AI 代理安全
与威胁缓解
AI 代理的攻击面比传统软件更广。提示注入、数据泄露、委托循环、未授权访问——JieGou 的治理堆栈通过 PII 检测、渐进式自主、循环检测和 30 种审计日志类型来缓解每个攻击向量。
攻击面
AI 代理的攻击面比传统软件更广
传统软件有已知的输入和输出。AI 代理接受自然语言、做自主决策、委托给其他代理并访问外部工具。每个能力都是潜在的攻击向量。
提示注入
恶意输入旨在覆盖系统提示、绕过安全指南或使代理执行非预期操作。
输入清理、系统提示隔离、置信度评分和 PII 检测在注入尝试到达 LLM 之前拦截。渐进式自主确保高风险操作需要人工审核。
数据泄露
代理提取敏感数据——PII、财务记录、专有信息——并通过工具调用或输出通道发送到未授权目的地。
PII 检测搭配可逆令牌化在 LLM 处理前剥离敏感数据。信封密钥加密（BYOK）保护静态数据。数据敏感度标签（即将推出）按风险等级分类信息。
委托循环
多代理系统中代理 A 委托给代理 B，代理 B 又委托回代理 A——造成无限循环，消耗资源、产生成本且无有用输出。
多代理循环检测自动识别并打断委托循环。委托深度限制封顶代理链式委托次数。共享内存隔离防止代理相互破坏状态。
未授权访问
代理访问超出授权范围的工具、数据源或执行操作——可能是配置错误或过于宽泛的权限被利用。
RBAC 搭配 5 种角色和 20 种细粒度权限。渐进式自主限制代理在无审核下可执行的操作。MCP 服务器权限范围执行最小权限访问。30 种操作类型的完整审计日志提供取证证据。
安全堆栈
7 层 AI 代理安全
JieGou 的安全不是后补的——而是织入平台的每一层。从输入端的 PII 检测到输出端的审计日志，每个代理操作都经过多重安全检查点。
PII 检测与可逆令牌化
自动检测个人身份信息——姓名、电子邮件、电话号码、地址、社会安全号码、信用卡号码——在数据到达 LLM 之前。敏感数据被替换为可逆令牌，授权用户可以反令牌化输出，而 LLM 永远不会看到原始数据。
渐进式自主——4 个信任级别
四个自主级别，从完全手动到完全自主。代理从受监督开始，通过一致的表现获得独立。信任升级由策略驱动，准确率下降时自动降级。每个部门、每个工作流可有不同策略。
多代理循环检测
多代理工作流中的实时委托循环检测。当代理 A 委托给代理 B 又委托给代理 A 时，循环被自动检测并打断——在资源浪费或成本失控之前。
委托深度限制
可配置的代理链式委托次数上限。防止复杂多代理编排中的蓄意滥用和意外的无限委托链。
审计日志——30 种操作类型
每个代理操作以 30 种不同的操作类型记录——工具调用、LLM 调用、委托事件、审核决定、数据访问、配置变更等。完整的取证轨迹，用于合规、事件响应和治理。
信封密钥加密（BYOK）
所有 API 密钥、凭证和敏感配置使用 AES-256-GCM 信封加密进行加密。自带密钥（BYOK）支持让企业管理自己的加密密钥——JieGou 永远无法访问您的原始凭证。
数据敏感度标签
按敏感度等级分类数据——公开、内部、机密、受限。敏感度标签贯穿整个管线：哪些代理可以访问什么数据、哪些输出需要审核、哪些结果可以外部共享。
管线
每个代理操作都经过安全管线
比较
AI 代理安全比较
| 能力 | JieGou | 其他平台 |
|---|---|---|
| PII 检测 | 内置、实时、可逆令牌化 | 大多：无 | Microsoft：DLP 附加组件 |
| 自主级别 | 4 级别搭配信任升级 | 全部：二元 HITL 或无 |
| 循环检测 | 自动、实时 | 全部：无内置 |
| 委托限制 | 可配置深度上限 | 全部：无内置 |
| 审计轨迹 | 30 种操作类型、完整取证轨迹 | Zapier：基本 | LangSmith：追踪 | n8n：日志 |
| 密钥加密 | AES-256-GCM 信封加密、BYOK | 各异——大多使用平台管理密钥 |
| 数据分类 | 敏感度标签（即将推出） | Microsoft：Purview | 其他：无 |
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