AI 代理通过结合技术保障、数据验证和流程透明度来维护决策安全性。 这些系统的核心依赖于安全设计原则，例如输入验证、模型强化和加密，以最大限度地减少漏洞。 例如，处理用户请求的 AI 代理可能会清理输入，以防止注入攻击或恶意负载影响决策。 开发人员经常实施对抗训练等技术，使模型能够抵抗被操纵的数据，确保即使在输入被故意扭曲时，决策仍然可靠。 安全通信协议（例如，TLS）和加密数据存储进一步保护决策管道中使用的敏感信息。
监控和异常检测对于维护安全至关重要。 AI 代理通常会记录决策和审计跟踪，使开发人员能够检测到可能表明违规或滥用的异常模式。 例如，银行中的欺诈检测系统可能会标记偏离已建立的用户行为的交易，从而触发人工审查或自动对策。 统计异常值检测或无监督学习模型（例如，隔离森林）等工具可帮助识别意外的决策输出。 此外，运行时保护措施（例如沙盒）将 AI 组件与关键基础设施隔离，从而限制了受损决策的影响。 例如，基于云的 AI 服务可能会使用容器化限制模型对特定 API 和资源的访问，以防止在发生利用时横向移动。
透明度和访问控制可确保问责制。 基于角色的访问控制 (RBAC) 限制了谁可以修改决策逻辑或训练数据，从而减少了内部威胁。 像 SHAP 或 LIME 这样的可解释性工具可以帮助开发人员审计 AI 代理做出特定决策的原因，从而更容易发现逻辑中的安全缺陷。 在医疗保健应用中，诊断患者的 AI 可能会使用注意力图来显示哪些数据点影响了其结论，从而使临床医生能够验证是否符合 HIPAA 等隐私法规。 定期的渗透测试和模型的版本控制（例如，MLflow）提供了额外的安全验证层。 例如，部署信用评分模型的团队可以模拟对其决策 API 的攻击，然后在生产推出之前修补漏洞。