Agentic RAG 如何保证数据访问的安全与权限控制？

1. 基于用户的权限继承

Agentic RAG 系统必须确保智能体在检索时严格遵循发起用户的权限范围：

• 用户上下文传递：智能体的运行时环境动态继承发起用户的权限，防止智能体以自身凭据越权访问数据
• 查询级权限过滤：在向量数据库查询时附加元数据过滤条件（如部门、密级、文档所有者），确保只返回用户有权查看的文档
• OAuth 2.0 Token Exchange（RFC 8693）：通过标准化的令牌交换机制建立可验证的委托链，确保智能体的有效权限始终受限于发起用户的授权范围

2. 细粒度访问控制模型

传统 RBAC（基于角色的访问控制）在企业文档场景中过于粗粒度，Agentic RAG 系统推荐采用更精细的模型：

• ReBAC（基于关系的访问控制）：根据用户与资源的实际关系（如项目成员身份、文档所有者、组织层级）授予访问权限
• ABAC（基于属性的访问控制）：根据用户属性、资源属性和环境属性综合评估访问权限
• 文档级/片段级控制：在高风险场景中，对单个文档甚至文档片段实施访问控制

3. 安全架构原则

• 策略决策与策略执行分离：策略决策点（PDP）应位于身份控制平面，向量数据库仅作为策略执行点（PEP）执行已做出的决策
• 失败封闭（Fail Closed）：当权限检查服务不可用或返回不确定结果时，默认拒绝访问
• 批量权限检查：对检索到的所有候选文档一次性进行权限验证，减少延迟并避免部分泄露
• 最小权限原则：智能体的服务账户仅拥有执行检索和权限检查所需的最低权限