百度 Agent 安全中心:构筑企业智能体的安全底座

news2026/5/21 1:40:06
本文整理自 2026 年 5 月 14 日 Create2026 百度 AI 开发者大会 - Agent Infra 专题论坛百度智能云云安全产品总经理聂科峰的同名主题演讲。在 AI 生产力加速进化的时代Agent 正在从「会说」快速演进到「会做」。从 Chatbot、Copilot到能够自主执行任务的 Agent再到多 Agent 协同和可信 Agent 基础设施AI 的能力边界在不断扩大。此时安全也从辅助能力变成下一代 AI 基础设施的核心。因为 Agent 不只是生成内容还会调用工具、读写文件、执行命令、连接外部系统所以安全必须覆盖数据、权限、记忆和系统连接等全链路。企业真正需要的是一个可信、可控、可审计并且能持续演进的 Agent 体系。当 Agent 连接到企业生产系统后风险将从内容偏差扩展到执行链路并呈现系统性放大趋势。传统 AI 安全主要聚焦输入与输出环节例如提示词注入防护、敏感信息检测、隐私保护和输出合规但在 Agent 场景下风险已延伸到任务执行全过程。下图中展示了风险演化的五个关键阶段供应链渗透、意图劫持、工具武器化、身份与权限失控、记忆投毒与级联扩散。这意味着Agent 风险已不再是局部、孤立的问题而是会沿着整个链路持续传导。因此Agent 安全必须从传统的输入输出防护升级为覆盖身份、工具、行为、记忆与执行链路的全流程治理体系。如何设计 Agent 安全体系其核心是把安全能力嵌入 Agent 思考、行动到反馈的整个过程。在思考阶段要处理意图对齐、提示注入、上下文隔离和知识检索可信问题在行动阶段要重点保障身份可信、授权合理、调用链安全和工具访问受控在反馈阶段则要关注结果审计、内容防伪、异常检测和反馈数据准入。最后通过统一的控制面把资产、策略、风险、告警和处置集中起来推动 Agent 从效率落地走向信任落地。我们先来看 Agent 安全护栏它贯穿了整个 Agent 生命周期。与传统只关注输入输出不同Agent 护栏需要覆盖 Agent 从输入、理解、规划到工具调用、执行、输出和反馈的完整运行链路。因此我们针对 Agent 的 3 个关键阶段进行了系统的能力设计思考阶段重点解决内容识别、诱导对抗和上下文安全行动阶段重点解决工具行为校验、数据脱敏、权限检测和越权拦截反馈阶段则聚焦回答防护、内容合规、拒答机制和审计匹配。整体来看我们的 Agent 安全护栏具备全流程覆盖、实时拦截、多维防护和可观测可审计四项核心能力从而实现高召回、低误伤的防护效果并在实际场景中得到验证。供应链安全方面Agent 生态在极速扩张以 Skills 为代表的供应链风险是 Agent 生态中的另一类重大风险。Skills 是 Agent 具备执行能力的抓手也是攻击者最喜欢的攻击方式攻击者可以很容易的借助 Skills 植入攻击能力来实施包括窃取凭证、远程代码执行在内的攻击行为。对此我们防护的核心理念是来源可信行为可控 —— 不仅要确保「谁发布的」是可信的更要确保「它实际干了什么」是可控的。这需要构建一条完整的信任链从来源接入、安全检测、权限声明、上架审核、运行监控到风险处置形成六段式的闭环治理流程。在检测能力上我们实现了从静态分析、动态分析以及智能分析的全方位覆盖通过 10 余种分析引擎协同工作确保供应链 Skill 和其它工具是可控的、安全的。截至目前我们已 100% 覆盖 Skill 主流仓库源同步达到分钟级时效性月扫描次数超过 100 万次累计拦截风险超过 1 万次。百度智能云近期正式发布的 Agent 安全中心把分散的 Agent 安全能力整合为统一资产、统一风险、统一策略和统一响应。让企业看得清、管得住、敢放权。Agent 安全中心可以接入和纳管企业的各种 Agent 资产包括企业级自研 Agent 和第三方 Agent以及工具、Skills 等等。我们通过四个维度实现集中化、体系化的 Agent 安全运营从而构建企业级 Agent 安全大脑建立 Agent 与工具的全景视图减少资产盲区通过风险画像和态势分析识别整体风险对异常路径和攻击链进行分析溯源通过策略治理和响应编排推动处置落地。我们知道企业 Agent 安全不能只依赖上线前一次性检查因为 Agent 的工具、权限、数据和业务流程都会持续变化。Agent 安全中心的目标是实现长期治理。我们通过多维安全评估发现模型、指令、工具、数据等各维度风险在运行过程中持续记录活动日志和操作行为确保过程可追溯在审计阶段则围绕权限合规、数据合规、风险报告等形成复核机制。从而将安全治理从阶段性验收提升为持续评估、持续审计和持续处置实现 Agent 全生命周期的安全闭环。目前Agent 安全中心已经在百度内部持续使用并积累了丰富的实践经验。Agent 安全中心覆盖了多类员工场景、业务系统和办公链路确保了从访问、调用到执行都纳入安全保障并形成了可落地的安全运营与响应体系。同时百度智能云的 DuMate、RedClaw、百度 Claw 市场等 Agent 产品和平台也已经全面接入 Agent 安全中心确保企业和个人用得安心。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2630011.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

SpringBoot-17-MyBatis动态SQL标签之常用标签

文章目录 1 代码1.1 实体User.java1.2 接口UserMapper.java1.3 映射UserMapper.xml1.3.1 标签if1.3.2 标签if和where1.3.3 标签choose和when和otherwise1.4 UserController.java2 常用动态SQL标签2.1 标签set2.1.1 UserMapper.java2.1.2 UserMapper.xml2.1.3 UserController.ja…

wordpress后台更新后 前端没变化的解决方法

使用siteground主机的wordpress网站,会出现更新了网站内容和修改了php模板文件、js文件、css文件、图片文件后,网站没有变化的情况。 不熟悉siteground主机的新手,遇到这个问题,就很抓狂,明明是哪都没操作错误&#x…

网络编程(Modbus进阶)

思维导图 Modbus RTU(先学一点理论) 概念 Modbus RTU 是工业自动化领域 最广泛应用的串行通信协议,由 Modicon 公司(现施耐德电气)于 1979 年推出。它以 高效率、强健性、易实现的特点成为工业控制系统的通信标准。 包…

UE5 学习系列(二)用户操作界面及介绍

这篇博客是 UE5 学习系列博客的第二篇,在第一篇的基础上展开这篇内容。博客参考的 B 站视频资料和第一篇的链接如下: 【Note】:如果你已经完成安装等操作,可以只执行第一篇博客中 2. 新建一个空白游戏项目 章节操作,重…

IDEA运行Tomcat出现乱码问题解决汇总

最近正值期末周,有很多同学在写期末Java web作业时,运行tomcat出现乱码问题,经过多次解决与研究,我做了如下整理: 原因: IDEA本身编码与tomcat的编码与Windows编码不同导致,Windows 系统控制台…

利用最小二乘法找圆心和半径

#include <iostream> #include <vector> #include <cmath> #include <Eigen/Dense> // 需安装Eigen库用于矩阵运算 // 定义点结构 struct Point { double x, y; Point(double x_, double y_) : x(x_), y(y_) {} }; // 最小二乘法求圆心和半径 …

使用docker在3台服务器上搭建基于redis 6.x的一主两从三台均是哨兵模式

一、环境及版本说明 如果服务器已经安装了docker,则忽略此步骤,如果没有安装,则可以按照一下方式安装: 1. 在线安装(有互联网环境): 请看我这篇文章 传送阵>> 点我查看 2. 离线安装(内网环境):请看我这篇文章 传送阵>> 点我查看 说明&#xff1a;假设每台服务器已…

XML Group端口详解

在XML数据映射过程中&#xff0c;经常需要对数据进行分组聚合操作。例如&#xff0c;当处理包含多个物料明细的XML文件时&#xff0c;可能需要将相同物料号的明细归为一组&#xff0c;或对相同物料号的数量进行求和计算。传统实现方式通常需要编写脚本代码&#xff0c;增加了开…

LBE-LEX系列工业语音播放器|预警播报器|喇叭蜂鸣器的上位机配置操作说明

LBE-LEX系列工业语音播放器|预警播报器|喇叭蜂鸣器专为工业环境精心打造&#xff0c;完美适配AGV和无人叉车。同时&#xff0c;集成以太网与语音合成技术&#xff0c;为各类高级系统&#xff08;如MES、调度系统、库位管理、立库等&#xff09;提供高效便捷的语音交互体验。 L…

(LeetCode 每日一题) 3442. 奇偶频次间的最大差值 I (哈希、字符串)

题目&#xff1a;3442. 奇偶频次间的最大差值 I 思路 &#xff1a;哈希&#xff0c;时间复杂度0(n)。 用哈希表来记录每个字符串中字符的分布情况&#xff0c;哈希表这里用数组即可实现。 C版本&#xff1a; class Solution { public:int maxDifference(string s) {int a[26]…

【大模型RAG】拍照搜题技术架构速览:三层管道、两级检索、兜底大模型

摘要 拍照搜题系统采用“三层管道&#xff08;多模态 OCR → 语义检索 → 答案渲染&#xff09;、两级检索&#xff08;倒排 BM25 向量 HNSW&#xff09;并以大语言模型兜底”的整体框架&#xff1a; 多模态 OCR 层 将题目图片经过超分、去噪、倾斜校正后&#xff0c;分别用…

【Axure高保真原型】引导弹窗

今天和大家中分享引导弹窗的原型模板&#xff0c;载入页面后&#xff0c;会显示引导弹窗&#xff0c;适用于引导用户使用页面&#xff0c;点击完成后&#xff0c;会显示下一个引导弹窗&#xff0c;直至最后一个引导弹窗完成后进入首页。具体效果可以点击下方视频观看或打开下方…

接口测试中缓存处理策略

在接口测试中&#xff0c;缓存处理策略是一个关键环节&#xff0c;直接影响测试结果的准确性和可靠性。合理的缓存处理策略能够确保测试环境的一致性&#xff0c;避免因缓存数据导致的测试偏差。以下是接口测试中常见的缓存处理策略及其详细说明&#xff1a; 一、缓存处理的核…

龙虎榜——20250610

上证指数放量收阴线&#xff0c;个股多数下跌&#xff0c;盘中受消息影响大幅波动。 深证指数放量收阴线形成顶分型&#xff0c;指数短线有调整的需求&#xff0c;大概需要一两天。 2025年6月10日龙虎榜行业方向分析 1. 金融科技 代表标的&#xff1a;御银股份、雄帝科技 驱动…

观成科技:隐蔽隧道工具Ligolo-ng加密流量分析

1.工具介绍 Ligolo-ng是一款由go编写的高效隧道工具&#xff0c;该工具基于TUN接口实现其功能&#xff0c;利用反向TCP/TLS连接建立一条隐蔽的通信信道&#xff0c;支持使用Let’s Encrypt自动生成证书。Ligolo-ng的通信隐蔽性体现在其支持多种连接方式&#xff0c;适应复杂网…

铭豹扩展坞 USB转网口 突然无法识别解决方法

当 USB 转网口扩展坞在一台笔记本上无法识别,但在其他电脑上正常工作时,问题通常出在笔记本自身或其与扩展坞的兼容性上。以下是系统化的定位思路和排查步骤,帮助你快速找到故障原因: 背景: 一个M-pard(铭豹)扩展坞的网卡突然无法识别了,扩展出来的三个USB接口正常。…

未来机器人的大脑:如何用神经网络模拟器实现更智能的决策?

编辑&#xff1a;陈萍萍的公主一点人工一点智能 未来机器人的大脑&#xff1a;如何用神经网络模拟器实现更智能的决策&#xff1f;RWM通过双自回归机制有效解决了复合误差、部分可观测性和随机动力学等关键挑战&#xff0c;在不依赖领域特定归纳偏见的条件下实现了卓越的预测准…

Linux应用开发之网络套接字编程(实例篇)

服务端与客户端单连接 服务端代码 #include <sys/socket.h> #include <sys/types.h> #include <netinet/in.h> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <arpa/inet.h> #include <pthread.h> …

华为云AI开发平台ModelArts

华为云ModelArts&#xff1a;重塑AI开发流程的“智能引擎”与“创新加速器”&#xff01; 在人工智能浪潮席卷全球的2025年&#xff0c;企业拥抱AI的意愿空前高涨&#xff0c;但技术门槛高、流程复杂、资源投入巨大的现实&#xff0c;却让许多创新构想止步于实验室。数据科学家…

深度学习在微纳光子学中的应用

深度学习在微纳光子学中的主要应用方向 深度学习与微纳光子学的结合主要集中在以下几个方向&#xff1a; 逆向设计 通过神经网络快速预测微纳结构的光学响应&#xff0c;替代传统耗时的数值模拟方法。例如设计超表面、光子晶体等结构。 特征提取与优化 从复杂的光学数据中自…