AI智能体已经迅速从实验性工具发展为安全、工程、IT和运营日常工作流程的核心组件。最初作为个人生产力工具，如个人代码助手、聊天机器人和副驾驶，现已演进为嵌入关键流程的组织级共享智能体。这些智能体可以协调跨多个系统的工作流程，例如：

人力资源智能体根据HR系统更新，在IAM、SaaS应用、VPN和云平台上配置或取消配置账户。

变更管理智能体验证变更请求，更新生产系统配置，在ServiceNow中记录审批，并更新Confluence中的文档。

客户支持智能体从CRM检索客户上下文，检查计费系统中的账户状态，在后端服务中触发修复，并更新支持工单。

为了大规模交付价值，组织AI智能体被设计为服务多个用户和角色。相比个人用户，它们被授予更广泛的访问权限，以便访问高效运作所需的工具和数据。

这些智能体的可用性带来了实际的生产力提升：更快的分类、减少手动工作和简化操作。但这些早期成果伴随着隐藏的成本。随着AI智能体变得更强大、集成更深入，它们也成为了访问中介。它们的广泛权限可能掩盖谁在实际访问什么，以及在什么权限下访问。在关注速度和自动化的过程中，许多组织忽视了正在引入的新访问风险。

组织智能体通常被设计为跨多个资源运作，通过单一实现为多个用户、角色和工作流程提供服务。这些智能体不是与个人用户绑定，而是作为共享资源运作，能够响应请求、自动执行任务，并代表多个用户跨系统协调操作。这种设计使智能体易于部署且可在整个组织中扩展。

为了无缝运行，智能体依赖共享服务账户、API密钥或OAuth授权来与交互系统进行身份验证。这些凭证通常是长期有效且集中管理的，允许智能体在无需用户参与的情况下持续运作。为了避免摩擦并确保智能体能够处理广泛的请求，权限经常被广泛授予，涵盖比任何单个用户通常需要的更多系统、操作和数据。

虽然这种方法最大化了便利性和覆盖范围，但这些设计选择可能无意中创建了绕过传统权限边界的强大访问中介。

组织智能体通常以远超个人用户的权限运作，使它们能够跨越多个系统和工作流程。当用户与这些智能体交互时，他们不再直接访问系统；相反，他们发出请求，由智能体代表他们执行。这些操作在智能体的身份下运行，而不是用户的身份。这破坏了传统的访问控制模型，其中权限在用户级别执行。访问受限的用户可以通过智能体间接触发他们无权直接访问的操作或检索数据。由于日志和审计跟踪将活动归因于智能体而非请求者，这种权限提升可能在没有明确可见性、问责制或策略执行的情况下发生。

智能体驱动的权限提升风险往往出现在微妙的日常工作流程中，而不是明显的滥用。例如，对金融系统访问受限的用户可能与组织AI智能体交互以"总结客户表现"。智能体以更广泛的权限运作，从计费、CRM和金融平台提取数据，返回用户无权直接查看的见解。

在另一个场景中，没有生产访问权限的工程师要求AI智能体"修复部署问题"。智能体调查日志，修改生产环境中的配置，并使用其自己的提升凭证触发管道重启。用户从未接触生产系统，但生产系统却代表他们被更改。

在这两种情况下，没有明确违反策略。智能体是被授权的，请求看似合法，现有的IAM控制在技术上得到执行。然而，访问控制实际上被绕过了，因为授权在智能体级别而不是用户级别进行评估，造成了意外且往往不可见的权限提升。

传统安全控制围绕人类用户和直接系统访问构建，这使它们不太适合智能体中介的工作流程。IAM系统基于用户身份执行权限，但当操作由AI智能体执行时，授权是根据智能体的身份而不是请求者的身份进行评估。结果，用户级限制不再适用。日志记录和审计跟踪通过将活动归因于智能体的身份来加剧问题，掩盖了谁发起了操作以及为什么。对于智能体，安全团队失去了执行最小权限、检测滥用或可靠归因意图的能力，允许权限提升在不触发传统控制的情况下发生。缺乏归因也使调查复杂化，减慢事件响应，并使在安全事件期间难以确定意图或范围。

随着组织AI智能体承担跨多个系统的运营责任，安全团队需要清楚了解智能体身份如何映射到关键资产，如敏感数据和运营系统。了解谁在使用每个智能体以及用户权限与智能体更广泛访问之间是否存在差距至关重要，这可能创建意外的权限提升路径。没有这种背景，过度访问可能保持隐藏和未受挑战。安全团队还必须持续监控用户和智能体权限的变化，因为访问随时间演进。这种持续的可见性对于在新的提升路径被悄悄引入时识别它们至关重要，在它们被滥用或导致安全事件之前。

AI智能体正在迅速成为企业中最强大的参与者之一。它们自动化复杂工作流程，跨系统移动，并以机器速度代表许多用户行动。但当智能体被过度信任时，这种力量变得危险。广泛的权限、共享使用和有限的可见性可能悄悄地将AI智能体转变为权限提升路径和安全盲点。

安全智能体采用需要可见性、身份意识和持续监控。Wing通过持续发现在您环境中运行的AI智能体、它们可以访问什么以及如何被使用来提供所需的可见性。Wing将智能体访问映射到关键资产，将智能体活动与用户上下文相关联，并检测智能体权限超过用户授权的差距。

通过Wing，组织可以自信地拥抱AI智能体，在不牺牲控制、问责制或安全性的情况下释放AI自动化和效率。

Q&A

Q1：AI智能体为什么会成为权限提升的风险？

A：AI智能体通常被授予比个人用户更广泛的权限来服务多个用户和工作流程。当用户通过智能体执行操作时，系统将操作归因于智能体身份而非用户身份，这样访问受限的用户就能间接获得他们本来无权直接访问的数据和系统，形成权限提升路径。

Q2：传统安全控制为什么无法有效防范智能体权限提升？

A：传统IAM系统基于人类用户和直接系统访问设计，当AI智能体代表用户执行操作时，授权评估针对智能体身份而非实际请求者。同时，日志记录也归因于智能体，掩盖了真实的操作发起者，使安全团队失去了执行最小权限原则和检测滥用的能力。

Q3：如何安全地部署和使用组织级AI智能体？

A：需要建立持续的可见性和监控机制，包括发现环境中的AI智能体及其访问权限，将智能体访问映射到关键资产，关联智能体活动与用户上下文，检测权限差距。同时要实施身份感知的访问控制，确保在获得AI自动化效率的同时保持安全控制和问责制。