AI Security Posture Management (AISPM): Jak zarządzać bezpieczeństwem agenta AI

ONZ domaga się nowej polityki bezpieczeństwa

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

W przeciwieństwie do systemów statycznych, środowiska napędzane przez sztuczną inteligencję wprowadzają zupełnie nowe zagrożenia – halucynujące wyjścia, natychmiastowe zastrzyki, autonomiczne działania i kaskadowe interakcje między agentami.

Nie są to tylko rozszerzenia istniejących problemów – są to zupełnie nowe wyzwania, które odziedziczyły narzędzia zabezpieczeń, takie jak DSPM (Data Security Posture Management) lub CSPM (Cloud Security Posture Management).were never designed to solve.

AISPM istnieje, ponieważ systemy AI nie tylkostorelubtransmitDane - ichgenerateNowe treści, tworzeniedecisionsi Triggerreal-world actionsZabezpieczenie tych systemów wymaga ponownego przemyślenia, w jaki sposób monitorujemy, egzekwujemy i audytujemy bezpieczeństwo, nie na poziomie infrastruktury, ale na poziomie rozumowania i zachowania AI.

Jeśli szukasz głębszego nurkowaniaJakie są tożsamości maszynowei jak agenci sztucznej inteligencji pasują do nowoczesnych modeli kontroli dostępu, omówimy to szeroko w "Co to jest identyfikacja maszyn?Zrozumienie kontroli dostępu AITen artykuł skupia się jednak na następnej warstwie: zabezpieczaniuhow AI agents operateNie tylkowho they are.

Dołącz do nas, ponieważ wyjaśniamy, co czyni AISPM odrębną i niezbędną ewolucją,four unique perimetersOpisuje, w jaki sposób organizacje mogą zacząć dostosowywać swoją postawę bezpieczeństwa do świata opartego na sztucznej inteligencji.

Ponieważ zagrożenia wprowadzane przez AI są już tutaj,and they’re growing fast.

Co sprawia, że bezpieczeństwo jest wyjątkowe?

Zabezpieczenie systemów sztucznej inteligencji nie polega tylko na dostosowaniu istniejących narzędzi – chodzi o konfrontację z zupełnie nowymi kategoriami ryzyka, które nie istniały do tej pory.

Jak wspomniano powyżej,AI agents don’t just execute code—they generate content, make decisions, and interact with other systems in unpredictable ways.Ta nieprzewidywalność wprowadza luki, które zespoły bezpieczeństwa dopiero zaczynają rozumieć.

AI hallucinations, na przykład – fałszywe lub sfałszowane wyjścia – nie są tylko niewygodne; mogącorrupt data, expose sensitive information, or even trigger unsafe actionsJeśli się nie złapie.

Łączy to z rosnącym wykorzystaniemretrieval-augmented generation (RAG) pipelines, gdzie systemy sztucznej inteligencji wyciągają informacje z ogromnych magazynów pamięci, a powierzchnia ataku dramatycznie się rozszerza.

Poza ryzykiem danych,AI systems are uniquely susceptible to prompt injection attacks, gdzie złośliwi aktorzy tworzą wejścia zaprojektowane, aby porwać zachowanie AI.the SQL injection problem, but harder to detect and even harder to containTak jak działa w naturalnym języku.

Być może najtrudniejszą częścią jest to, żeAI agents don’t operate in isolationWywołują działania, wywołują zewnętrzne interfejsy API, a czasami współdziałają z innymi agentami AI, tworząccomplex, cascading chains of behaviorktóre są trudne do przewidzenia, kontroli lub audytu.

Tradycyjne narzędzia pozycji bezpieczeństwa nigdy nie zostały zaprojektowane do tego poziomu autonomii i dynamicznego zachowania.AISPM is not DSPM or CSPM for AIJest to całkowicie nowy model, skupiony na zabezpieczaniu zachowań AI i podejmowaniu decyzji.

Cztery obwody kontroli dostępu agentów AI

Zabezpieczenie systemów sztucznej inteligencji nie polega tylko na zarządzaniu dostępem do modeli – wymaga kontrolowania całego przepływu informacji i decyzji podczas działania agentów sztucznej inteligencji.Od tego, co są karmione, do tego, co pobierają, do tego, jak działają i co produkują, każda faza wprowadza unikalne ryzyko.

Podobnie jak w przypadku każdego złożonego systemu, kontrola dostępu staje się powierzchnią ataku wzmocnioną w kontekście sztucznej inteligencji.Cztery różne peryferie— każdy z nich działa jako punkt kontroli potencjalnych luk:

Prompt Filtering – kontrolowanie tego, co wchodzi do AI

Każda interakcja AI zaczyna się od wskazówki, a wskazówki są teraz powierzchnią ataku.unfiltered prompts can lead to manipulation, unintended behaviors, or AI "jailbreaks".

Filtr prompt zapewnia, że tylko zweryfikowane, autoryzowane wejścia docierają do modelu.

• Blokowanie złośliwych wejść przeznaczonych do wywoływania niebezpiecznych zachowań
• Egzekwowanie zasad na poziomie prompt na podstawie ról, uprawnień lub kontekstu użytkownika
• Dynamiczna walidacja wejść przed wykonaniem

Na przykład ograniczenie niektórych typów poleceń dla użytkowników niebędących administratorami lub wymaganie dodatkowych kontroli dla poleceń zawierających wrażliwe operacje, takie jak zapytania bazy danych lub transakcje finansowe.

RAG Data Protection – zabezpieczenie pamięci AI i odzyskiwania wiedzy

Retrieval-Augmented Generation (RAG) pipelines – gdzie agenci AI pobierają dane z zewnętrznych baz wiedzy lub wektorowych baz danych – dodają potężną zdolność, ale takżeexpand the attack surfaceAISPM musi kontrolować:

• Kto lub co ma dostęp do konkretnych źródeł danych
• Jakie dane są pobierane na podstawie zasad dostępu w czasie rzeczywistym
• filtrowanie po odzyskaniu, aby usunąć poufne informacje przed dotarciem do modelu

Bez tego obwodu, agenci AI ryzykująretrieving and leaking sensitive datalubtraining themselves on information they shouldn’t have accessedNa pierwszym miejscu.

“Building AI Applications with Enterprise-Grade Security Using RAG and FGAPrzedstawia praktyczny przykład ochrony danych RAG w opiece zdrowotnej.

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

agenci AI nie ograniczają się do wewnętrznych rozważań.actwyzwanie połączeń API, wykonywanie transakcji, modyfikowanie rekordów lub łańcuchowanie zadań w systemach.

AISPM musi przestrzegaćstrict controls over these external actions:

• Określ dokładnie, jakie operacje każdy agent AI jest upoważniony do wykonywania
• Śledzenie łańcuchów „w imieniu” w celu utrzymania odpowiedzialności za działania inicjowane przez użytkowników, ale wykonywane przez agentów
• Wstawianie kroków zatwierdzania przez człowieka w razie potrzeby, szczególnie w przypadku działań wysokiego ryzyka, takich jak zakupy lub modyfikacje danych

To uniemożliwia agentom sztucznej inteligencji działanie poza ich zamierzonym zakresem lub tworzenie niezamierzonych efektów wstecznych.

4. Response Enforcement — Monitoring What AI Outputs

Nawet jeśli wszystkie wejścia i działania są ściśle kontrolowane,AI responses themselves can still create riskhalucynacji faktów, ujawniania poufnych informacji lub tworzenia nieodpowiednich treści.

Reakcja egzekucyjna oznacza:

• Skanowanie wyjść pod kątem zgodności, czułości i adekwatności przed ich dostarczeniem
• Zastosowanie filtrów wyjściowych opartych na rolach, aby tylko autoryzowani użytkownicy widzieli określone informacje
• Zapewnienie, że sztuczna inteligencja nie wycieknie nieumyślnie wewnętrznej wiedzy, certyfikatów lub PII w swojej ostatecznej odpowiedzi

W systemach AI, wyjście nie jest tylko informacją -it’s the final, visible actionZapewnienie jej jest nie do negocjacji.

Dlaczego te peryferie mają znaczenie

Wspólnie te cztery peryferie stanowią fundamentAISPMZapewniają one, żeevery stage of the AI’s operation is monitored, governed, and securedod wejścia do wyjścia, od dostępu do pamięci do działań w świecie rzeczywistym.

Traktowanie zabezpieczeń AI jako przepływu end-to-end – nie tylko statycznego sprawdzania modelu – jest tym, co odróżnia AISPM od zarządzania pozycjami odziedziczonymi.

Najlepsze praktyki dla skutecznego AISPM

Jak już widzimy, zabezpieczenie systemów AI wymaga innego sposobu myślenia – takiego, któryAI reasoning and behaviorjako część powierzchni ataku, a nie tylko infrastruktury, na której działa.AISPMopiera się na kilku kluczowych zasadach zaprojektowanych w celu sprostania temu wyzwaniu:

Bezpieczeństwo wewnętrzne – gwarancje wewnątrz przepływu AI

Skutecznego bezpieczeństwa AI nie można zawiesić. musi byćbaked into the AI’s decision-making loop— filtrowanie wezwań, ograniczanie dostępu do pamięci, walidacja połączeń zewnętrznych i skanowanie odpowiedzi w czasie rzeczywistym. zewnętrzne opakowania, takie jak zapory lub statyczne skanowanie kodu, nie chronią przed agentami sztucznej inteligencji motywującymi ich drogę do niezamierzonych działań.

The AI itself must operate inside secure boundaries.

Monitoring ciągły – ocena ryzyka w czasie rzeczywistym

Decyzje podejmowane są w czasie rzeczywistym, co oznaczacontinuous evaluationJest to krytyczne.

Systemy AISPM muszą śledzić zachowania agentów w miarę ich rozwoju, ponownie obliczać ryzyko w oparciu o nowe konteksty lub wejścia i dostosowywać uprawnienia lub wyzwalać interwencje w połowie realizacji, jeśli to konieczne.

Statyczne przeglądy postawy lub okresowe audyty nie złapią problemów, gdy pojawią się.AI security is a live problem, so your posture management must be live, too.

Łańcuch opieki i audyt

Agenci sztucznej inteligencji mają zdolność łańcuchowania działań – wzywania interfejsów API, wyzwania innych agentów lub interakcji z użytkownikami – wszystko to wymaga bardzo szczegółowego audytu.

AISPM musi:

• Zarejestruj, jakie działania zostały wykonane
• Kto lub co go wywołało
• Zachowaj pełną ścieżkę "na pół" z powrotem do człowieka lub systemu, który wywołał działanie.

Jest to jedyny sposób na utrzymanie odpowiedzialności i identyfikowalności, gdy agenci AI działają autonomicznie.

Granice delegacji i TTL zaufania

Systemy AI nie tylko działają – działajądelegatezadania do innych agentów, usług lub API. Bez odpowiednich granic, zaufanie może kaskadować bez kontroli, tworząc ryzyko niekontrolowanych interakcji AI-to-AI.

AISPM powinienstrict scopingautorytetu delegowanego, Time-to-live (TTL) na zaufanie lub dostęp delegowany, zapobiegając długotrwałym łańcuchom zezwoleń, które stają się niemożliwe do cofnięcia, i umożliwiającPunkty kontrolne Human ReviewDelegacje wysokiego ryzyka.

Kryptograficzna walidacja między agentami AI

Wraz z rozwojem ekosystemów,agents will need to trust—but verify—other agents' claimsAISPM powinien przygotować się na tę przyszłość, wspierająccryptographic signaturesna zapytania i odpowiedzi AI, a także protokołowe dzienniki, które pozwalają agentom – i ludziom – zweryfikować źródło i integralność wszelkich działań w łańcuchu.

W ten sposób systemy AI ostatecznieaudit and regulate themselvesSzczególnie w środowiskach wielofunkcyjnych.

Narzędzia i nowe standardy dla AISPM

Chociaż AISPM jest nadal rozwijającą się dyscypliną, zaczynamy dostrzegać praktyczne narzędzia i ramy, które pomagają wprowadzić jego zasady w życie, umożliwiając deweloperom budowanie systemów AI z gwarancjami bezpieczeństwa zapakowanymi w przepływ decyzji i działań AI.

Integracja ramy AI dla kontroli dostępu

Popularne ramy rozwoju AI, takie jakŁańcuchiLangFlowWspieramy integrację, która zwiększaidentity verification and fine-grained policy enforcementbezpośrednio do przepływów pracy AI. Te integracje pozwalają deweloperom:

• Uwierzytelnianie agentów AI przy użyciu tokenów tożsamości przed zezwoleniem na działania
• Wstawianie dynamicznych kontroli uprawnień w środku przepływu pracy w celu zatrzymania nieautoryzowanego dostępu do danych lub niebezpiecznych operacji
• Zastosuj subtelną autoryzację do rurociągów Retrieval-Augmented Generation (RAG), filtrując to, co AI może pobrać w oparciu o uprawnienia użytkownika lub agenta w czasie rzeczywistym.

Te możliwości wykraczają poza podstawową walidację wejść, umożliwiając bezpieczne, świadome tożsamości rurociągi, w których agenci AI muszą udowodnić, co mają prawo zrobić na każdym krytycznym kroku.

Bezpieczna walidacja danych i zorganizowany dostęp

Ramy zaprojektowane do rozwoju aplikacji AI coraz bardziej wspieranestructured data validation and access control enforcement. By combining input validation with authorization layers, developers can:

• Upewnij się, że tylko prawidłowo skonstruowane, dozwolone przepływy danych do modeli AI
• Dynamicznie egzekwuj politykę dostępu w oparciu o role, atrybuty lub relacje
• Utrzymanie audytowanego śladu każdej decyzji dotyczącej dostępu podejmowanej przez AI

Pomaga to chronić systemy przed przypadkowymi wyciekami danych i celową manipulacją, zapewniając, że sztuczna inteligencja działa ściśle w określonych granicach.

Bezpieczne interakcje AI-to-System

Rozwijające się normy, takie jakModel Context Protocol (MCP)Proponujemy strukturalne sposoby interakcji agentów AI z narzędziami zewnętrznymi, interfejsami API i systemami.

• Wyraźne kontrole uprawnień, zanim agenci AI mogą wyzwalać operacje zewnętrzne
• Machine identity assignment to AI agents, scoping their capabilities
• Reguły autoryzacji w czasie rzeczywistym w punktach interakcji, zapewniające kontrolę i identyfikowalność działań

Jest to kluczowe dla prowadzenia działań opartych na sztucznej inteligencji, takich jak połączenia API, zapytania bazy danych lub transakcje finansowe.accountable and auditable.

Spojrzenie w przyszłość: przyszłość AISPM

Szybka ewolucja agentów sztucznej inteligencji już przenosi granice tego, czym mogą poradzić się tradycyjne modele bezpieczeństwa.Ponieważ systemy sztucznej inteligencji stają się bardziej autonomiczne – zdolne do rozumowania, łańcuchowania działań i interakcji z innymi agentami –AISPM will become foundationalAle nie opcjonalnie.

Jedną z głównych zmian na horyzoncie jest wzrostrisk scoring and trust propagation modelsPodobnie jak użytkownikom ludzkim przypisywane są poziomy zaufania w oparciu o zachowanie i kontekst, agenci AI będą potrzebowaćdynamic trust scoresTo wpływa na to, do czego mogą uzyskać dostęp lub wyzwalać – szczególnie w środowiskach z wieloma agentami, w których niekontrolowane zaufanie może szybko zwiększyć ryzyko.

AISPM przenosi bezpieczeństwo w górę w proces podejmowania decyzji AI i kontroluje zachowanie w każdym krytycznym punkcie.

Ponieważ AI nadal napędza następną falę aplikacji,AISPM will be critical to maintaining trust, compliance, and safetyOrganizacje, które wcześnie to zaakceptują, będą mogły inwestować w sztuczną inteligencję bez zagrażania bezpieczeństwu.

Dowiedz się więcej o tym, jak Permit.io obsługuje bezpieczną współpracę AI za pośrednictwem bramy uprawnieńtutaj.

Jeśli masz jakieś pytania, upewnij się, że dołączysz do nasSlack community, gdzie tysiące deweloperów budują i wdrażają autoryzację.