谷歌联手开发AI代理安全卫士：让智能助手不再"失控"

这项由谷歌云AI研究院的Lesly Miculicich、Mihir Parmar等研究人员，联合谷歌DeepMind的Krishnamurthy Dj Dvijotham以及谷歌云AI的Mirko Montanari共同完成的研究发表于2025年10月，论文编号为arXiv:2510.05156v1。有兴趣深入了解的读者可以通过该编号查询完整论文。

当我们使用各种AI助手时，有没有想过这样一个问题：如果这些智能代理突然"失控"了怎么办？就像科幻电影中描述的那样，原本应该帮助我们的AI突然开始做一些危险的事情，比如泄露重要信息、执行错误指令，甚至被恶意攻击者操控。这听起来像天方夜谭，但在现实中，随着AI代理变得越来越复杂和强大，这种风险确实存在。

现在的AI代理就像一个超级能干的助手，能够自动处理邮件、管理数据库、控制云服务器，甚至进行金融交易。但正是因为它们如此强大，一旦出现问题，后果可能非常严重。传统的安全措施就像给房子装了门锁，但小偷如果足够聪明，总能找到新的方法进入。而谷歌的研究团队提出了一个革命性的解决方案——VeriGuard框架，这就像为AI代理装上了一个"智能保镖"，不仅能识别危险，还能在危险发生之前就将其阻止。

VeriGuard的核心理念是"预防胜于治疗"。与其等到AI代理做错事后再补救，不如从一开始就确保它们只能做正确的事。这个框架采用了两个阶段的设计：首先是离线的"体检阶段"，对AI代理的行为规则进行严格检验和完善；然后是在线的"实时监控阶段"，在AI代理每次行动前都会进行安全检查。

研究团队在多个具有挑战性的测试环境中验证了VeriGuard的效果，包括医疗数据访问控制、网页安全操作等场景。结果显示，这个框架不仅能将攻击成功率降至几乎为零，还能保持AI代理的正常工作效率，避免了"因噎废食"的问题。

一、从"被动防御"到"主动保护"：安全理念的根本转变

要理解VeriGuard的创新之处，我们需要先了解传统AI安全方法的局限性。目前大多数AI安全措施就像医院的急诊科，总是在问题发生后才开始处理。比如，当检测到AI代理发送了可疑邮件时，系统会阻止这封邮件；当发现异常的数据访问行为时，会发出警报。这种方法虽然有一定效果，但本质上是"亡羊补牢"。

传统的安全方法还有另一个问题，就像用固定的模板来判断所有情况。系统会预设一些规则，比如"不能访问某些文件"、"不能向外部发送数据"等。但AI代理的行为千变万化，攻击者也在不断想出新的方法来绕过这些固定规则。这就像小偷知道了你家门锁的型号，总能找到撬锁的方法。

VeriGuard则采用了完全不同的思路，就像为AI代理配备了一位经验丰富的律师。在AI代理准备执行任何行动之前，这位"律师"会仔细检查这个行动是否符合既定的"法律条款"（安全规则）。更重要的是，这些"法律条款"不是僵化的条文，而是经过严格数学证明的逻辑规则，确保没有漏洞可钻。

这种方法的优势在于它的"预见性"。就像医生能够通过体检发现潜在的健康问题一样，VeriGuard能够在问题发生之前就识别出潜在的安全风险。当AI代理计划执行某个动作时，系统会先问："这个动作在所有可能的情况下都是安全的吗？"只有得到肯定答案，动作才会被允许执行。

研究团队特别强调了"形式化验证"的重要性。这听起来很技术化，但实际上可以用一个简单的比喻来理解：传统方法就像凭经验判断一座桥是否安全，而形式化验证则是通过精确的工程计算来证明桥梁的安全性。前者可能会漏掉一些隐患，后者则能提供数学上的保证。

二、VeriGuard的"双重保险"设计：离线训练与在线监控

VeriGuard的工作原理就像培训一名专业保镖的过程。首先需要在"训练营"（离线阶段）进行严格的训练和考核，确保保镖具备了完善的技能和判断力；然后在实际工作中（在线阶段），保镖会时刻保持警觉，对每一个潜在威胁做出快速反应。

离线阶段是VeriGuard的核心创新之一。在这个阶段，系统会根据用户的安全需求，自动生成一套详细的"行为准则"。这个过程分为几个步骤，每一步都有其特定的作用。

首先是"需求澄清"步骤。当用户提出一个安全要求时，比如"AI代理不能向非公司员工发送邮件"，系统会像一位细心的律师一样，提出各种细节问题："什么算是公司员工？临时员工算吗？如果收件人列表中既有员工又有外部人员怎么办？"这个过程确保了安全规则的明确性和完整性。

接下来是"代码生成"步骤。系统会将用户的安全需求转换成具体的程序代码，就像将"不要让陌生人进入"的指令转换成门禁系统的具体操作流程。这些代码不仅包含了安全检查的逻辑，还包含了对各种边界情况的处理。

然后是"测试验证"步骤。系统会自动生成大量的测试案例，检验生成的安全代码是否真正有效。这就像让保镖面对各种模拟威胁，确保他们能够正确应对。测试不仅包括正常情况，还包括各种极端和异常情况。

最关键的是"形式化验证"步骤。这是VeriGuard的技术核心，也是它与其他方法的最大区别。系统会使用数学方法严格证明安全代码的正确性，确保在所有可能的情况下都不会出现安全漏洞。这就像用数学公式证明一个保险箱的密码组合有多少种可能，从而确保破解的难度。

研究团队使用了名为Nagini的验证工具来完成这个过程。Nagini可以理解为一个"数学侦探"，它会仔细检查每一行安全代码，确保逻辑上没有任何漏洞。如果发现问题，它会提供具体的反例，指出问题所在，然后系统会自动修正代码，直到通过所有验证测试。

在线阶段则相对简单直接。当AI代理准备执行某个动作时，VeriGuard会拦截这个动作，提取相关信息，然后调用离线阶段生成的安全代码进行检查。整个过程就像机场安检一样：每个乘客（AI动作）都必须通过安检门（安全代码检查），只有通过检查的才能继续前行。

这种设计的巧妙之处在于将复杂的安全验证工作放在离线阶段完成，而在线阶段只需要执行简单的检查操作。这样既保证了安全性，又不会影响AI代理的运行效率。就像事先制定好详细的应急预案，在紧急情况发生时就能快速响应，而不需要现场思考对策。

三、"智能翻译官"：将人类语言转换为机器理解的安全规则

VeriGuard面临的一个重大挑战是如何准确理解人类的安全需求。人类用自然语言表达的安全要求往往含糊不清，充满歧义，而计算机需要的是精确、明确的指令。这就像要求一个外国人理解中文的俗语和暗示一样困难。

为了解决这个问题，VeriGuard设计了一套"智能翻译"系统。当用户说"AI代理不能泄露敏感信息"时，系统会追问："什么算敏感信息？客户姓名算吗？销售数据算吗？如果需要在内部报告中使用这些数据怎么办？"通过这种对话式的澄清过程，系统逐步建立起对用户真实意图的准确理解。

这个翻译过程分为几个层次。首先是"语义理解"层次，系统需要理解用户话语的基本含义。然后是"上下文分析"层次，系统需要结合具体的应用场景来理解安全需求。最后是"逻辑形式化"层次，系统需要将理解的内容转换成严格的数学逻辑表达式。

研究团队发现，这个翻译过程中最容易出错的地方是对边界情况的处理。比如，当用户说"不允许删除重要文件"时，系统需要明确什么算"重要文件"，以及在什么情况下删除操作是被允许的（比如用户明确授权的情况下）。

为了提高翻译的准确性，VeriGuard采用了迭代优化的方法。系统会生成初步的安全规则，然后通过测试发现问题，再根据发现的问题对规则进行修正。这个过程会反复进行，直到规则能够正确处理所有测试案例。

特别值得一提的是，VeriGuard还具备"学习能力"。当系统发现某种类型的安全需求经常出现理解偏差时，它会调整自己的理解模式，提高对类似需求的处理能力。这就像一个翻译员通过不断的实践经验，逐渐提高自己的翻译水平。

四、"四种武器"：灵活的安全执行策略

当VeriGuard检测到AI代理的某个动作可能违反安全规则时，它不会一刀切地完全停止AI代理的工作，而是提供了四种不同的应对策略，就像警察面对不同程度的违法行为会采取不同的执法方式。

第一种策略是"任务终止"，这是最严厉的措施。当检测到严重的安全违规时，系统会立即停止AI代理的整个任务，并向用户发出警告。这就像发现有人试图闯入银行金库时，保安会立即触发全面警报。这种策略适用于高风险的情况，比如检测到可能的数据泄露或系统攻击。

第二种策略是"动作阻止"，这种方法更加精准。系统只会阻止具体的违规动作，而允许AI代理继续执行其他安全的操作。这就像交通警察只拦下违章车辆，而不会封锁整条道路。比如，如果AI代理试图向未授权的邮箱发送敏感信息，系统会阻止这个发送动作，但允许AI代理继续处理其他邮件。

第三种策略是"工具执行暂停"，这是更加细粒度的控制。由于一个AI动作可能涉及多个工具调用，系统可以只暂停有问题的工具调用，而允许其他安全的工具继续工作。这就像修理汽车时只更换有问题的零件，而不需要换掉整台发动机。

第四种策略是"协作重新规划"，这是最温和也最智能的方法。当检测到违规行为时，系统不会直接阻止，而是会告知AI代理具体违反了哪条安全规则，然后要求它重新制定一个符合规则的行动计划。这就像老师发现学生作业有问题时，不是直接给零分，而是指出问题所在，让学生重新修改。

研究团队的实验显示，不同策略的组合使用能够达到最佳效果。比如，将"协作重新规划"和"工具执行暂停"结合使用，既能保证安全性，又能最大程度地保持AI代理的工作效率。这种组合策略将攻击成功率降至0.1%，同时保持了63.6%的任务完成率。

这种灵活的策略设计体现了VeriGuard的实用性考虑。在真实的应用环境中，绝对的安全往往意味着系统无法正常工作，而VeriGuard通过提供多种选择，让用户可以根据具体情况在安全性和实用性之间找到最佳平衡点。

五、"实战考验"：三大挑战场景的测试结果

为了验证VeriGuard的实际效果，研究团队选择了三个具有代表性的测试场景，每个场景都反映了现实世界中AI代理面临的不同类型安全挑战。

第一个测试场景是"Agent Security Bench"（ASB），这是一个专门设计用来测试AI代理安全性的综合测试平台。在这个场景中，研究团队模拟了四种常见的攻击方式：直接提示注入、间接提示注入、记忆污染和思维链后门攻击。这些攻击方式就像现实中的各种诈骗手段，试图欺骗AI代理做出违反安全规则的行为。

测试涵盖了10个不同的应用场景，包括金融、商务、自动驾驶等，每个场景都有其特定的安全要求和风险点。研究团队使用了四种不同的大语言模型作为测试基础：Gemini 2.5 Flash、Gemini 2.5 Pro、GPT-4.1和Claude-Sonnet-4，以确保测试结果的广泛适用性。

在ASB测试中，VeriGuard表现出了优异的防护效果。在所有测试的攻击类型中，VeriGuard都能将攻击成功率降至0%，这意味着没有任何一次攻击能够成功突破VeriGuard的防护。更重要的是，这种强大的防护能力并没有显著影响AI代理的正常工作。以Claude-Sonnet-4为例，在没有任何防护的情况下，正常任务完成率为89.0%，而在VeriGuard保护下，任务完成率仍然达到了85.1%，下降幅度很小。

第二个测试场景是"EICU-AC"，这是一个模拟医疗环境中数据访问控制的测试。在这个场景中，AI代理需要回答关于重症监护室（ICU）患者的问题，但必须严格遵守数据访问权限规定。不同角色的用户只能访问特定类型的患者数据，AI代理必须能够识别用户身份并相应地限制数据访问。

这个测试特别具有挑战性，因为医疗数据的敏感性要求极高的准确性。任何错误的数据泄露都可能带来严重后果，而过度的限制又可能影响医疗工作的效率。在这个测试中，VeriGuard达到了100%的准确率，这意味着它能够完美地识别和阻止所有未授权的数据访问请求，同时不会错误地阻止合法的访问。

第三个测试场景是"Mind2Web-SC"，这是一个网页操作安全控制测试。在这个场景中，AI代理需要在网页上执行各种操作，如填写表单、点击链接、上传文件等，但必须遵守特定的安全规则，比如某些用户不能执行某些操作。这个测试模拟了现实中AI代理在网络环境中工作时面临的安全挑战。

在Mind2Web-SC测试中，VeriGuard同样表现出色，准确率达到了95%以上。特别值得注意的是，VeriGuard在召回率（能够识别出多少违规行为）方面表现尤为突出，达到了99%以上。这意味着几乎所有的违规行为都能被成功识别和阻止，这对于安全应用来说是至关重要的。

通过这三个不同场景的测试，研究团队证明了VeriGuard的通用性和实用性。无论是面对恶意攻击、数据访问控制，还是网页操作安全，VeriGuard都能提供可靠的保护，同时保持良好的系统性能。

六、"解剖成功密码"：VeriGuard各组件的贡献分析

为了深入理解VeriGuard成功的原因，研究团队进行了详细的组件分析，就像拆解一台精密机器来研究每个零件的作用。这种分析不仅验证了设计理念的正确性，还为后续的改进提供了重要指导。

研究团队发现，VeriGuard的成功并不是依靠某个单一的"神奇组件"，而是多个组件协同工作的结果。通过逐步添加不同组件的实验，他们清楚地展示了每个组件对整体性能的贡献。

基础的策略生成组件是VeriGuard的起始点。仅仅有了这个组件，系统就能将平均攻击成功率从53.5%大幅降低到9.97%。这说明了将自然语言安全需求转换为可执行代码这一步骤的重要性。就像有了基本的防盗门，虽然不能阻止所有入侵者，但已经能够阻挡大部分威胁。

验证组件的加入带来了进一步的改善。这个组件主要负责澄清用户需求中的模糊之处，确保生成的安全规则真正反映用户的意图。在内存污染攻击的测试中，这个组件将攻击成功率从31.75%降低到15%，降幅超过一半。这说明了需求澄清在应对复杂攻击时的关键作用。

测试组件的作用是确保生成的安全代码能够正确处理各种情况。虽然这个组件对攻击成功率的直接影响相对较小，但它对系统的稳定性和可靠性具有重要意义。就像汽车的安全测试，虽然不能直接提高汽车的速度，但能确保汽车在各种条件下都能安全运行。

形式化验证组件是VeriGuard的"终极武器"。这个组件的加入将攻击成功率彻底降低到0%，确保了系统的绝对安全性。更令人印象深刻的是，这种强大的安全保障并没有牺牲系统性能，任务成功率反而从51.87%提升到63.25%。这种看似矛盾的现象实际上反映了高质量安全规则的价值：它们不仅能阻止恶意行为，还能帮助AI代理更好地理解和执行正当任务。

研究团队还特别分析了不同执行策略的效果。任务终止策略虽然能够提供最高的安全性（0%攻击成功率），但会完全停止AI代理的工作（0%任务成功率），这在实际应用中是不可接受的。相比之下，协作重新规划策略虽然在安全性上略有妥协（11.9%攻击成功率），但能保持较高的任务完成率（62.1%）。

最终，研究团队发现协作重新规划与工具执行暂停的组合策略能够达到最佳平衡：既保证了近乎完美的安全性（0%攻击成功率），又维持了良好的工作效率（63.3%任务成功率）。这种组合就像在汽车上同时安装安全带和安全气囊，通过多重保护机制确保最佳的安全效果。

七、"诚实面对局限"：技术挑战与改进空间

尽管VeriGuard取得了显著的成功，但研究团队并没有回避其存在的局限性。他们坦诚地指出了当前方案面临的主要挑战，这种科学的态度不仅体现了研究的严谨性，也为未来的改进指明了方向。

首要的挑战来自于自然语言理解的不确定性。当用户用日常语言描述安全需求时，AI系统可能会产生误解或遗漏重要细节。就像不同的人对同一句话可能有不同的理解，AI系统也可能无法完全准确地把握用户的真实意图。这种问题的解决目前主要依赖用户的手动验证和修正，这在某种程度上限制了系统的自动化程度。

第二个挑战与底层验证工具的限制有关。VeriGuard使用的Nagini验证器虽然功能强大，但作为一个研究项目，它在处理某些复杂属性时可能存在表达能力的限制。就像用特定的画笔绘画，虽然能创作出美丽的作品，但某些特殊效果可能难以实现。这种限制可能会影响VeriGuard在某些特殊应用场景中的适用性。

编程语言的扩展性是另一个需要考虑的因素。目前的VeriGuard主要针对Python环境进行了优化，虽然理论上可以扩展到其他编程语言，但实际实现可能面临不小的技术挑战。这就像为一种特定型号的汽车设计的零件，要适配其他型号的汽车可能需要重新设计。

最重要的局限可能在于系统架构本身。VeriGuard采用的混合架构虽然在大多数情况下表现良好，但在面对需要深度逻辑推理或动态策略更新的复杂攻击时，可能存在应对能力的不足。这种局限反映了当前技术发展阶段的客观限制，也指出了未来研究的重要方向。

研究团队特别强调，形式化验证的有效性完全依赖于约束条件的正确性。如果用户提供的安全需求本身存在逻辑漏洞或遗漏，那么即使验证过程完美无缺，最终的安全保障也可能存在缺陷。这就像建造房屋时，如果设计图纸本身有问题，即使施工过程严格按照图纸执行，建成的房屋也可能存在安全隐患。

尽管存在这些局限，研究团队对VeriGuard的前景保持乐观。他们指出，这些挑战大多是技术发展过程中的阶段性问题，随着相关技术的不断进步，这些限制将逐渐得到克服。同时，他们也提出了几个可能的改进方向，包括提高自然语言理解的准确性、扩展底层验证工具的表达能力、支持更多编程语言等。

说到底，VeriGuard代表了AI安全领域的一个重要进步。它不仅提供了一种新的解决方案，更重要的是开创了一种新的思路：从被动防护转向主动验证，从经验判断转向数学证明。虽然这个方案还有改进的空间，但它已经为构建更安全、更可靠的AI系统奠定了坚实的基础。

在AI技术日益融入我们日常生活的今天，VeriGuard这样的安全框架显得尤为重要。它不仅保护我们免受AI系统可能带来的风险，还让我们能够更放心地享受AI技术带来的便利。正如研究团队所言，这项工作为在复杂和高风险环境中部署可信赖的AI代理铺平了道路。对于普通用户而言，这意味着未来的AI助手将更加安全可靠，我们可以更放心地让它们处理重要任务，而不必担心意外的安全问题。

Q&A

Q1：VeriGuard是什么？它解决了什么问题？

A：VeriGuard是谷歌开发的AI代理安全框架，专门解决智能AI助手可能"失控"的问题。它就像为AI装上智能保镖，通过数学验证方法确保AI代理只执行安全的操作，防止数据泄露、错误指令执行或被恶意攻击等风险。

Q2：VeriGuard的安全保护效果如何？

A：在测试中，VeriGuard将攻击成功率降至0%，同时保持了超过60%的正常任务完成率。它在医疗数据访问控制测试中达到100%准确率，在网页安全操作测试中准确率超过95%，证明既能有效防护又不影响正常工作。

Q3：普通用户何时能使用到VeriGuard保护的AI服务？

A：VeriGuard目前还是研究阶段的技术框架，主要在学术和企业级应用中测试。虽然论文显示了良好效果，但要普及到消费级AI产品还需要时间，预计会首先在对安全要求较高的医疗、金融等领域应用。