人工智能代理正迅速成为企业工作流程中不可或缺的一部分，但同时也引入了新的攻击面。
安全研究人员最近发现了Google Cloud Platform的Vertex AI Agent Engine中存在一个重大漏洞。
通过利用默认权限范围，攻击者可以将已部署的AI代理武器化为“双重间谍”，秘密窃取数据并破坏云基础设施。
利用默认权限
核心问题在于与已部署AI代理关联的每个项目、每个产品服务代理所授予的默认权限。
研究人员使用Google Cloud Application Development Kit构建了一个测试代理，发现他们可以轻松提取底层服务代理的凭证。
利用这些被盗凭证，攻击者可以从AI代理的隔离执行环境中跳出，渗透到更广泛的消费者项目中。
这种权限提升将一个有用的AI工具转变为危险的内部威胁。利用被攻破的身份，攻击者可以执行多种恶意操作：
- 读取消费者Google Cloud Storage存储桶中的所有数据
- 访问受限的Google自有Artifact Registry仓库
- 下载与Vertex AI推理引擎关联的专有容器镜像
- 映射内部软件供应链以识别更多漏洞
被攻破的凭证还授予了对专用于代理实例的Google管理租户项目的访问权限。
在此环境中，Palo Alto Networks研究人员发现了敏感的部署文件，包括指向内部存储桶的引用以及一个Python pickle文件。
Python的pickle模块历来在反序列化不可信数据方面存在安全风险。如果攻击者成功操纵此文件，他们可能实现远程代码执行以建立持久后门。
此外，分配给Agent Engine的默认OAuth 2.0范围被发现具有危险的过度权限。
从理论上讲，这些过于宽泛的范围可能将攻击者的触角从云环境扩展到组织的Google Workspace应用程序中。
虽然缺失的身份与访问管理权限阻止了直接访问，但宽泛的范围代表了一个严重的结构性安全弱点。
实施最小权限原则
经过负责任披露流程，Google与安全研究人员合作以缓解这些威胁。
Google确认，强大的控制措施可防止攻击者修改生产基础镜像，从而阻断潜在的跨租户供应链攻击。
他们还更新了官方Vertex AI文档，以提高资源和账户使用情况的透明度。
为了正确保护Vertex Agent Engine部署的安全，组织必须放弃默认配置。Google现在推荐采用自带服务账户的方法。
通过用自定义账户替换默认服务代理，安全团队可以严格执行最小权限原则，仅授予AI代理其运行所需的确切权限。
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