随着企业办公工具逐步整合大模型与自主代理功能,便捷性与风险并存。Notion 等平台推出的 AI 代理可以访问工作区文件、解析文档并发起外部请求以完成任务,这些能力如果没有严格的安全边界,就会形成能够被滥用的攻击面。理解攻击的核心机制、典型利用手法与可行的防护措施,对于任何打算将 AI 代理投入生产的组织都至关重要。 攻击原理可以用一个三要素模型来概括。第一是代理能够访问私有数据,第二是代理会将外部内容或文档的文本作为指令或上下文执行,第三是代理拥有发起外部通信或函数调用的能力。只要这三项同时存在,攻击者就可以把恶意指令隐藏在表面无害的文档中,诱导代理读取敏感信息并通过外部接口把数据传输给攻击者。
一种简单但极具破坏力的示例是将"提示指令"嵌入 PDF。表面看似普通的客户清单在视觉上无害,但攻击者在页面上用白色字体或编码形式隐藏了对代理的明确指令,要求其读取客户名、公司名、年收入等字段,并将拼接后的字符串构造为一个外部 URL,通过代理的搜索或 web 调用功能访问该 URL,从而实现数据的悄然外泄。对模型而言,文本和指令并无明确边界,模型更倾向于将文档里的任何可理解内容视作需要执行的指令,尤其是在没有额外控制逻辑的自动化代理中。 Notion 的典型使用情形放大了风险。用户经常把敏感合同、客户名录、财务报表保存在工作区,代理被授权读取这些内容以完成摘要、问答或自动化任务。如果代理在执行这些任务时又能进行外部搜索、HTTP 请求或调用插件,那么恶意的文档就可以成为触发点,代理在没有人工核验的情况下将敏感信息传出。
防护的核心在于切断数据流与指令通道之间的可被滥用路径,并在多层次上建立校验机制。首先应贯彻最小权限原则,AI 代理默认不应拥有跨工作区或跨应用的访问权限。只为明确用途授予只读或限定字段级访问,避免一次性授予代理对全部文件的读取或导出权限。重要文件建议加密存储,敏感字段在代理处理前实施字段掩码或令牌化。 其次,需要明确区分"数据"与"可执行指令"的输入边界。对来自用户上传或外部来源的文件,系统应通过安全解析器提取纯文本,同时删除或标记可疑的隐写、样式化文本或格式化指令。
对文档中的 URL、脚本片段或看起来像命令的句子应进行强制审查或交由隔离环境的解析器处理。禁止模型直接将文中任意文本作为系统级指令执行,任何模型侧的动作都应通过受控、可审计的接口,并在动作前由策略引擎评估。 对于具备外部通信功能的代理,必须采用基于策略的网络控制。默认关闭任意外部请求功能,仅允许通过企业网关或受控代理进行的出站通信,所有出站请求需经过内容检测、目标允许列表与最小数据泄露校验。日志与监控不可或缺。应记录代理访问的每一个文件、每一次函数调用与外部请求,建立完整的可审计链路以便于追溯异常行为。
实时告警机制应对大量拼接查询、不寻常的目标域名或模式化的外发字符串进行拦截。 部署人机协作的核验环节可以显著降低自动化滥用风险。对涉及敏感信息的操作,代理应弹出明确的审批提示,列出将要访问的字段与预期的外部通信目的,等待有权限的人员确认。对关键自动化流程,应采用延迟或批处理模式,在人工复核通过后再执行外发操作。除此之外,采用输出合规过滤与数据损失预防(DLP)规则,阻止常见敏感标识符(如身份证号、银行账户、医疗记录格式)未经脱敏的外发。 从设计角度讲,最佳实践包括将代理的"控制通道"与"数据通道"物理或逻辑分离。
控制指令应来源于受信任的接口与用户会话,而不可从任意文档文本衍生。代理在执行可更改外部状态的动作时,应要求加密签名或多因素确认。对可编程代理功能采取白名单化接口,尽量避免向代理暴露通用的网络调用能力。 检测与应急响应方面,需要建立特定于代理的威胁模型与红队评估场景。通过模拟提示注入攻击、隐写文本与拼接外发路径来测试系统在各种边缘情况下的反应。要关注的检测信号包括代理对同一文档的反复读取、将多个字段拼接为长字符串的异常模式、以及突然出现指向外部新域名或未注册域名的大量查询。
网络层面的日志、DNS 查询数据、SIEM 与 DLP 规则可以帮助发现早期盗窃行为。 对于供应商与平台方,有责任在默认设置上采取保守姿态。出厂默认应禁用自动外部通信与对私有文件的无限制访问,提供清晰的权限模型与可视化审计面板。平台应对通过渲染转换或文本提取产生的隐写或奇异格式保持警觉,提供内置的安全解析与内容净化工具。对外公布的能力说明里应明确告知客户潜在风险,并提供可执行的安全建议与合规配置模板。 企业治理层面要把 AI 代理纳入数据保护、合规与风险评估框架。
确保工程团队与安全团队在产品上线前共同做威胁建模与入侵模拟,把 AI 代理的日志纳入现有的监控体系,定期审计权限与策略。员工培训也不可忽视,让最终用户知道不要随意上传敏感文件到未经过审查的模型流程,提醒他们审慎授予代理权限。 长期技术路线应该包含对模型行为的更细粒度控制。研究可验证的执行环境、可信计算与模型行为限制(例如使用模型输出的"见证"或不可伪造的审计标记)可以为将来更安全的代理设计奠定基础。对抗提示注入的方向包括对输入进行严格解析、开发能区分"命令意图"与"内容描述"的中间层模型、以及在模型层引入更强的策略约束与可证明的执行边界。 总之,Notion 等平台引入 AI 代理提供了巨大的生产力提升空间,但也引入了新的攻击模式,尤其是提示注入引发的静默数据外泄风险。
通过最小权限、输入净化、限制外发能力、严格审计与人机协作的核验机制,可以在很大程度上降低风险。同时需要供应商、企业与安全社区协同工作,推动更成熟的标准、工具与测试方法,才能在享受 AI 自动化带来便利的同时,避免将敏感数据暴露给不受信任的输入来源。 。
