本文讨论了2026年OWASP十大AI和代理漏洞，强调AI在安全、隐私和可靠性方面的新挑战。分析了混合指令与数据、不可预测性和可靠性等问题，并提供了缓解措施。重点包括提示注入、敏感信息泄露和工具滥用等风险，建议实施语义防火墙、数据掩码和零信任策略以增强系统安全性。

几个月前，我为Microdot框架添加了CSRF保护，最初计划使用传统的反CSRF令牌，但发现基于Sec-Fetch-Site头的方法更简单有效。虽然旧浏览器兼容性存在问题，我选择使用Origin头作为备选方案。最终实现符合Microdot的简约理念，并期待OWASP将此方法推广为主流解决方案。

安德拉·莱扎讨论了AI助手的数据安全，强调在数据处理各阶段需加强安全控制。她指出AI助手在企业中的重要性，并提出应对信息泄露和权限管理等安全威胁的方法。遵循OWASP最佳实践，确保数据完整性和用户隐私至关重要。

Iterate.ai推出的AgentOne是一款自主编码助手，集成了安全验证功能，旨在解决企业开发中传统安全审查滞后的问题。该工具通过并行安全代理实时生成、验证和保护代码，嵌入OWASP合规检查，显著提升安全性和稳定性，支持多种AI提供商，并可本地部署，适合需要控制知识产权的企业。

OWASP发布了关于Agentic AI安全的指南，强调安全部署面临的挑战和防御措施。文档提出了代理系统的参考架构，识别了15种主要威胁，尤其是工具误用。建议在代理与工具之间设置AI防火墙，并实时监控代理的输入输出，以防止攻击。重要结论是对代理请求需谨慎处理，并要求严格的访问验证和行为监控。

随着Agentic AI技术的普及，安全性愈发重要。OWASP推出Agentic AI安全行动，识别15种特有安全威胁，如记忆投毒和工具滥用，并提出分层防护策略。建议企业加强身份验证、权限控制和工具安全审核，以应对新兴风险，确保系统的可靠性。

现代应用程序，尤其是大型语言模型（LLMs）和生成性人工智能（GenAI），面临新的安全风险。OWASP制定了LLM应用程序的十大风险框架，而Elastic平台通过整合安全性、可观察性和数据管理，帮助组织应对这些风险，确保LLM应用的安全。

OWASP基金会推出人工智能测试指南（AITG），旨在帮助组织系统性地测试和保障AI系统的安全。该指南重点关注数据测试、公平性评估和隐私验证，强调可重复性和风险缓解。行业专家支持这一倡议，认为结构化AI测试对安全至关重要。目前项目处于第一阶段，鼓励社区参与，计划于2025年9月正式发布。

OWASP推出了新的AI代理发现标准——代理名称服务（ANS），利用公钥基础设施（PKI）确保代理身份和信任。ANS解决了传统DNS在动态和安全敏感环境中的不足，支持多种协议，允许代理安全发现和互动。目前该协议仍在开发中，已在GitHub上提供原型实现。

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本系列第五部分聚焦于OWASP Top 10中的M5：不安全的通信。

Sutharinee Ritthidetch在研究Web应用防火墙（WAF）时，选择了SafeLine WAF。她发现SafeLine安装简单、界面友好，能够快速检测攻击并进行实时监控。研究内容包括评估SafeLine对OWASP前十名攻击的防护能力及其资源使用情况。

破坏访问控制是OWASP的主要漏洞，影响现代框架如Symfony。攻击者可通过不当访问限制获取敏感数据。本文探讨如何在Symfony应用中识别和修复此漏洞，强调用户上下文和角色检查的重要性以确保安全性。

SafeLine是一款推荐的免费网络应用防火墙（WAF），提供OWASP前十名威胁防护、先进的机器人管理和灵活的访问控制，性能优越且延迟低，适合高流量环境。其稳定性和易用性受到用户好评，是开发者和安全团队的理想选择。