69%企业AI智能体存在凭证共享风险，安全盲区驱动数十亿美元收购潮

在企业级人工智能（AI）智能体加速落地的今天，一个致命的安全漏洞正悄然蔓延：凭证共享。根据 VentureBeat 发布的 2026 年第二季度《智能体安全报告》（Agentic Security Report），在受访的 107 家大型企业中，高达 69% 的组织在部署 AI 智能体时存在凭证共享行为。

所谓的“凭证共享”，是指多个 AI 智能体共用同一个 API 密钥或借用人类员工的服务账户权限。这种做法在开发初期能极大提高部署速度，但在安全维度上却极其危险。一旦其中一个智能体被攻破，攻击者将立即继承该密钥所关联的所有权限，从而在企业内部形成连锁反应。更糟糕的是，由于多个智能体共用一个身份，安全审计中的“归因”将彻底失效——当违规操作发生时，安全团队无法通过凭证记录分辨究竟是哪个智能体执行了具体动作，导致取证追踪在凭证层级直接中断。

这种严重的结构性风险正成为今年企业安全市场规模扩张的核心驱动力。 Palo Alto Networks、CrowdStrike 和 Cisco 等安全巨头在过去一年中已为此类风险对冲投入超过 220 亿美元。Palo Alto Networks 以 211 亿美元收购 CyberArk，旨在构建更强大的机器身份管理体系；CrowdStrike 则通过收购运行时授权平台 SGNL，快速推出了名为“AI 智能体持续身份验证”（Continuous Identity for AI Agents）的产品，通过实时验证所有权、调用者身份及设备风险状态来拦截违规动作；Cisco 同样以约 4 亿美元收购了非人类身份管理专家 Astrix Security，重点打击被 AI 智能体“滥用”的 API 密钥和服务账户。

调研数据显示，企业规模越大，风险反而越高。在员工 100-1000 人的企业中，安全事件发生率为 49%，而这一数字在千人以上企业中激增至 63%。与此同时，能够限制攻击半径的“沙箱隔离”（Sandbox Isolation）技术在大型企业中的采用率反而从 35% 下降至 20%。这意味着，运行智能体数量最多、系统最复杂的巨头企业，其防御层级反而最薄弱。

目前，绝大多数企业过度依赖模型提供商（如 OpenAI、Google、Microsoft）自带的护栏（Guardrails），约 82% 的企业将其作为唯一的安全层。然而，这些原生控制手段大多集中在“提示词过滤”和“输出检查”上，旨在解决“意图”问题。但正如 CrowdStrike CTO Elia Zaitsev 所言，意图是难以量化的，而真实的“动力学动作”（Kinetic Actions）才是可验证的。缺乏独立身份和隔离边界的智能体，即便有过滤层，依然可以通过过度授权在后台执行破坏性操作。

尽管企业对现有安全工具的满意度评分高达 4.2/5，但仅有 35% 的受访者认为自己的防御能力领先于 AI 攻击者。这种“认知失调”导致安全预算与实际风险脱节——超过三分之一的企业在智能体安全上的预算占比不足 5%，而超过半数的企业已经遭遇过安全事故或险些失守。

针对当前局面，安全主管应采取三大紧急举措：首先，在本季度内完成所有智能体的凭证盘点，彻底消除共享凭证和借用人类身份的现象，实现“一机一权”；其次，对接触敏感数据的最高风险智能体实施强制沙箱隔离；最后，根据实际的事故发生率重新调整预算分配，将防御重点从简单的“语言过滤”转移到 l身份治理与运行时隔离上。

来源： VentureBeat 报告