LLM代理安全威脅概述
隨著大規模型（LLM）在多代理系統與自動化流程中的應用日益普及，其強大的語言理解與生成能力也帶來前所未有的安全挑戰。根據 arXiv:2507.06850v4 的最新研究指出，現有主流模型在代理化部署情境下會暴露三大攻擊面──直接提示注入（Direct Prompt Injection）、RAG 後門（RAG Backdoor）與代理間信任邊界濫用（Inter-Agent Trust Exploitation），最終可導致受害端電腦被完全接管。
主要攻擊面：直接提示注入
在直接提示注入攻擊中，惡意提示訊息透過不受控的用戶輸入或 API header 橋接到 LLM，嵌入執行系統指令的 payload。根據研究中對 18 種模型的測試，94.4％ 的模型均對此類攻擊失守。實戰中，攻擊者可誘使後端代理自動將惡意程式下載並執行，從而獲取 shell 權限。從微服務與容器化部署角度，可採用 Input Sanitization 與 Echo Suppression 等機制降低風險（參見 OpenAI 安全白皮書）。
隱匿攻擊途徑：RAG後門
檢索增強生成（RAG）框架將外部知識庫與 LLM 結合，提升回答準確度。但當知識庫遭暗中植入後門資料時，惡意內容便能在生成過程中被觸發。實驗顯示 83.3％ 的模型在未攔截出處註記情況下，會自動執行後門指令。建議於知識庫設計多層審查流程，並採用細粒度存取控制（ACL）及 Hash 校驗（SHA-256）防篡改，以確保 RAG 資料源的完整性與可追溯性。
多代理信任邊界濫用
在多代理系統中，代理間通常會以「同儕」關係交換結果或指令。研究發現，儘管某些 LLM 能對直接注入與 RAG 後門進行初步防禦，但當惡意同儕代理以正常詢問模式傳遞 payload 時，100％ 會照單執行。此種「代理信任濫用」突顯了多代理設計中缺乏上下文隔離（Context Isolation）機制的嚴重性。
防禦與開發流程建議
面對 LLM 代理攻擊，除了強化模型本體的 Prompt Filtering 與 Embedding Watermarking，企業資訊安全團隊亦應將攻擊面納入 DevOps 流程：
1. CI/CD 前置驗證：自動化測試中納入惡意提示模擬攻擊。
2. 沙箱執行：將代理程式置於最小權限容器，並開啟行為監控（如 eBPF）。
3. 日誌與審計：依據 GDPR 規範保留交互紀錄，並持續納入 SIEM 分析。
結語與未來研究方向
隨著 LLM 在後端決策、自動化運維與智慧客服等場域的滲透，其自身即成為下一代攻擊面。未來可考慮以零信任架構（Zero Trust Architecture）及多模型交叉驗證（Cross-Model Verification）機制，減少單一模型失守帶來的風險。同時，建議社群與廠商增強對「代理化 LLM」的安全基準研訂與 Benchmark，以共同抵禦這場由 AI 本身發起的安全威脅。
