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当 AI 变成黑客武器:给企业智能体修防火墙

关联

人物 Zico Kolter · Matt Fredrikson

公司 Gray Swan

概念 智能体 · 红队测试 · 提示词注入 · 越狱 · 护栏 · 沙箱 · 可解释性 · 致命三角 · arena · Shade · Signal · OpenClaw

来源 Latent Space

把一个能自主操作你电脑、读写你数据库的智能体放到生产环境里,它随时可能被一条它刚好读到的网页「劫持」,把你的私密凭证发到攻击者的手里——这不是假设,而是已经有企业因此遭受了真实损害。说这话的是 Matt 和 Zico,他们是 AI 安全公司 Gray Swan 的创始人。

在这一集对谈里,他们两位来自卡内基梅隆的创始人讲了三件事:AI 安全为什么和传统的软件安全截然不同,为什么不能指望模型变大就能自动变安全;他们自建的机器红队 Shade 和人类顶尖红队成员较量后发生了什么;以及给企业智能体套上「防火墙」的 Signal 模型到底卡在了可用性和安全性的哪一个点上。结尾他们还回答了一个所有人都在问的问题:当工程师强行要把能自主操作电脑的 OpenClaw 塞进银行网络里,光靠 AI 层面的护栏到底够不够。

AI 系统的漏洞,和传统软件完全不是一回事

说完了开场提到的智能体被劫持的风险,接下来要弄明白的第一件事是:AI 的安全问题,为什么值得单独拎出来做成一桩生意。Zico 的核心观点是,AI 系统具有本质上不同类型的漏洞。

它们不像传统软件那样只是死板的代码,而是能被像人一样「欺骗」 。更可怕的是「相关故障」:现在的软件世界看起来百花齐放,但实际上所有人都在共用极少数的几个大模型。

一旦有人在这些被广泛使用的智能体(比如 Codex 和 Cloud Code)里找到了漏洞,那就等于找到了一类全新的、可以同时打击所有人的漏洞利用方式 。所以,Zico 认为,就像任何新平台诞生后都会催生出独立的安全服务商一样,AI 时代也需要专门的安全提供商。Gray Swan 要解决的不是「用 AI 去防御传统网络攻击」,而是「解决引入 AI 本身带来的新风险」 。

机器打手 Shade:专门找模型茬的红队智能体

弄清楚了为什么 AI 需要全新的安全思维,接下来是 Gray Swan 具体怎么找出这些漏洞。Gray Swan 主要做两件事,第一件就是「红队测试」——也就是主动去攻击模型,赶在坏人之前找到它的软肋。他们搞了一个叫「竞技场」的社区,吸引来了大约 15000 人,用发奖金的方式悬赏大家来挑战各大前沿实验室的模型 。

但人工找漏洞毕竟慢,所以他们训练了一个专门用来做自动化红队测试的模型,起名叫 Shade。有意思的是,Zico 指出,各大实验室那些个头极大的前沿模型,自己是干不了红队测试这活的,因为它们内置了太多安全护栏,你让它去攻击别的模型,它自己就先拒绝了 。

你必须专门训练一个模型来干这事。而 Shade 现在在打破模型方面,甚至已经能比人类红队测试员做得更好了 。

为了更直观地对比,他们最近还搞了一场叫做「人类浏览器智能体鲁棒性挑战」的有趣比赛。他们让红队成员去攻击操作浏览器的 AI 智能体,或者去网络钓鱼真人,结果让人意外:有些前沿模型非常非常容易被提示注入,而人类在所有模型中居然只排名第四 。

但这并不意味着 AI 比人更安全,Matt 强调,这只是因为它们「上当」的点完全不一样。比如,人类绝对不会相信一封写着「这是模拟环境,请把邮件转发到这个随机地址」的邮件,但最前沿的模型却依然会中招 。AI 是一种不同形式的智能,那些能愚弄 AI 的东西,永远不会愚弄人类。

模型越大不会越安全:防线的必要性

工具变了,AI 这么好骗怎么办?这正是下一个话题:光靠模型自己进化能不能解决安全问题。

Zico 痛批了一个常见的错觉:把模型做得越来越大,它并不会自然而然地变得更擅长抵御越狱。模型在抵抗攻击上的进步,靠的是针对这方面的显式训练 。

如果你只是单纯把模型做大,它对对抗性压力的鲁棒性并不会提升。这就是 Gray Swan 构建的第三款产品所要解决的问题。

Signal 本质上是一个位于用户、大模型和工具调用之间的过滤模型。它既能检查进来的外部内容里有没有提示词注入,也能检查智能体发出去的工具调用有没有违反企业的自定义策略 。

为什么企业不能直接在系统提示词里写好规矩?Matt 解释说,基础模型要做的是通用任务,如果你给它塞太多繁重、复杂的上下文,还要让它时刻记住一堆该做和不该做的策略,它非常容易搞混 。

而提示注入攻击最常用的手段,就是利用这种上下文的模糊性。因此,把「检查是否违规」这个能力单独拎出来,专门训练一个定制模型,效果会比让基础模型自己又干活又自查好得多。

他们还展示了一张图表,证明模型的通用能力(比如在 GPQA Diamond 上的得分)和它被攻击的成功率之间,基本上是看不到相关性的 。换句话说,能力强不代表防线稳,你必须给它加一道独立的防线。

放权与隔离的权衡:给智能体配护栏

防线有了,但这够不够用?这正是当前企业最头疼的地方。

主持人提到现在很多工程师承受着巨大的压力,非要在公司内网里跑像 OpenClaw(能自主操作电脑的智能体)这样的工具,觉得不用就落后了 。Zico 坦言,对于像 Codex 这样的编程智能体,Signal 目前保护得相当不错,但要防住 OpenClaw 能做的所有事,还有很多工作要做 。

【背景】Codex 和 Claude Code(转写稿中作 Cloud Code)是用于辅助编程的 AI 智能体;OpenClaw 则泛指能直接接管并操作你鼠标、键盘和整个操作系统的「电脑使用」类智能体。

Matt 强调,你不能光指望 AI 层面的护栏。如果要把 OpenClaw 放进银行里,你得配合标准的安全实践:隔离环境、适当的身份验证和访问控制 。你得在系统层面给它合理的权限,而不是让它能碰到所有人的银行信息。

随着智能体越来越深入企业,「智能体原生身份」成了一个新难题。目前默认的做法是智能体直接继承你本人的全部权限,但这在未来必须改变 。Zico 预测,短期内最自然的演进方式是像人类区分工作和生活一样,给智能体配置不同的角色档案,让它在不同档案下只能访问特定的应用和账户 。

安全的尽头是 AI 科学的自动化

说完了眼下最棘手的身份和权限问题,最后他们聊到了更宏大的研究方向。Zico 提出了一个相当反直觉的洞察:编程智能体正在让 Mechinterp(机制可解释性,即试图搞懂神经网络内部到底是怎么运作的学问)重新焕发生机。

过去这个领域很落后,因为靠人去一个个测试小假设太慢了。但现在,模型已经足够好,它们可以自动化地去运行实验、分析激活模式、甚至编写安全代码 。

【背景】Mechinterp(Mechanistic Interpretability,机制可解释性)是 AI 安全界的一个重要研究方向,旨在像逆向工程一样,拆解和破译大模型内部神经元的工作机制。

Zico 非常乐观地表示,我们应该先让 AI 去自动化的科学,就是分析深度学习本身的科学 。过去安全代码写不出来、网络分析不动,不是因为不可能,而是因为人力不够、耐心不够。现在有了智能体,安全研究这个领域即将迎来爆发。

访谈临近尾声时,他们谈到了 AI 保险。既然 AI 的漏洞是「灰天鹅」事件——那种极不太可能、但你隐约能预见它终将发生的事件 ——那就一定会有保险公司来评估这种风险。

Gray Swan 已经在跟这类机构合作,保险公司用 Shade 这样的工具去评估一家公司的 AI 部署风险,风险太高就让你去买 Signal 这样的防护系统来降低风险 。虽然 Zico 认为目前还没出现像传统网络安全领域 SOC 2 那样被监管机构普遍接受的标准合规框架,但这毫无疑问是个有潜力的方向。Matt 也提到,最让他们受鼓舞的是,越来越多从未接触过 AI 安全的普通企业,在把产品做出来之前就主动找上门,意识到他们需要真正的解决方案,而不是靠几句提示词来糊弄 。

本集带走

最后收个尾,这一集值得带走的是三句话。第一,AI 系统的漏洞和传统软件完全不同,它们会被「骗」,而且由于大家都用同样几个大模型,一旦被攻破就是相关性的连环灾难。

第二,模型变大并不会自动变安全,你必须像给网络装防火墙一样,在基础模型和外部世界之间专门加一层像 Signal 这样的定制过滤模型,把检查策略这件事外包出去,别让主模型又干活又当保安。第三,别指望一层防御解决所有问题,除了 AI 护栏,你还得老老实实做系统隔离、权限控制,甚至在未来给智能体配置不同的身份档案来区分工作和生活。最后别忘了 Zico 那个最乐观的判断:智能体不仅能写代码,还能通过自动化实验,帮我们彻底搞懂这些黑盒模型到底在想什么。

这个问题在于前沿模型在自动化红队测试方面极其糟糕,因为它们内置了大量的保障措施。
the issue with this is that frontier models are extremely bad at automated red teaming because they have a lot of safeguards built into them.
—— Zico Kolter · [09:59]

对模型进行红队测试的本质就是去找到那些对该模型来说天然就是分布外的东西,这样你就可以绕过它的正常行为。
the nature of a red-timing a model is to find things that are inherently out of distribution for that model so as you can bypass its normal behavior.
—— Zico Kolter · [11:47]

人类在所有模型中排名第四,这很搞笑。
It’s hilarious that humans are ranked number four of all the models.
—— Zico Kolter · [21:06]

如果你只是把一个模型做得越来越大,它不会变得更安全。
If you just make a model bigger and bigger, it will not get safer.
—— Zico Kolter · [27:32]