針對 107 家企業的調查顯示，AI 代理程式正被賦予存取系統和資料的實際權限，但其應有的控管措施卻遠遠落後。超過半數企業已確認發生代理程式資安事件或險些釀禍；僅約三分之一的代理程式擁有獨立的範圍化身份，且大多數代理程式仍共用憑證。此外，只有三成企業會隔離其風險最高的代理程式。

企業的資安堆疊主要借鑒自模型供應商和超大規模雲端服務商，而非專為代理程式設計，資安預算中的相關支出也微乎其微。企業對於其防禦能力是否能跟上 AI 驅動的攻擊者，意見也呈現兩極。這導致了代理程式資安漏洞，即自主代理程式的擴散速度，超越了管理其身份、隔離和執行所需的控管措施。

VentureBeat Pulse Research 的這項調查，旨在探討企業如何保護其 AI 代理程式：包括使用的工具、如何管理代理程式的身份和隔離、已發生的問題、相關支出，以及他們是否認為其防禦能力足以應對 AI 驅動的攻擊者。核心發現是一個顯著的「代理程式資安漏洞」，即企業賦予代理程式的自主性與現有控管措施之間的巨大落差。

超過半數的組織（54%）已經歷過確認的代理程式資安事件（18%）或在造成損害前被攔截的險情（36%）。

這些數據背後的結構性弱點在於「身份管理」：僅約三分之一（32%）的企業為每個代理程式提供獨立的、受管理的範圍化身份。其餘企業則表示部分代理程式共用憑證，或代理程式主要運行於共用的 API 金鑰、人類或服務帳戶憑證之上。

當代理程式共用憑證時，一個受損或權限過高的代理程式可能造成廣泛的影響範圍。然而，只有三成企業（30%）將其風險最高的代理程式隔離在沙盒中，以限制潛在的損害範圍。

值得注意的是，企業對此資安漏洞的態度卻顯得過於安逸。資安堆疊絕大多數來自供應商原生解決方案，其中 OpenAI 的防護措施（51%）、Google 和 Microsoft 的雲端控管以及 Anthropic 的託管代理程式控管佔主導地位，而專門的代理程式資安專家幾乎未被採用。

儘管如此，企業對這種借用來的資安堆疊滿意度很高，平均達到 5 分中的 4.2 分。然而，相關支出在資安預算中仍佔極小部分，只有三分之一的企業認為其 AI 防禦能力領先於 AI 驅動的攻擊者，且絕大多數企業計劃在一年內更換工具。這顯示企業對現有控管措施感到滿意，卻同時準備將其替換。

VentureBeat 進行這項調查，作為其持續進行的 Pulse Research 系列的一部分。本次調查工具專注於企業代理程式的資安，涵蓋組織用於保護自主 AI 代理程式的工具、身份、隔離和執行控管。受訪者篩選為員工超過 100 人的組織（n=107；排除 1-100 人的最小規模組），數據來自 2026 年 6 月的單一波次調查。

由於這是一個單一波次而非多月匯總樣本，因此報告呈現的是橫斷面分析，不推斷逐月趨勢。有幾個問題是多選題，因此其比例總和可能超過 100%。從職位來看，樣本屬於資深且具採購決策權的群體：45% 是 AI 採購的最終決策者，另有 30% 是推薦者或影響者。經理人（43%）、個人貢獻者（24%）、副總裁和總監（15%）以及高階主管（11%）構成了職位資深度的組合。

從組織規模來看，樣本偏重於中型市場：251-1,000 名員工（42%）和 101-250 名員工（25%）佔主導地位，其次是 1,001-5,000 名員工（19%）、5,001-10,000 名員工（8%）和 10,001 名以上員工（7%）。

科技/軟體業是最大的產業，佔 23%，其次是製造業（15%）、零售/電子商務（14%）和醫療保健/生命科學（13%）。儘管 107 名受訪者的樣本量足以提供方向性參考，但應將其視為趨勢訊號而非精確測量；這是一個自我選擇的樣本，並非機率樣本。

它偏向中型市場，因此最適合解讀為積極建立代理程式資安的組織觀點，而非來自大型營運商。滿意度評分是根據回答每個評分問題的受訪者計算的；整體滿意度分數反映了 107 名合格受訪者中的 82 名。

發現一：資安事件已然發生

我們詢問組織是否曾經歷代理程式資安事件，包括已確認的洩露或在造成損害前被攔截的險情。大多數在生產環境中運行代理程式的企業都曾遭遇。這是本報告的關鍵數據：超過半數（54%）的組織已經歷過代理程式資安事件，其中 18% 為已確認事件，36% 為在造成損害前被攔截的險情。

僅 42% 的企業表示未發生任何事件，少數則未在生產環境中運行代理程式或未追蹤此類事件。許多企業報告險情而非僅是確認事件，這表明企業雖能發現問題，但往往已接近危險邊緣。本報告後續探討的身份、隔離和執行等控管措施，將決定下一次險情是否能保持為險情。

資安風險隨公司規模擴大而增加，但遏制能力卻未能同步提升。中型市場（101-1,000 名員工）的事件或險情發生率為 49%，而大型企業（1,000 名以上員工）則升至 63%。然而，大型企業對高風險代理程式的沙盒隔離率從 35% 降至 20%，對資安工具的滿意度也從 4.36 降至 3.97。這顯示，在最多系統上運行最多代理程式的組織，反而面臨最多事件，且最缺乏能限制事件影響範圍的關鍵控管措施。

發現二：身份管理漏洞

我們詢問企業如何管理 AI 代理程式的身份，即每個代理程式是否擁有獨立憑證，或代理程式之間共用憑證。結果顯示，每個代理程式擁有完整獨立身份的情況是例外。綜合來看，重疊的答案顯示 69% 的企業（107 家中的 74 家）在代理程式群中存在憑證共用情況。

身份管理是這些資安事件背後的結構性弱點。僅約三分之一（32%）的企業為每個代理程式提供獨立的、受管理的範圍化身份，這是實現最小權限存取和清晰歸因的前提。近半數（48%）表示部分代理程式擁有範圍化身份，但許多仍共用憑證；另有 32% 表示代理程式主要運行於共用的 API 金鑰或借用的人類和服務帳戶憑證之上。

其直接後果是：當代理程式共用憑證時，一個權限過高或受損的代理程式可能執行遠超預期的操作，且事件發生後的鑑識工作無法清楚判斷是哪個代理程式執行了什麼。為每個非人類代理程式提供受控身份，是企業代理程式資安中最大且尚未完成的部分。

此外，企業的代理程式憑證管理狀況與資安事件發生率相關。在過去十二個月內，代理程式群中存在憑證共用情況的組織，其資安事件或險情發生率高達 63.5%（74 家中的 47 家）。而每個代理程式都擁有獨立範圍化身份的組織，其發生率為 40.9%（22 家中的 9 家）。

儘管完全範圍化身份的群體規模較小，目前這僅是關聯而非已證實的因果關係，且此漏洞主要集中在中型市場，但在單一調查中，23 個百分點的事件發生率差異仍具顯著意義。

發現三：監控與執行普遍，隔離卻罕見

我們詢問組織的代理程式資安實踐狀況，包括是否進行監控、執行或隔離，或多種組合。結果顯示，限制損害的控管措施最不常見。監控和執行相對普遍，但遏制措施則不然。

約半數企業監控代理程式活動（47%）或在運行時執行範圍化權限（49%），但只有 30% 的企業將其風險最高的代理程式隔離在沙盒中，以在其他控管措施失效時限制影響範圍。從深度防禦的角度來看，這種順序是顛倒的：監控告訴你發生了什麼，執行試圖阻止它，但隔離是在預防失敗時限制損害的措施，而這正是企業採用最少的控管。

結合發現二的身份漏洞，這描繪出一個代理程式被監控和授權，但很少被「關在盒子裡」的景象，這正是單一故障容易擴散的配置。

發現四：資安依賴借用、供應商原生控管

我們詢問企業使用哪些代理程式資安工具，以及其主要層級為何。結果顯示，模型供應商和超大規模雲端服務商的解決方案，比專門的資安廠商更受青睞。企業正使用與其模型和雲端服務捆綁的工具來保護代理程式。

OpenAI 的防護措施以 51% 領先，其次是 Google 和 Microsoft 的雲端原生控管以及 Anthropic 的託管代理程式控管。當被問及主要資安層級時，82% 的企業選擇了這些供應商原生的產品。專為代理程式設計的資安類別，例如 Palo Alto 的 Prisma AIRS、CrowdStrike、Cisco AI Defense、Zenity、HiddenLayer、Check Point 的 Lakera、Okta for AI Agents 和非人類身份平台，幾乎未被採用，各自僅佔個位數百分比，且只有 5% 的企業完全沒有使用專用工具。

如同本系列其他報告中關於檢索和評估的發現，供應商捆綁方案正成為預設選項：企業首先選擇其平台提供的防護措施，而能解決身份和隔離漏洞的獨立資安層級尚未被大規模採用。這種供應商預設模式在第二季的兩波調查中保持一致。

在 4 月至 5 月的調查中（n=110），使用率同樣由 OpenAI 的控管（26%）、Azure（15%）、AWS（14%）和 Google（12%）領先，所有專門的代理程式資安專家都低於 3%，十分之一的企業完全沒有使用專用工具。兩次調查的共同發現是：企業傾向於使用其平台提供的解決方案，而專業類別的供應商尚未在此領域成為主要參與者。

發現五：企業對此感到安逸

我們詢問企業對其現有代理程式資安工具的滿意度。結果顯示，這種安逸感與上述記錄的資安風險顯然不符。企業對代理程式資安工具的滿意度很高，整體平均為 5 分中的 4.2 分，性價比滿意度為 4.1 分，這是本系列報告中最正面的讀數之一。

令人震驚的是：儘管超過半數企業已發生資安事件或險情，且僅三分之一的代理程式擁有獨立身份，企業卻對主要借用供應商防護措施的資安堆疊高度滿意。這種安逸感似乎建立在供應商原生控管的便利性和低摩擦性之上，而非其已證實的遏制能力。這是一種正在形成的虛假安全感，因為表達滿意的同一批企業，正如報告所示，絕大多數都計劃在一年內更換工具。