导读：一份由权威安全组织发布的预测报告揭示了AI应用领域即将到来的风暴，自主代理和多模态攻击的登场，标志着攻防格局的根本性转变。

近日，OWASP发布了其针对大语言模型应用安全的十大风险预测，揭示了2026年AI安全领域将面临的重大挑战。随着LLM技术的演进，安全威胁正在经历根本性转变。

从传统提示注入到多模态攻击，从静态漏洞到动态威胁，从单一模型风险到复杂系统级风险，AI安全战场的地图正在被重新绘制。

01 风险之源：OWASP LLM Top 10 的价值

OWASP LLM Top 10 清单源于全球安全专家的共识，为技术团队提供了系统化风险管控框架。作为行业事实标准，其核心价值不仅是精准定位风险，更在于提供可落地的防控策略，覆盖LLM应用全生命周期，实现安全防护有章可循。

02 回顾2025：十大风险的现实启示

2025年版OWASP LLM Top 10 标志着LLM安全认知进入系统化阶段，揭示了三类核心风险，印证了LLM安全是融合多领域的复合型挑战。

• 核心攻击路径：提示词注入已成为最常见攻击，打破传统信任输入模型；敏感信息泄露推动“数据最小化”“动态脱敏”成为强制实践。

• 内生架构风险：供应链攻击因LLM依赖第三方组件凸显，需建立全生命周期物料清单（SBOM）与准入评估；过度授权因智能权限滥用隐患，倒逼“最小权限+人工复核”机制落地。

  
  

• 技术固有难题：数据投毒影响持久难检测，不当输出易引发二次攻击，系统提示词泄露暴露核心逻辑，向量数据库弱点则成为RAG架构的关键隐患。

03 前瞻对比：2025与2026风险对比

从表格可以看出，2026年的预测清单中出现了三项全新的风险类别，这反映了LLM技术正从单一的文本交互，向具备自主行动能力的智能体（Agent）、融合视觉与听觉的多模态系统，以及拥有长期记忆的个性化服务快速演进。新风险的出现，本质上是攻击面随着技术能力和应用场景的扩展而同步拓宽的必然结果。

04 全新战场：三大新兴风险预警

• 智能体挟持：自主AI具备文件访问、代码执行等权限，成为高价值目标。攻击者通过“工具混淆”诱骗智能体执行恶意操作。2025年模湖智能的otter团队就曾在受控环境中完整演示了如何通过误导智能体对工具功能的认知，实现越权操作，为后续真实攻击提供了技术模版。

  

• 多模态注入：攻击面扩展至图像、音频等领域，恶意指令可嵌入像素、音频频率或元数据，绕过传统文本过滤机制，“白底白字”图像劫持模型等案例已验证此类威胁的可行性。

  

• 记忆持久化攻击：利用LLM记忆功能，在会话中植入恶意指令实现长期潜伏，可跨会话泄漏数据；自定义GPT中的隐藏指令还能触发特定攻击，逃避初始审查。

  
  

  
  

05 风险扩张：现有漏洞的2026年演变趋势

• 过度授权：智能体时代的新维度

随着智能体AI在2026年成为主流，自主AI执行未授权行动的风险将急剧升级。2026年对这一风险将扩展覆盖工具使用边界、权限升级和多智能体协同同信任问题。

新的关注领域包括多智能体协同风险、工具使用权限模型和自主决策审计。当多个智能体协同工作时，一个被入侵的智能体可能引发连锁攻击，影响整个系统。

• 系统提示词泄露：价值驱动下的攻击升级

随着更多有价值的知识产权嵌入系统提示词（如定价逻辑、专有工作流程、竞争情报），针对系统提示词的攻击将更加激烈。新的提取技术将瞄准智能体系统，形成多步骤提取链和提示词重建攻击。

• 向量与嵌入漏洞：RAG架构的默认风险

随着检索增强生成成为默认架构（53%的公司使用RAG而非微调），向量数据库中毒和嵌入操纵攻击将变得更加成熟。新的关注点包括共享向量数据库中的跨租户数据泄露、嵌入后门和检索操纵攻击。

06 结语：迎接AI安全的新生态

OWASP LLM Top 10的演进路径清晰地指明，AI安全已进入一个动态复杂的新阶段。风险的演变与技术的进步如影随形，从静态的代码漏洞到动态的代理行为，从单一的文本接口到融合的多模态交互，每一次能力飞跃都伴随着攻击面的重构。

面对2026年的新战场，整个行业需要建立的是一种系统性的、前瞻性的安全观。这不再是关于修补某个具体漏洞，而是需要构建一个从输入净化、过程控制到持久化状态审计的立体防御体系，以适应AI从工具向智能体演进的根本性转变。安全，必须成为AI原生应用的内置基因，而非事后的补丁。未来的竞争，将是安全能力与创新速度同步的竞争。

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