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Open-AutoGLM敏感操作确认机制，安全又贴心

@TOC

1. 引言：智能助理的便利与风险并存

随着人工智能技术的发展，手机端AI Agent逐渐从概念走向落地。Open-AutoGLM作为智谱AI开源的手机端智能助理框架，基于视觉语言模型（VLM）和ADB自动化技术，实现了通过自然语言指令自动执行复杂手机操作的能力。用户只需说一句“打开小红书搜索美食推荐”，系统即可自动启动应用、识别界面元素、输入关键词并完成浏览。

然而，这种高度自动化的操作能力也带来了潜在的安全隐患。例如，在涉及支付、账号登录、隐私设置等敏感场景中，若AI未经确认直接执行操作，可能导致资金损失或个人信息泄露。为此，Open-AutoGLM设计了一套精细化的敏感操作确认机制，在保障自动化效率的同时，兼顾用户隐私与数据安全。

本文将深入解析Open-AutoGLM中的敏感操作识别逻辑、确认流程实现方式以及人工接管机制的设计原理，并结合实际部署案例说明其工程实践价值。

2. 敏感操作识别机制详解

2.1 基于语义理解的风险判定模型

Open-AutoGLM采用多模态大模型对用户指令和当前屏幕内容进行联合分析，判断是否涉及敏感行为。该过程包含两个关键维度：

• 指令语义分析：模型解析用户输入的自然语言，提取动词+对象组合，如“付款”、“转账”、“修改密码”、“删除聊天记录”等。
• 界面内容感知：通过视觉编码器提取屏幕图像特征，识别是否存在银行卡号、金额输入框、身份验证弹窗、权限设置菜单等高风险UI组件。

当两者之一触发预设风险规则时，系统即标记为“潜在敏感操作”。

# 示例：敏感关键词匹配规则（简化版） SENSITIVE_ACTIONS = { "payment": ["付款", "支付", "转账", "充值"], "account": ["登录", "注册", "绑定", "解绑"], "privacy": ["删除", "清除", "注销", "授权"], "security": ["密码", "验证码", "指纹", "面容"] } def is_sensitive_instruction(instruction: str) -> bool: for category, keywords in SENSITIVE_ACTIONS.items(): if any(kw in instruction for kw in keywords): return True return False

注意：真实系统中使用的是微调后的AutoGLM-Phone模型进行上下文感知判断，而非简单关键词匹配，具备更强的泛化能力。

2.2 动态上下文感知决策

不同于静态规则引擎，Open-AutoGLM的判断依赖于任务执行过程中的动态上下文。例如：

• 用户指令：“给张三转500元”
• 模型会结合当前所在应用（是否为银行/支付类App）、界面是否有收款人确认页、金额输入框等信息综合评估风险等级。
• 若检测到支付宝或微信支付界面出现“确认付款”按钮，则立即进入待确认状态。

这种基于环境上下文的动态判断机制，有效避免了误报和漏报问题。

3. 确认机制的实现架构

3.1 多级确认策略设计

Open-AutoGLM根据操作风险等级实施分级响应策略：

高风险操作必须经过用户显式确认后才能继续执行。

3.2 执行中断与交互接口

当系统判定为高风险操作时，会主动中断自动化流程，并通过以下方式通知用户：

1. 本地终端输出提示：bash [WARNING] Detected sensitive operation: "Confirm payment of ¥500" Please confirm to proceed (y/n):

2. 远程API返回待确认状态：json { "status": "pending_confirmation", "operation": "execute_payment", "amount": 500, "target_app": "com.eg.android.AlipayGphone", "screenshot_url": "http://localhost:8000/screenshots/123.png" }

3. 支持图形化前端弹窗确认（适用于集成到GUI控制面板）

3.3 人工接管模式（Human-in-the-loop）

对于需要输入验证码、人脸识别或短信验证的场景，系统自动切换至“人工接管模式”：

• 自动化流程暂停
• 屏幕截图上传至控制端
• 提示用户手动完成验证步骤
• 用户完成后点击“恢复自动化”

此机制确保在无法由AI独立完成的环节，仍能无缝衔接后续操作。

# 伪代码：人工接管流程 if requires_human_verification(current_state): pause_automation() upload_screenshot() show_instruction("Please complete the verification manually.") wait_for_resume_signal() # 等待用户点击“继续” resume_automation()

4. 工程实践：如何启用并配置确认机制

4.1 启动参数配置

在运行main.py时可通过参数控制确认级别：

python main.py \ --device-id YOUR_DEVICE_ID \ --base-url http://your-server-ip:8000/v1 \ --model "autoglm-phone-9b" \ --require-confirmation-level high \ "向好友转账200元"

常用参数说明：

4.2 API调用中的确认处理

开发者可通过Python SDK监听确认事件：

from phone_agent.agent import PhoneAgent agent = PhoneAgent(device_id="xxx", base_url="http://localhost:8000/v1") for event in agent.run_stream("关闭所有应用的通知权限"): if event["type"] == "confirmation_required": print(f"⚠️ 检测到敏感操作: {event['description']}") print(f"📸 截图预览: {event['screenshot_url']}") user_input = input("是否继续执行？(y/N): ") if user_input.lower() == 'y': agent.resume() else: agent.stop() break

4.3 安全策略自定义扩展

高级用户可在config/safety_rules.json中添加自定义规则：

{ "custom_sensitive_apps": [ "com.alipay.mobile.security", "com.wechat.pay" ], "blocked_operations": [ "delete_account", "format_device" ], "always_require_confirmation": true }

5. 实际应用场景中的安全性表现

5.1 支付类操作：双重保险机制

以“使用支付宝扫码支付”为例：

1. AI识别出二维码支付界面
2. 检测到金额输入字段和“确认付款”按钮
3. 系统暂停并提示：“即将发起一笔¥88的支付，请确认”
4. 用户输入y后继续执行

即使模型被误导执行恶意指令，该机制也能有效拦截未经授权的资金转移。

5.2 账号安全场景：防止信息泄露

当用户发出“帮我登录邮箱”指令时：

• 若目标应用是Outlook或QQ邮箱，系统识别到账号密码输入框
• 自动进入人工接管模式，仅辅助打开应用并定位入口
• 密码输入需用户亲自完成

既提升了便捷性，又守住安全底线。

5.3 权限管理：避免过度授权

在执行“清理手机垃圾文件”任务时：

• AI可能需要访问“设置”->“应用管理”
• 系统检测到“卸载应用”、“停用服务”等高危操作路径
• 自动降权为只读模式或请求确认

防止因意图误解导致系统功能异常。

6. 总结

Open-AutoGLM不仅仅是一个强大的手机自动化工具，更是一个注重安全与用户体验的智能代理系统。其内置的敏感操作确认机制，体现了AI Agent在迈向实用化过程中不可或缺的责任意识。

通过对指令语义与界面内容的双重分析，结合动态上下文感知和分级确认策略，Open-AutoGLM在提升操作效率的同时，构建了坚实的安全防线。而灵活的人工接管机制，则让AI与人类形成协同合作关系，真正实现“智能但不失控”的自动化体验。

对于开发者而言，这套机制提供了可配置、可扩展的安全框架，便于在不同业务场景中平衡自动化程度与风险控制需求。未来，随着更多细粒度权限管理和联邦学习技术的引入，Open-AutoGLM有望成为移动端可信AI代理的标杆方案。

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