文章总结： NISTNCCoE发布概念文件，探讨如何将身份识别、身份验证和授权标准应用于AI代理架构，以降低实施风险并推动安全采纳。项目聚焦企业用例，关注代理身份管理、动态授权、审计追溯及PromptInjection防护，拟采用MCP、OAuth2.1、OIDC、SPIFFE、SCIM、NGAC等标准，最终输出实践指南。现公开征求公众意见以确定项目范围。 综合评分： 85 文章分类： AI安全,安全建设,技术标准,身份认证,安全运营

NIST 概念文件 加速软件与人工智能代理身份认证与授权的采纳

原创

草根老烦 草根老烦

老烦的草根安全观

2026年2月10日 12:31 广东

[NIST 概念文件]

加速软件与人工智能代理身份认证与授权的采纳

哈罗德·布思

比尔·菲舍尔

瑞安·加卢佐

约书亚·罗伯茨

美国国家标准与技术研究院

草稿

2026年2月

[email protected]

编译 樊山

2026年2月

美国国家标准与技术研究院（NIST）的国家网络安全卓越中心（NCCoE）使用商用技术，通过实用的、基于标准的解决方案，解决了企业最紧迫的网络安全问题。NCCoE与行业、学术和政府专家合作，构建模块化、开放、集成的参考设计，这些设计具有广泛的适用性和可重复性。要了解有关NCCoE的更多信息，请访问http://nccoe.nist.gov.要了解有关NIST的更多信息，请访问http://www.nist.gov.

摘要

人工智能代理有望在复杂场景中提高生产力、效率和决策能力。但是，如果不能理解身份原则（如身份识别、身份验证和授权）如何应用于代理，以提供适当的保护，同时实现业务价值，这些好处就无法实现。本概念文件寻求利益相关者的意见，为NIST国家网络安全卓越中心（NCCoE）项目提供信息，该项目侧重于将现有的身份标准和最佳实践应用于软件和人工智能代理。该项目旨在通过展示身份和授权标准以及最佳实践如何应用于代理架构，降低与代理人工智能相关的实施风险。收到的反馈将有助于确定项目的范围、可行性和潜在价值，并告知示范工作或其他NCCoE产出是否最能应对这一挑战。社区的意见将为后续的项目规划活动提供信息，其中可能包括制定项目说明草案和呼吁合作者。

关键字

认证authentication；授权authorization；身份和访问管理identity and access management； AI人工智能； Artificial Intelligence人工智能，代理AI Agentic AI，软件代理Software Agents，快速注射Prompt Injection。

免责声明

本文档中可能会标识某些商业实体、设备、产品或材料，以便充分描述实验程序或概念。此类标识并不意味着NIST或NCCoE的推荐或认可，也不意味着实体、设备、产品或材料一定是最适合此目的的。

虽然NIST和NCCoE通过推广和应用标准和最佳实践来实现改善网络安全和隐私风险管理的目标，但利益相关者有责任在采取本建议等网络安全措施之前，全面进行风险评估，包括当前的威胁、漏洞、妥协的可能性以及威胁实现后的影响。

NCCOE文献述评

鼓励个人和组织在公众评议期间审查所有出版物草案并提供反馈。NIST国家网络安全卓越中心的所有出版物均可在http://nccoe.nist.gov.

对本出版物的评论可提交至：[email protected]

公众意见征询期：2026年2月5日至2026年4月2日

所有评论均须根据《信息自由法》发布。

| | | — | | 审阅者须知 人工智能（AI）技术为组织带来了巨大的机遇。具体来说，人工智能代理有望在复杂场景中提高生产力、效率和决策能力。但是，如果不能了解部署的代理的安全属性，并在访问不同的数据集、工具和应用程序以执行任务时应用适当的控制，这些优点就无法实现。更具体地说，组织需要了解身份原则（如身份识别、身份验证和授权）如何应用于代理，以提供适当的保护，同时实现业务价值。 NIST认识到，随着机构和组织考虑采用代理能力，有必要更好地了解这些挑战。因此，国家网络安全卓越中心正在考虑演示如何将身份和授权标准以及最佳实践应用于人工智能代理。为了告知其下一步行动，NIST正在寻求有关技术和运营考虑因素、标准和技术前景以及该项目的总体范围、重点和价值的意见。NIST特别关注利益相关者对以下问题的看法。这些问题是对NIST人工智能标准与创新中心（CAISI）发布的关于保护人工智能代理的RFI的补充，但与RFI不同，RFI将为更广泛的研究议程制定指导方针。答复将用于告知NCCoE示范项目的范围、优先事项和技术可行性。 1.选择演示用例的一般问题 l组织目前使用代理的企业用例是什么？    l在不久的将来会出现哪些用例？  l代理商提供了哪些机会？   l你担心代理人有什么风险？  l代理架构的核心特征是什么？  l您认为模型上下文协议（MCP）等新协议有哪些支持？  l代理架构以何种方式引入身份和授权挑战？  n人工智能代理与其他形式的软件代理有何不同？  n代理架构与当前的微服务架构有何不同？  l贵组织目前有哪些支持代理的技术或路线图技术？  l现有或正在出现哪些标准来支持代理的身份和访问管理？这些可能需要如何调整以支持人工智能代理引入的新安全风险或范式？ 2.识别 l如何在企业架构中识别代理？  n哪些元数据对人工智能代理的身份至关重要？  n代理身份元数据是短期的（例如依赖于任务）还是固定的？  l代理身份是否应与特定的硬件、软件或组织边界相关联？这将如何执行？  3.身份验证 l什么构成了人工智能代理的强身份验证？  l我们如何处理代理商的密钥管理？发布、更新和撤销？ 4.授权 l如何将零信任原则应用于代理授权？  l当代理上下文发生变化时，授权策略是否可以动态更新？   n例如，如果代理可以访问新的工具和资源，我们如何确定代理聚合时数据的敏感级别，以及用户是否有权访问聚合的响应？  l我们如何为代理建立“最小特权”，特别是在部署时可能无法完全预测其所需操作的情况下？  l代理人证明其有权执行特定行动的机制是什么？  l代理人如何传达其行为的意图？  l我们如何处理“代表”场景的授权？  l我们如何将代理身份与人类身份绑定，以支持“人在环”授权？ 5.审计和不可否认性 l我们如何确保代理以防篡改和可验证的方式记录他们的行为和意图？   l我们如何确保代理操作的不可否认性并绑定回人类授权？  6.及时预防和缓解注射 l哪些控制措施有助于防止直接和间接的快速注射？  l在迅速注射后，哪些控制/做法可以最大限度地减少注射的影响？ 欢迎通过以下方式与我们分享您的想法[email protected]到2026年4月2日。 |

1.项目概念

NIST国家网络安全卓越中心正在计划一个项目，重点是将身份标准和最佳实践应用于人工智能代理。本概念文件介绍了拟议项目的技术重点和范围，包括挑战的性质、考虑的架构类型以及作为这项工作的一部分可以应用的身份标准。NIST正在寻求利益相关者和技术合作者对这一概念的技术现实和合理性的反馈，并愿意就如何应用标准和最佳实践来应对这一挑战提出建议。

1.1 挑战概述

十多年来，基于代码的系统已被用于实现自动化、云工作负载和API部署。然而，随着软件和人工智能代理的进步——这些系统能够在有限的人员监督下自主决策和采取行动以实现复杂目标——这些系统所采取行动的规模和范围有可能呈指数级增长。这种规模和自主性的增加带来了新的机遇和新的风险。为了有效管理这些风险并安全地利用这些机会，企业和个人需要了解如何应用基本的身份原则——身份识别、身份验证和授权——来确保代理是已知的、可信的和适当的管理。

1.2 范围

本项目将重点关注将身份标准和最佳实践应用于代理架构，如图1所示。代理架构是指接受一组指令，根据这些指令从其他资源动态获取额外的上下文，处理结果，可能采取某种行动并返回响应的架构。检索增强生成（RAG）和仅使用LLM及其相关训练数据的架构不在我们的项目范围内。附录A提供了补充流程图。

1.3 感兴趣的领域

以下区域描述了潜在的研究重点区域：

l人工智能和软件系统的识别。本项目将利用现有标准，探索识别软件及AI代理的可行方法，使访问管理系统能够区分代理身份与人类身份，并有效管理代理的行为范围——从受控的人工介入审批到响应输入的自主行动。

l人工智能系统的授权。利用OAuth 2.0及其扩展和基于策略的访问控制机制等标准，管理如何向软件和AI代理授予权限和授权，并根据AI代理或软件系统的身份强制执行访问决策。

l访问授权。将特定的用户身份链接到人工智能代理或软件系统，以支持有效的委托控制，并对自动化系统的行为负责。

l日志记录和透明度。将特定的AI代理和软件系统动作与非人类实体的身份联系起来，并有效地了解在给定系统、平台或网络内采取的动作、生成的数据和自动化活动的结果。

l跟踪AI系统的数据流。跟踪和维护用户提示和数据输入源的来源，以支持人工智能代理采取行动的风险确定和政策决策。

2.相关标准和指南

该项目目前正在考虑实施以下标准和最佳实践：

l模型上下文协议（Model Context Protocol）：模型上下文协议（MCP）是一种协议，它使AI模型和代理系统能够以一致和结构化的方式发现、访问外部工具、数据源和服务，并与之交互。MCP协议依赖于现有的身份标准，如开放授权（OAuth）和开放ID连接（OIDC），用于权限委托和身份验证。

lOAuth 2.0/2.1和扩展：OAuth是一种授权标准，可用于支持访问控制目标。该标准定义了一组技术规范，用于生成、保护授权令牌（JSON Web令牌或JWT）并将其传递到不同的连接端点（例如服务器）。OAuth有多个配置文件和扩展来支持特定的用例、安全属性和功能。此时，OAuth被集成到MCP中，作为授权代理访问的主要方法。该规范遵循OAuth 2.1标准草案。

lOpenID Connect: OIDC是一种基于OAuth 2.0规范框架的可互操作身份验证协议。本质上，它通过身份令牌提供了一种一致的方式来表达身份验证、同意和授权信息，这些令牌可以在与代理交互时支持与代理或用户相关的访问结果。

lSPIFFE/SPIRE：面向所有人的安全生产身份框架（SPIFFE）是一个用于向工作负载发布和管理加密身份的框架，SPIFFE运行时环境（SPIRE）是SPIFFE的一个实现，它为工作负载证明提供了API。它们共同代表了识别和验证代理工作负载的一种方式。

l跨域身份管理系统（System for Cross-domain Identity Management，SCIM）：一个定义RESTful API和JSON模式，用于自动化跨系统身份的配置、去配置和生命周期管理的标准。虽然SCIM不提供身份验证或授权，但它确实提供了一种跨系统创建、更新和撤销代理身份的潜在方法。

l下一代访问控制（Next Generation Access Control，NGAC）：是一种基于属性的访问控制标准，它在用户、对象、属性和策略类的统一图中表示访问控制策略，以实现跨广泛策略和资源的细粒度访问控制。NGAC还支持事件驱动的策略更新、本机委托和最小权限，使其适用于代理系统。

NIST还将应用SP 800-207零信任架构、SP800-63-4数字身份指南、NISTIR 8587保护令牌和断言免受伪造、盗窃和滥用以及其他适用的NIST指南中的相关指南。

我们对可能应对这一挑战的其他模型、方法、协议、最佳实践或标准的反馈持开放态度。

3.可能的用例

该项目的重点将放在企业用例上，在这些用例中，可以对代理及其访问的系统保持更大的控制和可见性。识别和管理来自不可信来源的外部代理访问的挑战将不会在这项初步工作中得到解决，但专注于面向公众或个人代理的用例可以在项目的未来迭代中得到解决。

NIST正在积极寻求对机构和企业正在评估的现实世界用例的反馈。潜在用例可能包括以下内容：

l企业人工智能代理可以提高劳动力效率和决策能力。该用例将侧重于实施控制，以解决人工智能代理和软件的使用问题，从而提高员工在日常任务中的效率（例如，管理日历、评估和创建政策文件、生成决策建议）。为了支持此用例，代理和软件需要对多个数据源进行委托和管理访问，以便根据用户提示或输入采取行动。

l企业AI安全代理。此用例将侧重于分析安全信息并为组织采取或建议安全操作的代理和软件。与用例1一样，这将包括从一组连接的系统中访问数据的非人类身份，但由于安全数据的敏感性，风险更高。

l用于软件开发和部署的企业AI代理。此用例将侧重于开发和部署软件的自动化流程，以及如何在使用AI代理的自动化部署管道中支持权限和授权。

4.期望的结果

计划中的NCCoE软件和人工智能代理身份和授权项目将侧重于制定实用的、面向实施的指导方针，以帮助组织在管理网络安全风险的同时采用代理能力。与NCCoE使命一致，最终交付成果将是一份实践指南，详细说明NCCoE实验室使用商用技术构建的示例实施细节，以及在此过程中吸取的关键经验教训。与最近的移动驾照项目类似，该项目旨在迭代地提供输出，以提高对与代理人工智能身份和授权相关的整体技术和安全空间的认识。

总体而言，该项目旨在：

l更好地了解如何根据身份和授权标准以及最佳实践部署代理，以帮助代理和企业实现价值最大化和风险最小化

l建立关系和机制，为标准提供反馈

l开发实体在主体生态系统中推进和发展标准

l识别并传达与Agent AI解决方案的实际部署相关的风险和机遇

l提供详细的实施资源，以便能够更快速地采用代理技术，与风险管理和组织目标保持一致

征求公众意见

NCCoE对NCCoE资源如何推动采用与AI代理的识别、身份验证和授权相关的健全安全原则和最佳实践的建议持开放态度。

根据社区对这些主题的反馈，NCCoE将考虑实例化一个项目，以使用商用技术构建示例解决方案。公众对本概念文件的评论将有助于NCCoE了解具体的挑战和需求，并可用于帮助定义项目描述。

对本出版物的评论可提交至：[email protected]

附录A.代理架构流程图示例

下面的流程图提供了代理架构的不同组件如何交互的顺序视图。值得注意的是代理和推理模型（如LLM）之间交互的迭代性质，其中代理可以多次获取推理模型的工具和资源，以用数据、上下文或提示更新模型。

图2:代理流程图示例

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