01
威胁模型与 Agent 安全边界
先判断 Prompt Injection、Tool Misuse、Memory Poisoning 与 Excessive Agency 会怎样穿透到真实执行层，再决定控制放在哪里。
AI Agent Security Infrastructure
从“模型会不会被诱导”继续往下走：即使 Agent 判断错误，也要通过 Identity、Authorization、Approval、Sandbox、Data Retention、Audit 和 Incident Response 限制真实副作用。
⌕搜索 Agent 权限、MCP 安全、Sandbox、ZDR、审计或生产安全问题…主题
02
Identity、Authorization 与 Approval
把“模型能看到 Tool”与“当前身份有权执行 Tool”分开，补齐 tenant、resource、scope、审批与拒绝策略。
03
Sandbox 与执行隔离
限制代码、Shell、文件系统和网络出口，让 Agent 即使判断错误，也不能无限制影响宿主机和生产资源。
04
MCP Security 与第三方 Tool 边界
覆盖 MCP authorization、Tool validation、Roots、第三方 Server 信任边界、审计与生产治理。
05
Data Retention、ZDR 与企业数据边界
区分 store=false、Zero Data Retention、Data Residency、MCP 第三方 retention、Memory、Vector Store、Trace 与 Audit。
06
Audit、Monitoring 与 Incident Response
记录最小必要的 Tool Call、授权、审批和执行证据，并保留告警、撤销凭据、禁用 Tool 与 Kill Switch 的事故处置能力。
指南与实践
Agent Security Auditor：配置与代码安全扫描
浏览器本地扫描 Agent / MCP 配置与代码，定位 Shell、Secret、Remote MCP、权限、Retention、日志与执行上限风险，并输出证据和整改建议。
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AI Agent Security：从过滤输入到限制行动
建立 Agent 威胁模型，并把防线从 Prompt 下沉到执行层。
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Tool Authorization Policy Gate
每次 Tool Call 都重新做身份、资源、策略与审批判断。
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MCP Security Best Practices
把 MCP Server、Tool 和第三方集成放回真实信任边界。
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OpenAI Zero Data Retention 与 Agent 数据边界
ZDR 不是整个 Agent 零留存，逐层检查 Model、MCP、Memory、Audit 和第三方服务。
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