一、背景引入

1. 行业现状与风险痛点

生成式AI与浏览器、多智能体平台深度融合，AI浏览器可实现自主网页交互、跨站数据提取、用户行为代理，多智能体可依托专用协议完成跨主体协同业务。伴随AI自主决策、自动化交互、跨域联动能力升级，网页提示注入、AI代理越权、多智能体风险联动、钓鱼仿冒诱导、供应链组件后门等新型安全风险集中爆发。传统网络安全体系无法适配AI原生风险，行业缺乏统一约束规范，亟需标准化体系界定安全边界、管控风险隐患。

2. 双标准出台定位与价值

2026年7月全国网络安全标准化技术委员会发布两份配套征求意见稿，构建“单端终端管控+跨域交互防护”的互补型AI智能体安全标准体系，填补国内AI浏览器、多智能体交互细分场景的标准空白：

1. 《AI浏览器安全实践指南》：聚焦单机端AI浏览器场景，针对内置大模型自动化操作、本地交互、内核运行等环节，明确全生命周期安全管控规范。

2. 《智能体交互安全要求》：聚焦跨平台协同场景，规范多智能体之间、智能体与第三方工具调用的安全基线与交互规则。

两份标准依托现行AI安全法律法规及国标编制，统一了AI智能体安全风险判定、防护要求、合规底线，为行业AI安全治理、产品合规建设提供权威依据。

二、双标准整体框架总览

（一）《AI浏览器安全实践指南》框架体系

该标准遵循「安全目标→风险识别→分级防护→标准示例」的闭环逻辑，构建全方位AI浏览器安全管控体系：

1. 基础层：明确适用范围、合规依据、AI浏览器分类及专业术语定义；

2. 目标原则层：确立保密性、可信性、可用性、可控性、合规性五大安全目标，明确环境隔离、最小权限、人机协同、纵深防御等核心安全原则；

3. 风险层：系统性梳理五大核心风险，涵盖系统功能劫持、模型对抗攻击、模型伦理幻觉、供应链生态风险、通信传输风险；

4. 防护层：制定七大维度安全防护要求，将高风险操作人工二次确认机制列为核心强制要求；

5. 支撑层：配套高风险操作清单、标准化安全实践示例两大附录，为风险判定、合规校验提供明确参考。

（二）《智能体交互安全要求》三层架构

标准采用分层设计，从底层底座到上层业务场景实现智能体交互安全全覆盖管控：

1. 底层：通用安全底座：搭建全行业通用安全基线，包含身份可信、最小权限访问、全链路加密、全生命周期风险管控四大核心能力；

2. 中层：智能体间交互安全：规范智能体注册、发现、跨主体调用全流程，防范身份伪造、会话劫持、权限绕过、协同越权等风险；

3. 上层：智能体与工具交互安全：管控第三方工具接入、调用、授权全流程，落实工具完整性校验、高危操作授权、恶意工具拦截要求；

4. 支撑体系：汇总11类典型智能体交互风险，实现风险场景与安全条款、防护规则一一对应。

（三）双标准协同逻辑

两份标准各司其职、互补联动，形成完整AI智能体安全防护闭环：

• 终端侧管控：聚焦单设备AI浏览器，封堵终端自动化交互、本地模型运行的安全漏洞；

• 协同侧管控：约束跨设备、跨平台、跨服务商的多智能体联动行为，阻断风险跨域扩散；

• 合规侧统一：确立最小权限、输入净化、加密传输、审计溯源、AI内容标识等通用合规红线。

三、双标准核心要素深度拆解

（一）《AI浏览器安全实践指南》核心要素

核心风险类型：主要涵盖AI代理越权操作、仿冒域名钓鱼导航、高频请求DoS攻击、网页隐藏提示注入、多模态对抗诱导、AI内容幻觉误导、开源组件供应链后门、明文通信、用户敏感数据泄露等AI浏览器专属新型风险。

强制合规防护红线：一是高风险操作人工二次确认，资金交易、账号修改、设备权限采集等操作必须经用户授权；二是网页输入清洗隔离，自动剥离隐藏恶意字符，严格区分用户指令与网页诱导内容；三是高风险场景域名白名单校验，防范钓鱼仿冒站点攻击；四是全链路加密防护，覆盖本地存储、跨组件交互、云端数据同步全场景；五是供应链SBOM全量梳理与漏洞常态化巡检；六是AI生成内容合规标识，严格对标国标公示要求。

（二）《智能体交互安全要求》核心要素

通用安全底座要求：所有AI智能体必须具备唯一可信身份标识、最小权限管控能力、全域加密通信能力，同时实现事前风险预防、事中限流阻断、事后溯源研判的全生命周期治理。

核心交互管控规则：智能体间交互需落实双向鉴权、会话隔离机制，杜绝多智能体协同越权；智能体与第三方工具交互需校验工具完整性，高危工具调用必须获取用户明示授权，自动拦截恶意工具接入。

标准化风险覆盖：全面覆盖参数篡改、信息泄露、身份伪造、DoS资源攻击、供应链风险、工具劫持等11类主流智能体交互安全隐患。

（三）双标准通用统一合规底线

1. 权限可控：AI自动化操作、跨智能体高危操作必须用户授权、二次确认；

2. 输入净化：过滤各类对抗性字符，隔离外部恶意诱导指令；

3. 加密全覆盖：终端、跨域通信禁止明文传输，敏感数据硬件加密存储；

4. 可审计溯源：完整留存操作、交互日志，支持风险追溯、取证研判；

5. 供应链可信：第三方模型、组件、工具全覆盖安全审计；

6. 异常阻断：自动识别恶意、循环、高频风险行为并强制终止。

四、智能体检测必备功能点（对标双标准合规要求）

1. 核心定位

标准化智能体安全检测能力，需全面适配两份官方标准要求，覆盖AI浏览器终端风险、多智能体跨域交互风险，实现标准对标、漏洞检测、合规测评、风险闭环全维度能力，是AI智能体安全合规的核心支撑。

2. 两大核心检测能力体系

体系一：AI浏览器合规检测能力

1. 合规基线校验：核查高风险操作二次确认、AI内容标识、域名白名单等强制合规项，输出标准化合规测评结果；

2. 模型对抗风险检测：覆盖提示注入、零宽字符、多模态对抗、RAG知识库污染等典型攻击场景，校验网页清洗与指令隔离能力；

3. 供应链安全检测：梳理大模型、开源组件物料清单，排查组件后门、版本漏洞、模型投毒等供应链风险；

4. 通信加密检测：识别本地明文通信、云端数据未加密、敏感凭证裸奔等传输安全隐患；

5. 钓鱼风险仿真检测：模拟仿冒域名跳转场景，校验AI浏览器风险识别、提示与拦截能力。

体系二：多智能体交互合规检测能力

1. 身份合规检测：校验智能体唯一标识、凭证合规性，仿真身份伪造、会话劫持攻击，排查鉴权漏洞；

2. 协同行为检测：模拟多智能体越权、循环交互、高频DoS攻击，验证系统限流、异常终止、风险告警能力；

3. 工具调用安全检测：核查第三方工具完整性、恶意工具拦截效果、高危工具授权合规性；

4. 全链路审计溯源：校验交互日志完整性，实现攻击路径追溯、风险精准定位，支撑审计取证；

5. 分级应急检测：适配四级安全事件场景，验证风险隔离、证据留存、合规上报能力。

3. 智能体检测核心价值

1. 合规标准化：精准对标国标条款自动测评，输出合规报告，适配行业合规验收要求；

2. 风险前置化：提前识别AI新型攻击漏洞，规避各类AI原生安全风险；

3. 运营常态化：实时采集终端与跨域交互数据，持续监控标准定义的全品类风险；

4. 风险闭环化：匹配标准依据，精准定位风险问题，为风险整改提供合规支撑；

5. 场景全覆盖：适配AI产品厂商、政企、关键基础设施等各类AI应用场景。

五、总结

两份AI安全标准构建了国内首个「终端AI浏览器+跨域智能体交互」一体化安全规范体系，补齐了AI自主化、协同化场景的安全治理短板，清晰界定了AI智能体从产品设计、技术防护到运行交互的合规底线。基于双标准搭建的标准化智能体检测体系，可精准覆盖AI终端、跨域交互全维度风险，是规范行业AI应用、防范新型AI安全风险、落实合规治理的核心抓手，可有效保障数智化场景下AI应用安全、合规、稳定运行。目前和中科技已具备智能体威胁监测与安全防护系统（AIDR）相关产品，但整体与两份新标准核心要求仍存在一定差距，后续需严格对标标准体系持续迭代优化、补齐能力短板，进一步贴合行业合规与实战防护要求。

文件来源：全国网络安全标准化技术委员会秘书处