為何要在 AI Agent 取得工具權限前審計?
因為最危險的時刻,是 Agent 首次取得憑證及行動能力之時。在此之前,審查面對的是一個尚未能造成損害的系統。在此之後,每項發現都已是實際的保安缺口。
威脅已不再是假設。2026 年,JadePuffer 利用 AI Agent 偵察、竊取憑證及加密檔案,全程無人參與。根據 DigiCert,78% 機構曾報告發生與 AI 相關的保安事故。令 Agent 有用的自主性,同樣令未加固的 Agent 變得危險。
Agent 安全審查應從哪裏開始?
由憑證及身份開始。根據 VentureBeat(2026),69% 企業仍讓 AI Agent 共用憑證,一個 Agent 被入侵,便承繼所有共用同一金鑰的 Agent 可接觸的範圍。只有 32% 為每個 Agent 設立獨立、有範圍限制的身份。
非人類身份,正是大部分「我們很安全」說法略過的部分。每個 Agent 都應有獨立身份、短期憑證及只限任務的權限。
工具權限前的清單包括甚麼?
- 最小權限的工具範圍。Agent 可接觸的每項工具及憑證,只限於其所需的最低權限;正常流程以外的,一律不設常駐權限。
- 真人審批關卡。具破壞性、不可逆或涉及大額開支的操作,須經明確批准。Agent 提出建議,由真人確認。
- 所有輸入均視為不可信。在證明可信之前,模型輸出及檢索得來的內容一律視為有敵意;每條輸入路徑均設 prompt injection 及 tool poisoning 防禦。
- 執行環境隔離。Agent 在 sandbox 中運行,即使被入侵,亦無法轉移至貴公司其餘基建。
- 對外傳輸及開支控制。設定速率限制、開支上限及對外流量過濾,被騎劫的 Agent 便無法外洩數據,亦無法產生無上限的費用。
- 完整審計日誌。每次工具調用、每項輸入及決定均有記錄及監控,事後您可以回答「Agent 做了甚麼?」。
Agent 安全審計與滲透測試有何分別?
滲透測試從外部探測已部署系統中可被利用的漏洞。Agent 安全審計則檢視 Agent 本身獲准做甚麼:它能接觸哪些工具及憑證、輸入從何而來、哪些操作毋須批准,以及它記錄了甚麼。
| Agent 安全審計 | 滲透測試 | 開發並加固 | |
|---|---|---|---|
| 適用於 | 已上線或即將取得工具權限的 Agent | 已部署的應用程式及基建 | 新 Agent,或審計後的重建 |
| 檢視範圍 | 憑證、工具權限、輸入、審批、日誌 | 從外部可被利用的漏洞 | 由第一次設計會議起的安全要求 |
| 留意 | 只反映某一時間點;發現仍需修正 | 未必涵蓋 Agent 獲准做的事 | 項目時間比審計長 |
兩者通常都需要:審計並不取代對整體基建的滲透測試。
為何由開發者兼做加固會有幫助?
市場分成兩邊:從不提「安全」的 Agent 開發公司,以及不開發 Agent 的 AppSec 公司,而保安漏洞正出現在兩者之間。懂得加固的開發者知道 Agent 不應擁有哪項工具,因為整合正是由他們編寫。Super Cat 把開發與加固合為同一流程,由第一次設計會議起,安全要求已決定架構、工具範圍及審批關卡。
Agent 安全審計有甚麼局限?
審計只反映某一時間點:它顯示 Agent 今天能接觸甚麼,而非下一季會獲授予甚麼。審計本身亦不會修正任何問題。大部分審計以一份按優先次序排列的發現報告作結,在憑證影響範圍清楚後,給出明確建議:原地加固,還是重建。
常見問題
如何為正式運作的 AI Agent 做好保安?
在 Agent 取得工具權限前,把每項工具及憑證按最小權限設定,不可逆操作須經真人批准,並隔離執行環境。模型輸出及檢索內容均視為不可信,每次工具調用都要記錄。上線後,再加上速率及開支限制、對外流量控制及監控。
甚麼是 Agentic AI 勒索軟件?
這是一種由自主 AI Agent 而非真人操作員從頭到尾執行入侵的攻擊,包括偵察、竊取憑證、橫向移動及加密檔案。2026 年報道的 JadePuffer 事件,證明這已是現實。
已上線的 Agent 可以審計嗎?
可以。同樣六項檢查,亦可用作已上線 Agent 的審計:它能接觸甚麼、輸入從何而來、哪些操作毋須批准,以及它記錄了甚麼。結果是一份按優先次序排列的發現報告,以及原地加固還是重建的建議。
Agent 應該共用 API 金鑰嗎?
不應該。共用金鑰,代表一個 Agent 被入侵,便承繼該金鑰可接觸的一切。應為每個 Agent 設立獨立、有範圍限制的身份、短期憑證及只限任務的權限。
把開發與加固合為同一流程,或審計現有 Agent。
駐場工程師,同時帶來加固實務。
一個擁有實時工具權限、正式運作中的 Agent。
負責開發及加固 Super Cat Agent 的創辦人。

關於作者
Cat Yung是 Super Cat Technology 創辦人,團隊在香港及倫敦開發 AI Agent,並以 AI 專家、Data Scientist 及兼職 CTO 身份與企業合作。擁有逾十年生產級 AI、NLP 及機器學習經驗;Upwork Expert-Vetted 前 1%,Job Success Score 100%(來源:Upwork 個人檔案,2026 年 10 月)。