隨著 2026 年生成式 AI 從「對話框」邁向「代理人 (Agent)」，我們正進入一個 AI 助理能主動採取行動的新時代。不同於以往僅能回覆訊息的 ChatGPT，現今的主動式 AI 助理（如 ClawdBot、Manus 等）具備了操作瀏覽器、讀寫文件、執行程式碼、甚至代表使用者發送郵件與進行交易的能力。然而，當 AI 擁有了「手」與「權限」，其背後的資安隱患也隨之升級。

一、從「被動」到「主動」：AI 安全威脅的質變

在過去，AI 資安的主要威脅集中在「提示詞注入 (Prompt Injection)」導致的資訊洩漏。但在代理式 AI 時代，威脅轉變為實質的「操作風險」。

1. 間接提示詞注入 (Indirect Prompt Injection)：這是目前最危險的攻擊手段。攻擊者無需與 AI 直接對話，只需將惡意指令隱藏在 AI 助理會讀取的網頁、郵件或文檔中。當 AI 助理掃描該內容時，惡意指令會被觸發，命令 AI 將使用者的私鑰發送至外部伺服器，或刪除雲端儲存空間的檔案。
2. 權限蔓延與權限濫用：為了讓 AI 助理好用，使用者往往會賦予其高權限（如存取整個硬碟、讀取所有 Slack 訊息）。一旦模型發生幻覺或遭到劫持，AI 可能會在未經授權的情況下執行毀滅性操作。
3. 數據供應鏈漏洞：主動式 AI 助理通常會串接多個插件 (Plugins) 或技能 (Skills)。若其中一個第三方插件存在漏洞，攻擊者便可以此為跳板，滲透使用者的核心工作環境。

二、構建 AI 代理人的防禦防線

面對日益主動的 AI，資安專家建議採取「多層次防禦架構」，確保 AI 在可控的邊界內運作。

1. 執行環境的沙箱化 (Sandboxing) 所有的 AI 操作（尤其是涉及代碼執行與文件修改的操作）都應該在隔離的沙箱環境中進行。例如，使用 Docker 容器或輕量化虛擬機 (MicroVM)，限制 AI 僅能存取特定的目錄，且在任務結束後自動銷毀環境，防止惡意腳本持久化。

2. 關鍵操作的「人機協作 (Human-in-the-Loop)」 雖然我們追求自動化，但對於「具備不可逆影響」的操作，必須實施強制性的審核機制。例如：發送對外郵件、執行金融轉帳、刪除大量數據。系統應跳出通知要求人類確認，而非由 AI 全權負責。

3. 輸出入過濾與政策網關 (AI Gateway) 在 AI 模型與執行環境之間，應部署一層資安網關。這層網關能即時檢測輸入的指令是否包含敏感模式（如讀取 /etc/passwd），同時掃描輸出結果是否包含使用者的個資 (PII) 或秘密金鑰。透過定義明確的「拒絕原則 (Deny-by-default)」，能有效阻絕大部分的注入攻擊。

4. 最小權限原則 (Principle of Least Privilege) 不要賦予 AI 助理一個「全能帳號」。應針對不同任務創建細粒度的權限。例如，負責整理信件的 AI 僅能擁有郵件唯讀權限，不應具備修改系統設定或存取瀏覽器歷史紀錄的權限。

三、2026 年資安趨勢：AI 驅動的動態監控

除了靜態的防禦，針對主動式 AI 的行為監控也至關重要。資安人員應導入「行為基準線 (Behavioral Baselining)」技術。如果一個平時只處理文字摘要的 AI 助理，突然開始掃描區域網路內的 IP 位址，或大量調用加密 API，監控系統應立即觸發斷路器 (Circuit Breaker)，中斷該 AI 的運行並發出告警。

結語

主動式 AI 助理無疑是提升效率的利器，但其帶來的資安挑戰不容忽視。企業與個人在使用這類工具時，不應盲目追求「全自動化」，而應在「功能」與「可控」之間取得平衡。透過沙箱隔離、權限限縮與即時監控，我們才能在享受 AI 帶來的便利時，守住資安的最後一道防線。