前思科AI安全研究人员近日联合创立了一家新公司，专门应对一个在一年前几乎还不存在的问题：如何保护企业交由AI智能体管控的核心系统安全。

　　Tenet Security今日正式发布了一款平台，旨在拦截恶意AI智能体行为，防止其进入生产系统。该平台的核心技术名为智能体侧仿线;（Agent-Side Simulation），能够在智能体与实时基础设施交互之前，预测并模拟其可能采取的下一步行动。

　　一旦某条执行路径被判定存在风险，Tenet将在损害发生之前介入，并生成一份详细说明为何该操作被拦截的追踪报告。现有大多数安全工具仅在可疑行为发生后才触发告警，而Tenet的目标是在智能体真正采取行动之前，率先发现并遏制问题。

　　当前，越来越多的企业正赋予AI智能体真实的自主操作权限，包括运行代码、访问数据库以及直接修改线上系统。然而，一旦智能体在环境中运行，安全团队往往难以追踪其具体行为。Tenet指出，企业实际运行的AI智能体数量，往往是安全团队所掌握数量的五倍之多。

　　AI智能体可能是企业数十年来见过的最大生产力突破，这也正是各组织争相快速部署的原因，Tenet联合创始人兼首席执行官Barak Sternberg表示，但与此同时，我们正进入一个自主智能体以大多数安全工具从未设计应对的方式，与系统、数据及其他智能体进行交互的全新时代。

　　Sternberg与Nevo Poran共同创立了Tenet。两人均为攻击性安全研究人员，此前曾在思科AI Defense部门工作，深入研究攻击者如何入侵自主系统。更早之前，两人共同运营了网络安全公司Wild Pointer，该公司曾实现七位数年收入，客户涵盖多家财富500强企业。Sternberg与Poran均曾在DEF CON和Black Hat等顶级安全会议上发表演讲。

　　此次正式发布，是在公司旗下Tenet Threat Labs的研究基础上推进的。该实验室将一类新型攻击命名为智能体劫持（agentjacking），其核心手法是操控AI智能体执行攻击者预设的指令。

　　攻击者将恶意指令隐藏在智能体可能读取的内容中，例如电子邮件、日志条目或数据库记录。当智能体读取到这些内容时，隐藏指令便会接管并重定向智能体的后续行为。Tenet表示，该公司在逾100个企业环境中测试了这一攻击方式，发现数千家组织存在被攻击的风险，而传统安全工具买球股份有限公司均未能检测到该威胁——因为智能体所执行的操作均在其被授权的范围之内，并未触发任何告警。

　　早期部署案例已印证了这一问题的严峻程度。在法律行业中，一家年经常性收入达10亿美元的企业，在使用该平台的六个月内，智能体部署数量从2个增长至逾20个，期间成功拦截了超过10次攻击企图，其中包括一次严重的跨站脚本攻击。另有一家财富1000强客户，在单个周末内被Tenet发现有一个失控智能体消耗了数万美元的Token资源。

　　我们日益发现，AI智能体本身正在成为攻击路径的一部分，Poran表示，唯一能够捕获这些威胁的时机，是在运行时、在智能体决定采取行动的那一刻。

　　A：智能体侧仿真（Agent-Side Simulation）是Tenet Security的核心技术，它会在AI智能体与实际生产系统交互之前，预先模拟智能体可能采取的下一步行动。如果某条执行路径被判定存在风险，系统会在损害发生前主动介入并阻止，同时生成一份详细说明拦截原因的追踪报告。这与传统安全工具事后告警的方式不同，Tenet强调的是事前预防。

　　Q2：智能体劫持攻击是怎么回事，为什么传统安全工具检测不到？

　　A：智能体劫持（agentjacking）是Tenet Threat Labs定义的一类新型攻击。攻击者将恶意指令隐藏在AI智能体会读取的内容中，比如电子邮件、日志条目或数据库记录。智能体读取后，隐藏指令就会接管并重定向其行为。传统安全工具之所以无法检测，是因为智能体执行的操作仍在其被授权范围内，不会触发任何告警机制。Tenet在超过100个企业环境中测试后，发现数千家机构面临此类风险。

　　A：Tenet公开了两个早期部署案例。一是法律行业中一家年经常性收入10亿美元的企业，六个月内智能体部署数量从2个增至20余个，期间平台拦截了超过10次攻击，包括一次严重的跨站脚本攻击。二是一家财富1000强企业，平台在单个周末内发现一个失控的AI智能体消耗了数万美元的Token资源，及时阻止了进一步损失。