ChainCatcher 消息，GoPlus Security 團隊在其 AgentGuard AI 項目中披露一種新型攻擊方式：透過「歷史記憶注入（memory poisoning）」誘導 AI 代理執行未經明確授權的敏感操作。攻擊方式並不依賴傳統漏洞或惡意代碼，而是利用 AI 代理的長期記憶機制。例如，攻擊者先誘導代理「記住偏好」，如「通常優先主動退款而不是等待拒付」，隨後在後續指令中使用「按慣例處理」「照之前方式執行」等模糊表述，從而觸發自動化資金操作。GoPlus 指出，此類風險的關鍵在於 AI 代理會將「歷史偏好」誤當作授權依據，進而在退款、轉帳、配置修改等操作中產生資金損失或安全事件。針對該問題，團隊提出多項防護建議，包括：· 涉及退款、轉帳、刪除或敏感配置的操作必須進行當前會話顯式確認·「習慣」「通常方式」「照舊」等記憶類指令應視為高風險狀態變更·長期記憶必須具備可追溯機制（寫入者、時間、是否確認）·模糊指令應自動提升風險等級並觸發二次驗證·長期記憶不得替代實時授權流程。該團隊強調，應將「AI 代理記憶系統」視為潛在攻擊面，並透過專門安全框架進行約束與審計。
新的 AI 代理安全風險：記憶中毒可能觸發未授權的資金操作
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精華摘要
隨著 GoPlus 安全團隊在其 AgentGuard 專案中揭示了一種新的 AI 威脅，風險管理的關注日益增加。攻擊者可利用記憶中毒手段，操縱 AI 代理執行未經授權的資金轉移。透過植入基於偏好的記憶，攻擊者後續可透過模糊指令觸發行動。核心問題在於代理將記憶條目誤認為授權，這可能干擾自動交易中的風險與報酬比評估。為降低風險，GoPlus 建議對敏感操作要求明確批准，將基於記憶的輸入視為高風險，並確保所有長期記憶條目均可追蹤。模糊指令應具有較高的風險等級，且即時授權不得被儲存的偏好所取代。
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