（八）Agent 应用的隐私和安全

业界实践解读 · 对应 ETCLOVG G 层（治理与安全）。 原文：https://aws.amazon.com/cn/blogs/china/privacy-and-security-of-agent-applications/

AWS 的主张

• 威胁清单：按 OWASP 列 15 类 Agentic AI 威胁，重点含记忆投毒（T1）、工具滥用（T2）、权限滥用（T3）、身份伪造（T9）。
• 推荐实践：(1) 把 Agentic AI 威胁建模（STRIDE、OWASP LLM Top 10）纳入 SDLC，把 LLM/MCP server/外部数据源都当作 独立信任边界组件；(2) 控制平面与数据平面分离——推理时把工具描述/系统提示（控制面）与工具响应（数据面）隔开，防 间接注入；(3) 分层输入/输出过滤（在用户输入、记忆写入、工具描述、agent 响应、agent 间消息多处部署 Guardrails）； (4) MCP server 治理——部署前集中安全审查，检测 rug pull 与工具投毒。
• AWS 组件：Bedrock Guardrails（内容过滤、话题限制、PII 保护、注入防御）、AgentCore Gateway（会话级身份隔离、 按用户权限、加密凭据）。核心论断：Agentic 安全需多层防御，并把 MCP 生态当作零信任软件供应链对待。