CertiK 披露 EdgeTPU 安全漏洞 AI 安全边界从模型延伸至全系统栈

近期，CertiK 研究团队在 EdgeTPU 中发现两项安全漏洞，编号 CVE-2026-0150、CVE-2026-0153，漏洞风险等级分别为High和Critical。相关成果获得Google官方致谢，并收录于2026年6月Security Bulletin。这是一项针对 EdgeTPU 底层基础设施的漏洞研究，揭示出 AI 行业的核心转变：AI 安全防护重心，已从单纯保护 AI 模型，拓展至守护整套 AI 系统。

两项漏洞成因各不相同，但暴露相似风险：攻击者有机会利用 Android 系统与EdgeTPU 之间的交互接口，突破原有安全隔离机制，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。该漏洞并非代表所有搭载 AI 芯片的设备都存在同类隐患，但给企业带来重要启示。随着AI 更广泛应用于人脸识别、身份核验、端侧推理等关键业务，过去被视作可信底座的底层硬件组件，同样需要接受独立安全审计。

本次研究还揭示出企业安全评估中容易被忽视的问题：许多企业习惯按应用、API、基础设施、硬件组件拆分开展安全检测。但黑客不会受系统边界限制，可能借助各组件之间的接口与信任关系，将多个看似独立的环节串联成完整攻击路径。真正值得关注的风险，往往隐藏在这些跨越系统边界的交互之中。

当前 AI 产业正从内容生成向任务执行演进，AI Agent 的发展也进一步扩大了系统攻击面。以往大模型多用于问答、文案生成等辅助场景；如今 越来越多的AI Agent 开始连接数据库、调用第三方 API，逐步参与支付、身份认证、资产管理等核心业务。系统获得的操作权限越多，安全风险随之上升。

相关行业调研数据也印证了这一趋势：McKinsey发布的《The state of AI in 2025》报告显示，88% 企业已在至少一项业务场景部署 AI，超六成企业开始探索 AI Agent 落地；Google Cloud 调研则指出，83% 受访企业认为现有基础设施需要大幅升级，才能支撑 AI Agent 规模化应用。在此背景下，企业需要验证的不再只是模型输出是否可靠，还要关注整个AI系统是否能够抵御跨组件、跨权限和跨运行环境的攻击。

AI 安全的关注范围也在持续扩大。传统 AI 安全更多聚焦提示词注入、模型越狱、训练数据投毒等模型层问题。而 随着AI 接入真实业务环境，安全团队还需要关注AI Agent 与外部系统之间的交互、工具调用权限、敏感数据访问权限，以及第三方组件可能带来的供应链风险。

目前，CertiK 的AI安全研究范围也在持续拓展。CertiK 已将 AI 应用于代码分析、漏洞检测和形式化验证等研发流程，并通过将AI集成至专有的CertiK Prover引擎，提高形式化验证效率。相关研究成果已发表于OSDI 2023、ASPLOS 2026等国际顶级计算机学术会议，并获得ASPLOS 2026 Best Paper Honorable Mention奖项。