I ett betydande framsteg för AI-säkerhet har Googles forskare identifierat ett grundläggande sårbarhetsmönster som hotar integriteten hos AI-agentersystem.
Den 15 juni 2025 publicerade Googles säkerhetsteam rapporten 'En introduktion till Googles syn på AI-agenters säkerhet', författad av Santiago Díaz, Christoph Kern och Kara Olive. Rapporten beskriver Googles ambitiösa ramverk för att säkra AI-agenter, som de definierar som 'AI-system utformade för att uppfatta sin omgivning, fatta beslut och vidta autonoma åtgärder för att uppnå användardefinierade mål.'
Forskningen lyfter fram två huvudsakliga säkerhetsproblem: illasinnade handlingar (oavsiktliga, skadliga eller policystridiga beteenden) och avslöjande av känslig data (obehörigt röjande av privat information). För att hantera dessa risker förespråkar Google en hybridstrategi med djupgående försvar, där traditionella säkerhetskontroller kombineras med dynamiska, resonemangsbaserade skydd.
Dagen därpå, den 16 juni 2025, följdes detta av en relaterad publikation som introducerade begreppet 'dödlig triad' för AI-agenter – en farlig kombination av tre förmågor som skapar allvarliga säkerhetsbrister: åtkomst till privat data, exponering för opålitligt innehåll och möjlighet till extern kommunikation. När dessa tre element sammanfaller i ett AI-system kan angripare potentiellt lura agenten att komma åt känslig information och föra ut den.
Säkerhetsforskaren Simon Willison, som myntade begreppet 'prompt injection' för några år sedan, betonade vikten av att förstå detta sårbarhetsmönster. 'Om din agent kombinerar dessa tre egenskaper kan en angripare enkelt lura den att komma åt din privata data och skicka den till angriparen,' konstaterade Willison i sin analys av Googles forskning.
Tidpunkten för denna forskning är särskilt relevant i takt med att AI-agenter får större autonomi och tillgång till känsliga system. Stora teknikföretag som Microsoft, Google och Anthropic har alla drabbats av liknande säkerhetsproblem i sina AI-produkter de senaste två åren, med dussintals dokumenterade exfiltreringsattacker mot system som ChatGPT, Microsoft Copilot och Google Bard.
Googles forskning föreslår tre grundläggande principer för agenters säkerhet: agenter måste ha tydligt definierade mänskliga kontrollanter, deras befogenheter måste begränsas noggrant och deras handlingar och planering måste vara observerbara. Dessa riktlinjer erbjuder ett värdefullt ramverk för utvecklare och organisationer som implementerar AI-agentersystem i den komplexa säkerhetsmiljö som följer med allt mer autonoma AI.