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AI Agent 權限管理：時代風險下的存取、問責與安全管控
AI Agent 的快速普及正在重塑企業運作模式，從客服自動化到財務分析，其效率提升的背後卻隱藏著嚴峻的資安挑戰。根據 SailPoint 最新研究，96% 的資訊科技專業人士認為 AI 代理構成日益嚴重的安全風險，但 98% 的企業仍計劃擴大採用（SailPoint, 2025）。這種矛盾現象揭示了當前企業在 AI 權限管理上的關鍵缺口：傳統的身份與存取管理（IAM）架構已無法有效應對 AI 代理的自主性與複雜性。
AI 代理的權限漂移危機
與傳統用戶或服務帳戶不同，AI 代理具有三大特徵：
- 被賦予目標而非單次提問
- 可自行規劃決策流程
- 能直接呼叫系統執行行動
這些特性導致「權限漂移」（Privilege Drift）現象，即 AI 代理在使用過程中逐漸累積超出原始授權範圍的權限。例如，一間中型跨國企業在鼓勵各部門自由開發 AI 代理後，發現法務主管竟能存取行銷部的未公開數據，而已離職員工的代理權限仍未被收回（EgentHub, 2026）。
OWASP 最新發布的 AI 代理 Top 10 風險清單指出，這些風險多發生在系統「正常運作」狀態下，且行為本身符合權限設定，因此難以被傳統資安機制察覺（Wizon, 2025）。
問責機制的崩解
AI 代理的委託權限模式打破了傳統的問責架構。當代理代表多個用戶或團隊行動時，其操作的所有權、審批流程與責任歸屬變得模糊不清。Freebuf 的分析指出，企業環境中存在三類 AI 代理風險：
- 無明確所有者的代理
- 跨系統運作的高權限代理
- 缺乏定期審查的持久性代理
這些代理往往被賦予過於寬泛的權限，以確保其功能性，但卻缺乏對應的監管機制。SailPoint 的調查顯示，23% 的受訪企業曾發生 AI 代理被誘導洩露存取憑證的事件（SailPoint, 2025）。
安全管控的新框架
針對 AI 代理的權限管理，企業需採取以下關鍵措施：
1. 以身份為核心的安全策略
將 AI 代理視為「機器身份」的擴展，實施：
- 最小權限原則（Principle of Least Privilege）
- 即時權限管理（Just-In-Time Access）
- 完整的權限可視性
2. 動態權限審查機制
建立自動化的權限審查流程，包括：
- 定期檢視代理的存取範圍
- 監控異常的權限累積
- 自動收回未使用權限
3. 多層次問責架構
明確定義代理的：
- 所有者（Owner）
- 審批者（Approver）
- 監管者（Supervisor）
Microsoft Cloud Adoption Framework 建議將法規要求轉化為技術控管，例如使用 Microsoft Purview 將 GDPR 或 HIPAA 要求整合至代理的工作流程中（Microsoft, 2025）。
實務建議
企業在導入 AI 代理時應：
- 在專案初期即規劃權限架構
- 建立代理的生命週期管理流程
- 實施持續的權限監控與稽核
- 將代理納入現有的 IAM 系統
特別是對於存取敏感資料的代理，應採用「零信任」模型，要求每次存取都進行身份驗證與授權確認。
參考資料與原文來源
- 🔗 EgentHub: 當權限管理跟不上效率，企業最容易忽略的3 個資安漏洞
- 🔗 Wizon: AI 代理-被賦權的風險
- 🔗 Freebuf: 谁批准了这些AI Agent？重新思考AI时代下的访问权限
- 🔗 SailPoint: AI 代理迅速普及，推動對進階安全性的迫切需求
- 🔗 Microsoft: 組織內AI 代理的治理與安全
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