近日，区块链安全公司 CertiK 的研究人员在 Google EdgeTPU 中发现了两个安全漏洞（CVE-2026-0150、CVE-2026-0153），相关漏洞已获 Google 致谢，并收录于 2026 年 6 月 Security Bulletin，风险等级分别为 High 和 Critical。EdgeTPU 是 Google 专为边缘设备设计的 AI 推理芯片，广泛用于 Android 设备、物联网终端等场景。
EdgeTPU漏洞揭示AI基础设施风险
此次披露的两项漏洞虽然技术成因不同，却揭示了同一个值得关注的问题：攻击者有机会利用 Android 与 EdgeTPU 之间的交互接口，突破原有的安全隔离机制，在负责 AI 推理的高权限芯片中执行任意代码，或访问其中的敏感数据。对于普通用户而言，这并不意味着所有采用 AI 芯片的设备都存在类似风险。真正值得企业关注的是，当 AI 越来越多地承担身份认证、人脸识别、端侧推理等关键任务时，那些长期被视为可信基础的底层组件，同样需要接受独立的安全验证。
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这项研究揭示了一种容易被忽视的风险：许多企业仍然按照应用、API、基础设施和设备组件分别开展安全评估，但攻击者并不会按照这样的边界发起攻击。相反，他们更可能利用不同组件之间的接口和信任关系，将多个看似独立的环节串联成一条完整的攻击路径。真正的风险，往往就隐藏在这些跨越系统边界的交互之中。
AI Agent时代安全边界扩展
过去，AI 回答问题；现在，AI 开始执行任务。攻击者瞄准的，也不再只是模型本身，而是模型能够访问、调用和影响的一切。EdgeTPU 漏洞之所以受到关注，并不仅仅因为它发生在 AI 基础设施，更反映出 AI 产业的发展方向正在发生变化。过去，大模型更多承担内容生成、搜索问答等辅助功能；如今，越来越多 AI Agent 开始连接数据库、调用 API、操作第三方工具，并逐步参与支付、身份认证、数字资产管理等真实业务流程。AI 正在从“回答问题”走向“执行任务”，系统拥有的权限越多，潜在攻击面也随之扩大。
根据 McKinsey 发布的《The state of AI in 2025》报告，88%的企业已经在至少一个业务场景中部署 AI，超过六成企业开始探索 AI Agent。另一项 Google Cloud 针对全球企业的调查则显示，83%的受访企业认为，为支持 AI Agent 的大规模落地，现有基础设施需要进行重大升级。当 AI 越来越深入企业核心业务，安全关注点也开始发生变化。企业需要验证的不再只是模型输出是否可靠，而是整个 AI 系统是否能够抵御跨组件、跨权限和跨运行环境的攻击。
CertiK 持续将 AI 应用于代码分析、漏洞检测及形式化验证等研发流程，并围绕 AI 应用、AI Agent 以及 AI 基础设施开展安全研究。EdgeTPU 漏洞只是一个案例，却反映出一个越来越明确的行业趋势：未来企业真正需要验证的，或许已经不只是某一个模型是否安全，而是整个 AI 系统从开发、部署到运行全过程是否值得信任。
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