AI Security Posture Management (AISPM): Miten käsitellä AI Agent Security

YK vaatii uutta turvallisuussääntöä

AI Security Posture Management (AISPM) is an emerging discipline focused on securing AI agents, their memory, external interactions, and behavior in real-time.

Koska AI-agentit ovat syvästi upotettuja sovelluksiin, perinteiset turvallisuusmallit eivät todellakaan ole tehtävässä. Toisin kuin staattiset järjestelmät, AI-pohjaiset ympäristööt tuovat täysin uusia riskejä - hallusinaatioita, kiireellisiä injektioita, autonomisia toimia ja agenttien välisiä kaskadeja.

Nämä eivät ole vain olemassa olevien ongelmien laajennuksia – ne ovat täysin uusia haasteita, jotka perivät turvallisuusasennon työkaluja, kuten DSPM (Data Security Posture Management) tai CSPM (Cloud Security Posture Management)were never designed to solve.

AISPM on olemassa, koska AI-järjestelmät eivät vainstoretaitransmitTiedot - hegenerateUusi sisältö, teedecisionsja triggerreal-world actionsNäiden järjestelmien turvaaminen edellyttää, että mietimme uudelleen, miten valvomme, valvomme ja auditoimme turvallisuutta, ei infrastruktuurin tasolla, vaan tekoälyn ajattelun ja käyttäytymisen tasolla.

Jos etsit syvempää sukellustaMitä koneiden tunnistetiedot ovatja miten AI-agentit sopivat nykyaikaisiin pääsynhallintamalleihin, katamme sen laajasti ”Mikä on koneen identiteetti? - AI Access ControlTämä artikkeli kuitenkin keskittyy seuraavaan kerrokseen: turvaaminenhow AI agents operateEi vainwho they are.

Liity meihin, kun selitämme, mikä tekee AISPM: stä erottuvan ja välttämättömän kehityksen, tutkiafour unique perimetersKuvaile, miten organisaatiot voivat alkaa mukauttaa turvallisuusasennettaan AI-pohjaiseen maailmaan.

Because the risks AI introduces are already here, and they’re growing fast.

Mikä tekee turvallisuudesta ainutlaatuisen?

AI-järjestelmien turvaaminen ei ole vain olemassa olevien työkalujen mukauttamista – se on täysin uusien riskiluokkien kohtaamista, joita ei ollut olemassa tähän mennessä.

Kuten edellä mainittiin,AI agents don’t just execute code—they generate content, make decisions, and interact with other systems in unpredictable ways.Tämä arvaamattomuus tuo esiin haavoittuvuuksia, joita turvallisuusjoukkueet ovat vasta alkaneet ymmärtää.

AI hallucinations, esimerkiksi - väärennettyjä tai väärennettyjä tuloksia - eivät ole vain epämiellyttäviä; ne voivatcorrupt data, expose sensitive information, or even trigger unsafe actionsJos ei saa kiinni.

Yhdistää tämä kasvavan käytön kanssaretrieval-augmented generation (RAG) pipelines, jossa tekoälyjärjestelmät vetävät tietoa valtavista muistivarastoista ja hyökkäyspinta laajenee dramaattisesti.

Beyond data risks, AI systems are uniquely susceptible to prompt injection attacks, jossa haitalliset toimijat luovat syötteitä, joiden tarkoituksena on kaapata AI: n käyttäytyminen. Ajattele sitäthe SQL injection problem, but harder to detect and even harder to containSe toimii luonnollisen kielen sisällä.

Ehkä kaikkein haastavinta tässä on se, ettäAI agents don’t operate in isolationNe laukaisevat toimia, kutsuvat ulkoisia API: ta ja joskus vuorovaikutuksessa muiden AI-agenttien kanssa.complex, cascading chains of behaviorjoita on vaikea ennustaa, hallita tai tarkastaa.

Perinteisiä turvatoimintoja ei ole koskaan suunniteltu tälle itsenäisyyden ja dynaamisen käyttäytymisen tasolle.AISPM is not DSPM or CSPM for AISe on täysin uusi malli, joka keskittyy AI-käyttäytymisen ja päätöksenteon turvaamiseen.

AI-agenttien neljä käyttöoikeussäätöpiiriä

AI-järjestelmien turvaaminen ei ole pelkästään mallien käyttöoikeuksien hallinnassa – se edellyttää koko tiedonkulun ja päätösten hallintaa, kun AI-agentit toimivat. mistä heidät ruokitaan, mitä he hakevat, miten he toimivat ja mitä he tuottavat, jokainen vaihe tuo ainutlaatuisia riskejä.

Kuten mikä tahansa monimutkainen järjestelmä, pääsyn hallinta muuttuu hyökkäyspinnaksi, joka vahvistetaan tekoälyn yhteydessä.Neljä erilaista perimetria—jokainen toimii mahdollisten haavoittuvuuksien tarkastuspisteenä:

1. Prompt Filtering – Hallitse, mitä tulee AI:hen

Jokainen tekoälyn vuorovaikutus alkaa kehotuksella, ja kehotukset ovat nyt hyökkäyspinta.unfiltered prompts can lead to manipulation, unintended behaviors, or AI "jailbreaks".

Prompt-suodatus varmistaa, että vain validoidut, valtuutetut syötteet saavuttavat mallin.

• Estää haitallisia syötteitä, joiden tarkoituksena on laukaista epävarmaa käyttäytymistä
• roolien, käyttöoikeuksien tai käyttäjäkokemuksen pohjalta tehtävän tason käytäntöjen täytäntöönpano
• Dynaaminen validointi ennen suoritusta

Esimerkiksi tietyntyyppisten kyselytyyppien rajoittaminen ei-hallintakäyttäjille tai lisätarkastusten vaatiminen kyselyille, jotka sisältävät arkaluonteisia toimintoja, kuten tietokantakyselyjä tai taloudellisia transaktioita.

2. RAG Data Protection – AI-muistin ja tietämyksen palauttamisen turvaaminen

Retrieval-Augmented Generation (RAG) -putket – joissa AI-agentit vetävät tietoja ulkoisista tietokannoista tai vektoritietokannoista – lisäävät tehokkaan kyvyn, mutta myösexpand the attack surfaceAISPM:n on valvottava:

• Kuka tai mikä voi käyttää tiettyjä tietolähteitä
• Mitä tietoja kerätään reaaliaikaisen käyttöoikeuspolitiikan perusteella
• Post-retrieval filtering to remove sensitive information before it reaches the model

Ilman tätä ympärysmittaa AI-agentit ovat vaarassaretrieving and leaking sensitive datataitraining themselves on information they shouldn’t have accessedEnsimmäisessä paikassa

“Building AI Applications with Enterprise-Grade Security Using RAG and FGASe tarjoaa käytännön esimerkin RAG-tietosuojasta terveydenhuollossa.

3. Secure External Access — Governing AI Actions Beyond the Model

IA-agentit eivät rajoitu sisäiseen päättelyyn. yhä enemmän heactAPI-puheluiden käynnistäminen, transaktioiden suorittaminen, tietueiden muuttaminen tai tehtävien ketjuuttaminen järjestelmien välillä.

SDP:n on täytettävästrict controls over these external actions:

• Määritä tarkalleen, mitä toimintoja jokaisella AI-agentilla on valtuudet suorittaa
• Seuraa ketjuja ”käyttäjien puolesta” ylläpitääksesi vastuuvelvollisuutta käyttäjien aloittamista mutta agenttien suorittamista toimista
• Sisällytä tarvittaessa ihmisen hyväksyntävaiheet, erityisesti korkean riskin toimenpiteisiin, kuten ostoksiin tai tietojen muuttamiseen

Tämä estää AI-agentteja toimimasta suunnitellun soveltamisalansa ulkopuolella tai luomasta tahattomia jälkivaikutuksia.

4. Response Enforcement — Monitoring What AI Outputs

Vaikka kaikki tulot ja toimet ovat tiukasti hallinnassa,AI responses themselves can still create riskHallusinoimalla tosiasioita, paljastamalla arkaluonteisia tietoja tai tuottamalla sopimatonta sisältöä.

Täytäntöönpano tarkoittaa:

• Tulosten skannaus vaatimustenmukaisuuden, herkkyyden ja asianmukaisuuden varmistamiseksi ennen toimitusta
• Käytä roolipohjaisia tulostussuodattimia niin, että vain valtuutetut käyttäjät näkevät tietyt tiedot
• Varmistetaan, että tekoäly ei tahattomasti vuoda sisäistä tietämystä, pätevyyttä tai PII: tä lopullisessa vastauksessaan

AI-järjestelmissä tuotanto ei ole vain tietoa -it’s the final, visible actionSen varmistaminen ei ole neuvoteltavissa.

Miksi perimetrit ovat tärkeitä

Yhdessä nämä neljä perimetrin muodostavat perustanAISPMHe varmistavat, ettäevery stage of the AI’s operation is monitored, governed, and secured- syötöstä ulostuloon, muistin käytöstä todelliseen toimintaan.

AI-turvallisuuden käsitteleminen lopullisena virtalähteenä – ei vain staattisena mallintarkastuksena – erottaa AISPM:n perinnöllisestä asennonhallinnasta.Koska kun AI-agentit ajattelevat, toimivat ja vuorovaikuttavat dynaamisesti, turvallisuuden on seurattava heitä joka askeleella.

Parhaat käytännöt tehokkaalle AISPM:lle

Kuten voimme jo nähdä, AI-järjestelmien turvaaminen vaatii erilaista ajattelua - sellaista, joka käsitteleeAI reasoning and behaviorSe on osa hyökkäyspintaa, ei pelkästään infrastruktuuria, jota se käyttää.AISPM is built on a few key principles designed to meet this challenge:

Sisäinen turvallisuus – vartijat AI-virran sisällä

Tehokasta AI-turvallisuutta ei voi tukkia. sen on oltavabaked into the AI’s decision-making loop- suodattaa kehotuksia, rajoittaa muistin käyttöä, validoida ulkoisia puheluita ja skannata vastauksia reaaliajassa. Ulkoiset pakkaukset, kuten palomuurit tai staattiset koodin skannaukset, eivät suojaa AI-agentteja, jotka päättelevät tiensä tahattomiin toimiin.

The AI itself must operate inside secure boundaries.

Jatkuva seuranta – reaaliaikainen riskinarviointi

Päätökset tehdään reaaliajassa, mikä tarkoittaa, ettäcontinuous evaluationSe on kriittistä.

AISPM-järjestelmien on seurattava agenttien käyttäytymistä sen kehittymisen myötä, laskettava riskit uudelleen uusien yhteyksien tai syöttöjen perusteella ja tarvittaessa säädettävä käyttöoikeuksia tai käynnistettävä toimenpiteitä täytäntöönpanon keskellä.

Staattiset asennon tarkastukset tai säännölliset tarkastukset eivät poista ongelmia, kun ne ilmestyvät.AI security is a live problem, so your posture management must be live, too.

Chain of Custody ja auditointi

AI-agentilla on kyky ketjuuttaa toimia - soittaa API: t, laukaista muita agentteja tai vuorovaikutuksessa käyttäjien kanssa - kaikki nämä vaativat äärimmäisen granulaarista auditointia.

AISPMin on oltava:

• Rekisteröi mitä toimenpiteitä on suoritettu
• Kuka tai mikä laukaisi sen
• Säilytä täysi "puoliväli" jälki takaisin ihmiseen tai järjestelmään, joka aiheutti toiminnan.

Tämä on ainoa tapa ylläpitää vastuullisuutta ja jäljitettävyyttä, kun AI-agentit toimivat itsenäisesti.

Valtuuskunnan rajat ja luottamus TTL

AI-järjestelmät eivät vain toimi - hedelegatetehtävät muille edustajille, palveluille tai API:ille. Ilman asianmukaisia rajoja luottamus voi kaskadeilla hallitsemattomasti, mikä luo riskit hallitsemattomasta AI-to-AI-yhteistyöstä.

SDP:n on pantava täytäntöönstrict scopingvaltuutettu viranomainen, Time-to-live (TTL) luottamus tai valtuutettu pääsy, joka estää pitkäikäisiä lupaketjuja, joita ei voi peruuttaa, ja mahdollistaaInhimilliset tarkastuspisteetkorkean riskin valtuuskunnat.

Kryptografinen validointi AI-agenttien välillä

Kun ekosysteemi kasvaa,agents will need to trust—but verify—other agents' claimsAISPM:n tulisi valmistautua tähän tulevaisuuteen tukemallacryptographic signaturesAI-pyyntöihin ja vastauksiin sekä väärinkäytönvastaisiin lokeihin, joiden avulla agentit - ja ihmiset - voivat tarkistaa ketjun toimien lähteen ja eheyden.

Näin järjestelmät lopultaaudit and regulate themselvesErityisesti moniammatillisissa ympäristöissä.

Työkalut ja kehittyvät standardit AISPM: lle

Vaikka AISPM on edelleen kehittyvä kurinalaisuus, alamme nähdä käytännön työkaluja ja puitteita, jotka auttavat ottamaan sen periaatteet käyttöön, jolloin kehittäjät voivat rakentaa AI-järjestelmiä turvallisuusvartijoilla, jotka on paistettu tekoälyn päätösten ja toimien virtaan.

AI Framework -integraatiot käyttöoikeuksien hallintaan

Suosittuja kehityskehyksiä kutenLangChainjaPitkäkulkutukevat integraatioita, jotka lisäävätidentity verification and fine-grained policy enforcementNämä integraatiot antavat kehittäjille mahdollisuuden:

• AI-agenttien todentaminen käyttämällä identiteettiketjuja ennen toimien sallimista
• Dynaamisen käyttöoikeuden tarkistaminen työnkulun keskellä estääksesi luvattoman tietojen käytön tai vaaralliset toiminnot
• Soveltaa hienovaraista valtuutusta Retrieval-Augmented Generation (RAG) -putkistoihin, suodattamalla, mitä AI voi hakea reaaliaikaisten käyttäjän tai agenttien oikeuksien perusteella.

Nämä kyvyt ylittävät perustietojen validoinnin, mikä mahdollistaa turvalliset, identiteetti-tietoiset putket, joissa AI-agenttien on osoitettava, mitä heillä on lupa tehdä jokaisessa kriittisessä vaiheessa.

Turvallinen tiedonvalidointi ja jäsennelty pääsy

Kehykset, jotka on suunniteltu AI-sovellusten kehittämiseen, tukevat yhä enemmänstructured data validation and access control enforcementYhdistämällä syöttövalidointi valtuutuskertoimiin kehittäjät voivat:

• Varmista, että vain asianmukaisesti jäsennellyt, sallitut tietovirrat siirtyvät AI-malleihin
• Vaadi roolipohjaisia, attribuuttipohjaisia tai suhteisiin perustuvia käyttöoikeussääntöjä dynaamisesti
• Pidä auditoitavissa oleva jälki jokaisesta pääsypäätöksestä, jonka AI tekee

Tämä auttaa suojaamaan järjestelmiä vahingossa tapahtuvalta tietovuodolta ja tahalliselta manipuloinnilta varmistamalla, että tekoäly toimii tiukasti määriteltyjen rajojensa sisällä.

Turvallisen AI-järjestelmän vuorovaikutuksen standardointi

Emerging standards like the Model Context Protocol (MCP)ehdottaa strukturoituja tapoja, joilla AI-agentit voivat vuorovaikutuksessa ulkoisten työkalujen, API:ien ja järjestelmien kanssa.Nämä protokollat mahdollistavat:

• Selkeät valtuutustarkastukset ennen kuin AI-agentit voivat laukaista ulkoisia toimintoja
• Koneiden tunnistaminen AI-agentteille, jotka kattavat niiden kyvyt
• Reaaliaikaiset valtuutussäännöt vuorovaikutuspisteissä, jotka varmistavat, että toimet pysyvät hallinnassa ja jäljitettävissä

Tämä on ratkaisevan tärkeää AI-pohjaisten toimintojen ylläpitämiseksi, kuten API-puheluiden, tietokantakyselyjen tai taloudellisten transaktioiden osalta.accountable and auditable.

Katsomassa eteenpäin: AISPMin tulevaisuus

AI-agenttien nopea kehitys on jo työntämässä rajoja siihen, mitä perinteiset turvallisuusmallit voivat käsitellä. AI-järjestelmät kasvavat itsenäisemmiksi - kykenevät päättelemään, ketjuuttamaan toimia ja vuorovaikutukseen muiden agenttien kanssa -AISPM will become foundationalEi ole valinnaista.

Yksi merkittävä muutos horisontissa onrisk scoring and trust propagation modelsAivan kuten ihmisten käyttäjille annetaan luottamustasot käyttäytymisen ja kontekstin perusteella, AI-agentit tarvitsevatDynaaminen luottamusTämä vaikuttaa siihen, mihin heillä on oikeus käyttää tai laukaista - varsinkin monen toimijan ympäristöissä, joissa hallitsematon luottamus voi lisätä riskejä nopeasti.

AISPM siirtää turvallisuuden ylöspäin tekoälyn päätöksentekoprosessiin ja ohjaa käyttäytymistä jokaisessa kriittisessä pisteessä.

Kun AI jatkaa sovellusten seuraavan aallon käynnistämistä,AISPM will be critical to maintaining trust, compliance, and safetyOrganisaatiot, jotka omaksuvat sen varhaisessa vaiheessa, pystyvät innovoimaan tekoälyn avulla vaarantamatta turvallisuutta.

Lue lisää siitä, miten Permit.io käsittelee turvallista AI-yhteistyötä käyttöoikeuksien kauttaTäällä.

Jos sinulla on kysyttävää, muista liittyä meidänSlack yhteisö, jossa tuhannet kehittäjät rakentavat ja toteuttavat valtuutuksia.