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...
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），每一步都是潜在的攻击入口
An Agent's Attack Surface Is Bigger Than You Think A plain LLM application has one attack...
Parts 1 and 2 covered reliability and cost. This part is about the failure mode that ends careers,...
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