持续运行的 AI“同事”带来身份安全新风险：传统代理模型面临失效

据 BleepingComputer 于 2026 年 9 月 30 日发布的报道，Token Security 指出，企业正在进入所谓 AI 应用的“第三波”：不再只是短时执行任务的工具或临时代理，而是能够持续运行、长期拥有访问权限的 AI“同事”。这类系统可能在后台不断处理邮件、工单、代码、文档或内部流程，并以某种固定身份访问企业资源。来源显示，问题在于，现有安全模型最初并不是为这种“长期在线、持续授权”的非人类工作者设计的，因此可能带来新的身份与权限风险。

从隐私与 VPN 用户视角看，这一变化并不只是企业内部架构问题。AI“同事”一旦被赋予稳定访问权限，就可能接触大量敏感数据，包括账号、客户资料、内部通信、云端文件以及远程办公系统。如果身份边界不清晰、权限范围过大或生命周期缺少管理，风险就会从单个应用扩散到整个组织的访问体系。

AI“同事”为什么不同于传统自动化代理

过去很多自动化工具更像是“被触发后执行一次任务”的脚本或代理，权限通常围绕特定流程配置，使用时间和操作范围相对有限。但报道提到的持久型 AI coworker 则不同：它们可能持续运转，并被默认赋予长期访问能力。这意味着安全团队不能只把它们看成某个用户的附属功能，也不能简单沿用人类员工账号或传统服务账号的管理方式。

Token Security 的观点是，这类 AI 系统需要拥有独立身份、明确负责人、受限制的权限范围以及完整生命周期控制。换言之，企业需要知道“哪个 AI 在访问什么资源、代表谁行动、权限从哪里来、何时应该被撤销”。如果这些问题没有答案，AI“同事”就可能成为身份治理中的灰色地带。

身份风险的核心：长期权限与责任边界

来源摘要强调，持久运行的 AI coworker 可能拥有 standing access，也就是持续存在的访问权限。对安全模型而言，这一点尤其敏感。长期权限如果缺乏审查，容易出现权限累积、过度授权、离职或项目结束后未回收访问权等问题。对于 AI 系统来说，还会出现一个额外问题：它并非自然人，却可能像员工一样执行操作。

这会让审计和责任追踪变得更复杂。例如，同一套 AI 系统可能被多个团队调用，也可能在不同业务场景中处理不同级别的数据。如果它使用共享凭据或挂靠在某个人类账号之下，安全团队在事后排查时就难以判断真实操作主体，也难以及时识别异常行为。

• 独立身份：AI 系统不应长期依附在人类账号或模糊的共享凭据之下。
• 明确所有者：每个 AI“同事”都应有负责审批、维护和停用的业务或安全负责人。
• 权限最小化：访问范围应围绕具体任务设定，而不是默认开放更多系统。
• 生命周期控制：当项目结束、用途变化或风险升高时，应能及时调整或撤销权限。

对远程办公与 VPN 用户的影响

在远程办公环境中，VPN、身份认证、终端安全和云服务权限往往共同构成访问入口。若 AI“同事”被接入企业工作流，它可能与这些入口产生交集：例如访问内网系统、处理远程员工提交的资料，或调用云端办公平台中的数据。此时，VPN 只是保护传输通道的一环，无法替代身份治理和权限控制。

对企业用户而言，应把 AI coworker 纳入与员工、服务账号相同甚至更严格的访问审查中。对个人用户而言，也要意识到：当你把资料交给具备持续访问能力的 AI 工具时，风险不仅来自网络传输是否加密，还来自后端权限是否清晰、数据是否被长期保留、访问是否可追踪。使用可信网络环境、减少公共网络暴露仍然重要；在需要保护连接隐私时，RedGate VPN 可作为加密网络访问的可选方案，但它不能替代账号权限与数据治理。

解读：AI 安全正在从“工具管理”转向“身份管理”

这则报道的关键信号在于，AI 的安全问题正在从模型输出、提示词攻击等讨论，进一步扩展到身份基础设施层面。只要 AI 系统被允许持续行动，它就不再只是一个应用功能，而更接近一个需要被登记、授权、监控和退役的数字工作者。

因此，未来企业部署 AI“同事”时，重点不应只是“能否提升效率”，还应同步回答：谁拥有它、它能访问什么、访问多久、如何审计、如何停用。对于重视隐私保护的用户和组织来说，真正安全的 AI 应用并不是权限越大越智能，而是在明确边界内完成任务，并在全生命周期中保持可见、可控与可撤销。