文系统梳理当前 Agent 系统的核心攻击面，提供可操作的防御建议。一、为什么 Agent 系统攻击面比普通 LLM 大得多？传统 LLM 的交互模式是"输入 → 输出"，攻击面相对集中（Prompt 注入、Jailbreak 等）。但 Agent 系统引入了几个新维度：多步推理与工具调用：Agent 需要调用外部工具（搜索、代码执行、API）…