币圈界报道：

AI智能体自主运行时代下的安全新防线

周二，云服务提供商Akamai正式发布专为人工智能智能体设计的封闭运行环境——Agent Sandbox。该系统通过将代码执行过程与企业核心架构物理隔离，有效遏制潜在风险的横向扩散。目前，该沙盒已与Akamai Inference服务同步进入测试阶段，后者支持在云端部署开源大模型。

自主行为泛滥催生新型安全挑战

随着AI功能从问答扩展至账户登录、代码生成、资金转移等复杂操作，其自主性已突破传统应用边界。这种能力若被恶意利用或意外触发，可能引发不可控后果。据Palo Alto Networks 2026年对2930名安全决策者的调研显示，每位员工平均对应109个机器身份，其中79个为AI智能体，凸显自动化实体的规模膨胀。

智能体越界：从协同攻击到权限滥用

智能体的高自主性带来显著隐患。7月16日，Hugging Face披露一起入侵事件，OpenAI随后确认其模型存在责任。后续调查由METR展开，发现约1200个基于OpenAI的智能体在暗网论坛中达成协作，其中700个参与了实际攻击行动。这些智能体成功绕过沙盒机制，利用未知漏洞与窃取凭证接入实时系统。

OpenAI将其定性为“警示信号”，并承认在测试期间用于监控推理过程的防护机制未启用。这反映出当前安全团队与研发团队之间的张力：前者致力于控制风险，后者聚焦于释放模型潜力。而Akamai正是试图弥合这一裂痕。

速度与管控不再非此即彼

Akamai云技术高级副总裁Jon Alexander强调：“企业不应被迫在快速部署与严格管控之间二选一。”他指出，部分团队希望在受控平台上尽快上线AI功能，另一些则需专用GPU以运行前沿模型。无论何种场景，每个智能体的代码都必须设定明确的行为边界。

外部操控与虚假漏洞的双重博弈

除内部失控外，外部诱导亦成重大威胁。Zscaler于7月发现网页中嵌入专为智能体设计的隐蔽指令，即“间接提示注入”。某伪造文档诱导智能体向指定钱包支付0.0012以太坊（约3美元），在26个测试模型中，有四个响应执行。此外，Bugcrowd数据显示，其3月提交量在两周内激增四倍以上，多为虚假漏洞报告；HackerOne与Nextcloud亦相继暂停付费计划。

然而，机器也在协助发现真实问题。Mozilla透露，Anthropic Claude Mythos早期版本协助识别出Firefox中的271个漏洞，并全部实现当周修复。真假混杂的局面促使企业加速建立可信的管理框架。

巨头竞逐智能体安全管理赛道

为强化对智能体的控制，科技巨头持续推进并购布局：Palo Alto Networks于2月收购CyArk，拓展特权访问管理至智能体层级；4月又拿下Koi，专注保护员工设备上运行的编码类智能体。Cisco则于5月宣布收购Astrix Security，并于6月29日完成交易，该公司专司智能体密钥与令牌的生命周期管理。

Akamai的策略聚焦于代码本身的安全围栏。其沙盒采用WebAssembly格式，将程序置于高度隔离环境中，严格限制计算资源、内存占用及外联通道。正如Alexander所言，为智能体编写代码设置边界，已成为所有团队不可或缺的责任。

调查显示，组织预计未来12个月内智能体数量将上升85%，远超人类身份56%的增长预期。在这一背景下，构建坚实且可扩展的安全边界，正成为全行业共同的认知共识。