大语言模型权限泛滥：自主性失控带来的安全风险

发布时间：2025-11-05 10:40:29 来源：创站工坊 作者：IT科技类资讯

要使AI代理能够"思考"并自主行动，大语带必须赋予其自主权（agency），言模即允许其与其他系统集成、型权限泛读取分析数据并执行命令。滥自但随着这些系统获得对信息系统的主性深度访问权限，人们越来越担忧其权限过度扩张——当这些工具被赋予过多权力、失控访问权限和信息时，安全将产生严重安全隐患。风险

举例而言，大语带假设某大语言模型（LLM）获准访问存储敏感客户数据（姓名、言模联系信息、型权限泛购买记录等）的滥自CRM数据库。如果它不仅允许用户访问自己的主性客户记录，还能查看和删除其他用户的失控条目，这就是安全典型的权限泛滥。这种现象特指LLM执行未授权命令、意外泄露信息或与其他系统进行超出其定义范围交互的情况。

(1) 功能越界

当LLM代理获得超出其原始设计范围的功能、API或插件访问权时就会发生。例如，集成到智能家居系统中的LLM不仅能控制灯光开关，还能禁用警报系统、关闭安防摄像头以及操控门锁。

(2) 权限溢出

LLM代理获得超出必要范围的权限。例如，某邮件助手除读写删除邮件外，还能访问即时消息和用户网盘中的敏感文件（电子表格、公司记录）。

(3) 自主性失控

LLM代理为达成目标突破操作和伦理边界，产生不可预测行为。例如，管理社交媒体的LLM误解用户问题，导致敏感信息泄露或发布不当回应，造成数据泄漏或声誉损害。

当LLM代理被赋予过度权限时，将危及安全核心原则：

威胁行为者通过多种技术滥用LLM的过度权限：

通过以下安全措施可降低权限泛滥风险：

自主性LLM的权限泛滥给企业带来重大风险。各组织必须调整安全策略，以应对这类新一代AI系统带来的多重威胁。

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