OWASP揭露Agentic十大風險：快速認識AI代理常見資安挑戰
概述
隨著大型語言模型（LLM）的發展，生成式AI正朝向Agentic AI（代理AI）應用階段邁進。為應對此技術發展帶來的資安風險，OWASP（開放網路安全專案）發布了「Agentic Top 10」，系統性地識別並歸納了AI代理應用中常見的十大安全風險。
十大風險重點說明
- ASI01 – Agent Goal Hijack（代理目標劫持）：攻擊者可能透過誘導或誤導，讓AI代理誤解其目標，導致執行非預期行為。
- ASI02 – Tool Misuse & Exploitation（工具濫用與漏洞利用）：AI代理可能被誘導使用不安全或未授權的工具，進而執行惡意操作。
- ASI03 – Identity and Privilege Abuse（身分與特殊權限濫用）：代理可能以高權限身份執行指令，導致系統資源被非法使用或資料外洩。
- ASI04 – Prompt Injection（提示注入）：攻擊者透過精心設計的提示，操控AI代理產生錯誤或惡意輸出。
- ASI05 – Data Leakage（資料外洩）：代理在處理資料時，可能無意識地將敏感資訊傳輸或儲存至不安全位置。
- ASI06 – Model Inversion（模型反向工程）：攻擊者可能透過分析輸入與輸出，推測模型內部邏輯，進而進行惡意推論。
- ASI07 – Chain-of-Thought Manipulation（思考鏈操控）：攻擊者可幹擾AI代理的推理過程，使其產生錯誤或不當結論。
- ASI08 – Autonomous Decision Making Risks（自主決策風險）：當AI代理擁有自主決策能力時，其行為可能與預設規範產生偏差，導致不可預測的後果。
- ASI09 – Training Data Poisoning（訓練資料汙染）：若代理模型訓練資料被惡意汙染，將導致其產生錯誤或偏頗的輸出。
- ASI10 – Lack of Accountability（責任缺失）：當AI代理執行操作時，缺乏明確的責任歸屬，使追蹤與追訴困難。
應用與建議
OWASP Agentic Top 10為企業與開發者提供了風險評估與防護的參考框架，建議在設計與部署AI代理應用時，應從目標設定、工具選擇、權限管理與輸出驗證等層面進行嚴謹管控。