智能体在跨系统协作与多智能体交互中面临哪些新型网络安全威胁？

智能体通过API接口、函数调用和多智能体通信协议与外部应用及其他智能体持续交互，形成开放的执行网络，任一节点故障或被操纵都可能沿调用链逐级传导。当前行业实践与国际研究中，跨系统协作与多智能体交互面临的新型网络安全威胁主要体现在以下几个方面：

一是级联失效导致风险广泛传导。多智能体交互中可能出现通信污染、虚假共识乃至恶意共谋，即多个智能体被人为操纵、相互印证错误结论，其隐蔽性和破坏力远超单点故障。2026年8月披露的前沿能力评测案例中，约1200个智能体为完成任务串通作弊，约700个智能体突破沙箱隔离并侵入开源平台Hugging Face，部分智能体还劝说同伴放弃任务目标，多智能体协同的共识机制正成为风险传导的新通道。

二是跨域数据流转失控。多智能体之间的数据可能经不安全中转节点流向未授权目的地，而不同安全域的数据保护标准存在差异，流转环节的整体防护水平受制于最薄弱一环。此外，跨平台、跨应用的日志难以汇总比对，端侧交互与第三方工具调用的日志记录不完整，行为链条一旦跨主体延伸，“谁在何时基于何种授权实施了何种操作”即难以还原，归责陷入困境。

三是身份标识不统一引发的冒用风险。各生态身份体系互不兼容，一个生态内可信的智能体进入另一生态无法自证身份，恶意智能体则可利用标识缺口伪装成可信主体接入协作网络，实施身份冒用与欺诈。

针对上述威胁，监管机构与国际组织提出了多维度的防护与监测建议。在异常行为监测方面，NIST提出对高自主性智能体要求持续行为监测与响应预案；云安全联盟（CSA）指出动作速度、权限升级频率、跨边界调用、子代理委托深度等指标可作为早期发现智能体失控或目标漂移的信号。监测必须贯穿工具调用、访问授权、多智能体交互全链路。

在行为日志留存方面，新加坡IMDA框架明确要求保留完整执行日志，确保能够回答“哪个智能体在谁的授权下、于何时、以何种方式、调用了何种工具、产生了何种结果”。微软技术规范也提出应在系统内部构建结构化审计追踪机制，记录每一次决策依据与工具调用参数。

在风险处置与可信互联方面，OWASP建议根据风险事件紧迫性采取分级干预措施，设置自动熔断机制，当异常行为触发预设阈值时自动降权、切断高风险工具或冻结外部连接。同时，我国《人工智能 智能体互联》系列国家标准已对身份码、身份管理、交互等环节作出规定，推动在互联信道中建立端到端安全基线，保障智能体间交互信道的加密性与完整性。