開放全球應用程式安全計畫（Open Worldwide Application Security Project，OWASP）公布2026年大型語言模型（LLM）應用程式十大安全風險，OWASP指出，新版首次將數千起實際事故納入排名依據。隨著AI代理逐漸取得更多工具與系統操作能力，過度代理授權（Excessive Agency）從2025版第6名升至第3名，也是今年榜單中最重要的排名變化；專家投票與事故資料也都顯示，AI代理應用已是事故影響較為突出的應用情境。
新版前兩大風險與2025版相同，提示詞注入（Prompt Injection）仍居第1，敏感資訊揭露（Sensitive Information Disclosure）維持第2。除了過度代理授權升至第3名，資源耗用未受限制（Unbounded Consumption）也從第10名升至第6名，錯誤資訊（Misinformation）從第9名升至第7名；輸出處理不當（Improper Output Handling）則從第5名降至第10名。
LLM應用的風險已不只停留在模型產生的內容；當LLM代理能進一步呼叫工具、存取資料，甚至操作其他系統時，錯誤判斷或遭操弄造成的影響也可能進一步擴大。因此，OWASP建議企業限制LLM代理可呼叫的工具，以及各項工具可提供的功能，並讓工具只取得完成個別操作所需的最低權限，相關授權與權限檢查也應由模型之外的系統機制執行。若涉及高影響或不可逆的操作，則應在執行前要求人工核准。

資料來源：iThome