AI Agent 安全风险曝光：攻击者可利用 “记忆污染” 诱导资金误操作

ChainCatcher 消息，GoPlus Security 团队在其 AgentGuard AI 项目中披露一种新型攻击方式：通过 “历史记忆注入（memory poisoning）” 诱导 AI 代理执行未经明确授权的敏感操作。攻击方式并不依赖传统漏洞或恶意代码，而是利用 AI 代理的长期记忆机制。例如攻击者先诱导代理 “记住偏好”，如 “通常优先主动退款而不是等待拒付”，随后在后续指令中使用 “按惯例处理”“照之前方式执行”等模糊表述，从而触发自动化资金操作。GoPlus 指出，这类风险的关键在于 AI 代理会将 “历史偏好” 误当作授权依据，进而在退款、转账、配置修改等操作中产生资金损失或安全事件。针对该问题，团队提出多项防护建议，包括：

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涉及退款、转账、删除或敏感配置的操作必须进行当前会话显式确认“习惯”“通常方式”“照旧”等记忆类指令应视为高风险状态变更长期记忆必须具备可追溯机制（写入者、时间、是否确认）模糊指令应自动提升风险等级并触发二次验证长期记忆不得替代实时授权流程该团队强调，应将 “AI 代理记忆系统” 视为潜在攻击面，并通过专门安全框架进行约束与审计。