multi-agentic-threat-model

多智能体系统威胁建模

使用云安全联盟（CSA）MAESTRO 框架的 7 层架构和 OWASP《多智能体系统威胁建模指南 v1.0》，对多智能体系统进行全面威胁建模。

步骤

1. MAESTRO 7 层架构映射——将系统分解为 CSA 分层参考架构：

   • 第 7 层：Agent 生态系统——面向用户的应用程序、Agent 市场、业务集成
   • 第 6 层：安全与合规——跨层安全控制、合规框架
   • 第 5 层：评估与可观测性——监控、指标、异常检测、性能跟踪
   • 第 4 层：部署与基础设施——容器、编排、云端／本地资源
   • 第 3 层：Agent 框架——编排逻辑、Agent 与工具的绑定、路由决策
   • 第 2 层：数据运维——记忆存储、向量数据库、RAG 管道、上下文管理
   • 第 1 层：基础模型——核心大模型、模型 API、推理引擎

2. 分层威胁分析——使用 CSA 分类法识别各 MAESTRO 层独有的威胁。

3. 跨层威胁评估——分析跨越多个层的攻击链（供应链攻击、横向移动、权限提升、数据泄露级联）。

4. 扩展多智能体威胁——将 MAESTRO 框架扩展应用于复杂的多智能体场景：

   • 推理崩溃——跨 Agent 委派时的思维链中断
   • 涌现式隐蔽协作——自主开发符号协议
   • 异构多智能体漏洞利用——利用不同 Agent 的能力实施协同攻击
   • 委派链中的目标漂移——意图在 Agent 交接过程中发生变化
   • 合法 Agent 之间的信任滥用——在有效角色范围内进行策略性误报

5. 架构模式风险评估——评估特定的多智能体模式（监督者-Agent、分层式、分布式生态系统、人机协同）。

6. 缓解策略制定——设计分层、跨层和 AI 专用安全控制措施。

输出

使用 templates/finding.md 中的发现格式。生成：

• MAESTRO 7 层架构图——展示系统在所有层的分解情况
• 分层威胁评估——对每个 MAESTRO 层进行详细分析
• 跨层攻击链分析——多层威胁场景
• 扩展多智能体威胁分析——MAESTRO 框架扩展
• 架构模式风险评估——特定模式的漏洞
• 风险优先级矩阵——可能性与影响分析
• 分层缓解策略——纵深防御建议

OWASP 参考资料

• CSA MAESTRO 框架——7 层 Agentic AI 参考架构
• OWASP《多智能体系统威胁建模指南 v1.0》
• OWASP《Agentic 应用十大风险 2026》
• OWASP GenAI 安全项目