智能体车辆的安全风险：认知层与跨层威胁的系统性分析

智能体 AI 正在被越来越多地用于手动驾驶和自动驾驶车辆中，导致“智能体车辆”（AgVs）的概念出现，具备记忆驱动的个性化、目标解释、战略推理和工具化协助等能力。虽然存在 OWASP 智能体 AI 安全风险框架，但其并非为安全关键的网络-物理平台（如车辆）所设计，也未考虑与感知层、通信层和控制层等其他层次的交互。本文探讨了 AgVs 中的安全威胁，包括 OWASP 风格风险以及来自其他层次对智能体层的网络攻击。通过引入基于角色的智能体车辆架构，包含个人智能体和驾驶策略智能体，我们将研究智能体 AI 层及跨层风险，包括来自上游层（如感知层、控制层等）的风险。 severity 矩阵和攻击链分析揭示了小扰动如何导致人工驾驶和自动驾驶车辆出现误导或不安全行为。该框架为分析当前和新兴车辆平台中智能体 AI 的安全风险提供了第一个结构化基础。