AI Security Posture Management (AISPM): Cum să gestionați securitatea agenților AI

AI cere o nouă poziție de securitate

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

Pe măsură ce agenții AI devin adânc încorporați în aplicații, modelele tradiționale de securitate nu sunt într-adevăr pentru sarcină. spre deosebire de sistemele statice, mediile conduse de AI introduc riscuri complet noi - ieșiri halucinate, injecții prompte, acțiuni autonome și interacțiuni în cascadă între agenți.

Acestea nu sunt doar extinderi ale problemelor existente - acestea sunt provocări complet noi care moștenesc instrumente de securitate posture, cum ar fi DSPM (Data Security Posture Management) sau CSPM (Cloud Security Posture Management).were never designed to solve.

AISPM există pentru că sistemele AI nustoresautransmit data—they generateConținut nou, facețidecisionsși triggerreal-world actionsSecurizarea acestor sisteme necesită o redefinire a modului în care monitorizăm, aplicăm și audităm securitatea, nu la nivelul infrastructurii, ci la nivelul raționamentului și comportamentului AI.

Dacă sunteți în căutarea pentru o scufundare mai adâncă înCe sunt identitățile mașinilorși modul în care agenții AI se potrivesc cu modelele moderne de control al accesului, acoperim acest lucru în mod extensiv în "Ce este o identitate de mașină? înțelegerea controlului accesului AIAcest articol, cu toate acestea, se concentrează pe următorul strat: asigurareahow AI agents operateNu numaiwho they are.

Alăturați-vă nouă pe măsură ce explicăm ce face AISPM o evoluție distinctă și necesară, explorațifour unique perimetersDescrie modul în care organizațiile pot începe să-și adapteze poziția de securitate pentru o lume bazată pe IA.

Deoarece riscurile pe care le introduce AI sunt deja aici,and they’re growing fast.

Ce face securitatea unică?

Securizarea sistemelor AI nu este doar despre adaptarea instrumentelor existente – este despre confruntarea cu categorii de risc complet noi care nu existau până acum.

Așa cum am menționat mai sus,AI agents don’t just execute code—they generate content, make decisions, and interact with other systems in unpredictable ways.Această imprevizibilitate introduce vulnerabilități pe care echipele de securitate abia încep să le înțeleagă.

AI hallucinations, de exemplu - rezultate false sau fabricate - nu sunt doar inconveniente; ele potcorrupt data, expose sensitive information, or even trigger unsafe actionsDacă nu este prins.

combinate cu utilizarea tot mai mare aretrieval-augmented generation (RAG) pipelines, în cazul în care sistemele de inteligență artificială trage informații din depozite mari de memorie, iar suprafața de atac se extinde dramatic.

Dincolo de riscurile de date,AI systems are uniquely susceptible to prompt injection attacks, în cazul în care actorii rău intenționați creează intrări concepute pentru a răpi comportamentul AI.the SQL injection problem, but harder to detect and even harder to containfuncţionează în limbajul natural.

Poate cea mai dificilă parte a acestui lucru este căAI agents don’t operate in isolationAcestea declanșează acțiuni, apelează la API-uri externe și uneori interacționează cu alți agenți AI, creândcomplex, cascading chains of behaviorcare sunt dificil de prevăzut, controlat sau auditat.

Instrumentele tradiționale de postură de securitate nu au fost niciodată concepute pentru acest nivel de autonomie și comportament dinamic.AISPM is not DSPM or CSPM for AI- este un model complet nou, axat pe asigurarea comportamentului AI și a luării deciziilor.

Cele patru perimetre de control al accesului ale agenților AI

Securizarea sistemelor AI nu este doar despre gestionarea accesului la modele - necesită controlul întregului flux de informații și decizii pe măsură ce agenții AI operează.De la ceea ce sunt hrăniți, la ceea ce recuperează, la modul în care acționează și la ceea ce produc, fiecare fază introduce riscuri unice.

Ca și în cazul oricărui sistem complex, controlul accesului devine o suprafață de atac amplificată în contextul AI.Patru perimetre distincte— fiecare acționează ca punct de control pentru vulnerabilități potențiale:

Filtrarea promptă – controlarea a ceea ce intră în AI

Fiecare interacțiune AI începe cu o promptă, iar prompturile sunt acum o suprafață de atac.unfiltered prompts can lead to manipulation, unintended behaviors, or AI "jailbreaks".

Filtrarea prompt asigură faptul că numai intrările validate și autorizate ajung la model.

• Blocarea intrărilor rău intenționate pentru a declanșa comportamente nesigure
• Impunerea politicilor de nivel prompt pe baza rolurilor, permisiunilor sau contextului utilizatorului
• Validarea dinamică a intrărilor înainte de execuție

De exemplu, restricționarea anumitor tipuri de solicitări pentru utilizatorii non-admin sau necesitarea unor verificări suplimentare pentru solicitările care conțin operațiuni sensibile, cum ar fi interogările bazei de date sau tranzacțiile financiare.

Protecția datelor RAG – Asigurarea memoriei AI și a recuperării cunoștințelor

Pipelines Retrieval-Augmented Generation (RAG) - în cazul în care agenții AI extrage date din baze de cunoștințe externe sau baze de date vectoriale - adaugă o capacitate puternică, dar, de asemenea,expand the attack surfaceAISPM trebuie să controleze:

• Cine sau ce poate accesa anumite surse de date
• Ce date sunt recuperate pe baza politicilor de acces în timp real
• Filtrarea post-recuperare pentru a elimina informațiile sensibile înainte de a ajunge la model

Fără acest perimetru, agenții AI riscăretrieving and leaking sensitive datasautraining themselves on information they shouldn’t have accessedÎn primul rând.

“Building AI Applications with Enterprise-Grade Security Using RAG and FGA” oferă un exemplu practic de protecție a datelor RAG pentru asistența medicală.

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

Agenții AI nu se limitează la raționamentul intern. din ce în ce mai mult, eiact— declanșarea apelurilor API, executarea tranzacțiilor, modificarea înregistrărilor sau lanțarea sarcinilor între sisteme.

PNL trebuie să pună în aplicarestrict controls over these external actions:

• Definiți exact ce operațiuni fiecare agent AI este autorizat să efectueze
• Urmăriți lanțurile "în numele" pentru a menține răspunderea pentru acțiunile inițiate de utilizatori, dar executate de agenți
• Introduceți pașii de aprobare umană acolo unde este necesar, în special pentru acțiuni cu risc ridicat, cum ar fi achizițiile sau modificările datelor

Acest lucru împiedică agenții AI să acționeze în afara domeniului lor intenționat sau să creeze efecte nedorite în aval.

4. Response Enforcement — Monitoring What AI Outputs

Chiar dacă toate intrările și acțiunile sunt strict controlate,AI responses themselves can still create riskhalucinând fapte, expunând informații sensibile sau producând conținut inadecvat.

Răspunsul de executare înseamnă:

• Scanarea rezultatelor pentru conformitate, sensibilitate și adecvare înainte de livrare
• Aplicarea filtrelor de ieșire bazate pe roluri, astfel încât numai utilizatorii autorizați să vadă anumite informații
• Asigurarea că AI nu scurge neintenționat cunoștințe interne, credențiale sau PII în răspunsul final

În sistemele AI, ieșirea nu este doar informație -it’s the final, visible actionAsigurarea lor nu este negociabilă.

De ce contează aceste perimetre

Împreună, aceste patru perimetre alcătuiesc fundamentulAISPMEi se asigură căevery stage of the AI’s operation is monitored, governed, and securedde la intrare la ieșire, de la accesul la memorie la acțiunea din lumea reală.

Tratarea securității AI ca un flux de la capăt la capăt – nu doar o verificare statică a modelului – este ceea ce separă AISPM de gestionarea posturii moștenite.

Cele mai bune practici pentru AISPM eficient

După cum putem vedea deja, securizarea sistemelor AI necesită o mentalitate diferită - una care trateazăAI reasoning and behaviorca parte a suprafeţei de atac, nu doar a infrastructurii pe care rulează.AISPMse bazează pe câteva principii cheie concepute pentru a răspunde acestei provocări:

Securitatea intrinsecă – garduri în interiorul fluxului AI

Securitatea eficientă nu poate fi împovărată.baked into the AI’s decision-making loopFiltrarea apelurilor, restricționarea accesului la memorie, validarea apelurilor externe și scanarea răspunsurilor în timp real. Învelișurile externe, cum ar fi firewall-urile sau scanările de cod static, nu protejează împotriva agenților AI care își motivează calea către acțiuni neintenționate.

The AI itself must operate inside secure boundaries.

Monitorizarea continuă – evaluarea în timp real a riscurilor

Deciziile se iau în timp real, ceea ce înseamnă căcontinuous evaluationeste critică

Sistemele AISPM trebuie să urmărească comportamentul agentului pe măsură ce se desfășoară, să recalculeze riscurile pe baza noilor contexte sau intrări și să ajusteze permisiunile sau să declanșeze intervențiile în timpul execuției, dacă este necesar.

Revizuirile statice ale posturii sau auditurile periodice nu vor prinde problemele pe măsură ce apar.AI security is a live problem, so your posture management must be live, too.

Lanțul de custodie și audit

Agenții AI au capacitatea de a lansa acțiuni - să apeleze la API-uri, să declanșeze alți agenți sau să interacționeze cu utilizatorii - toate acestea necesită auditare extrem de granulară.

AISPM trebuie să:

• Înregistrează ce acțiune a fost efectuată
• Cine sau ce a declanșat
• Păstrați întregul traseu "pe jumătate" înapoi la omul sau la sistemul care a dat naștere acțiunii.

Aceasta este singura modalitate de a menține responsabilitatea și trasabilitatea atunci când agenții AI acționează în mod autonom.

Frontiere de delegație și TTL-uri de încredere

Sistemele AI nu acționează doar – eledelegatesarcini către alți agenți, servicii sau API-uri.Fără granițe adecvate, încrederea poate casca necontrolată, creând riscuri de interacțiuni AI-AI necontrolate.

PNL ar trebui să impunăstrict scopingde autoritate delegată, Time-to-live (TTL) pe încredere sau acces delegat, prevenirea lanțurilor de permisiuni de lungă durată care devin imposibil de revocat șiPuncte de control de evaluare umanăpentru delegațiile cu risc ridicat.

Validarea criptografică între agenții AI

Pe măsură ce ecosistemele se dezvoltă,agents will need to trust—but verify—other agents' claimsAISPM ar trebui să se pregătească pentru acest viitor prin sprijinireacryptographic signaturesCererile și răspunsurile AI, precum și jurnalele de manipulare care permit agenților - și oamenilor - să verifice sursa și integritatea oricărei acțiuni din lanț.

Acesta este modul în care sistemele AI vor fi în cele din urmăaudit and regulate themselvesMai ales în mediile multi-agent.

Instrumente și standarde emergente pentru AISPM

În timp ce AISPM este încă o disciplină emergentă, începem să vedem instrumente și cadre practice care ajută la punerea principiilor sale în acțiune, permițând dezvoltatorilor să construiască sisteme AI cu garduri de securitate coapte în fluxul deciziilor și acțiunilor AI.

Integrarea cadrului AI pentru controlul accesului

Framework-uri populare de dezvoltare AI precumLangChainşiLungăÎncepe să susţină integrareaidentity verification and fine-grained policy enforcementdirect în fluxurile de lucru AI. Aceste integrări permit dezvoltatorilor să:

• Autentificarea agenților AI folosind jetoane de identitate înainte de a permite acțiuni
• Introduceți controale dinamice de permisiune în mijlocul fluxului de lucru pentru a opri accesul neautorizat la date sau operațiuni nesigure
• Aplicați autorizarea fină la conducte Retrieval-Augmented Generation (RAG), filtrând ceea ce AI poate recupera pe baza permisiunilor utilizatorului sau agentului în timp real.

Aceste capacități depășesc validarea de bază a intrărilor, permițând conducte sigure, conștiente de identitate, în care agenții AI trebuie să dovedească ceea ce le este permis să facă la fiecare pas critic.

Validarea securizată a datelor și accesul structurat

Frameworks concepute pentru dezvoltarea de aplicații AI sunt tot mai susținutestructured data validation and access control enforcementPrin combinarea validării intrărilor cu straturile de autorizare, dezvoltatorii pot:

• Asigurați-vă că numai fluxurile de date bine structurate și permise intră în modelele AI
• Implementarea în mod dinamic a politicilor de acces bazate pe roluri, atribute sau relații
• Păstrați o urmărire audibilă a fiecărei decizii de acces pe care AI o face

Acest lucru ajută la protejarea sistemelor împotriva scurgerilor accidentale de date și a manipulării intenționate prin asigurarea faptului că AI funcționează strict în limitele sale definite.

Standardizarea Secure AI-to-System Interacțiuni

Standardele emergente precumModel Context Protocol (MCP)Propun modalități structurate pentru ca agenții AI să interacționeze cu instrumente externe, API-uri și sisteme.

• Verificări explicite de permisiune înainte ca agenții AI să poată declanșa operațiuni externe
• Atribuirea identității mașinii agenților AI, acoperind capacitățile lor
• Reguli de autorizare în timp real la punctele de interacțiune, asigurând că acțiunile rămân controlate și trasabile

Acest lucru este crucial pentru menținerea acțiunilor bazate pe IA – cum ar fi apelurile API, interogările bazei de date sau tranzacțiile financiare –accountable and auditable.

Privind în viitor: Viitorul AISPM

Evoluția rapidă a agenților AI împinge deja limitele a ceea ce modelele tradiționale de securitate pot gestiona.Pe măsură ce sistemele AI devin mai autonome - capabile să raționeze, să acționeze în lanț și să interacționeze cu alți agenți -AISPM will become foundationalNu este opțional.

O schimbare majoră pe orizont este creşterearisk scoring and trust propagation modelsLa fel cum utilizatorilor umani li se atribuie niveluri de încredere bazate pe comportament și context, agenții AI vor avea nevoie deScoruri de încredere dinamicecare influențează ceea ce le este permis să acceseze sau să declanșeze - mai ales în mediile cu mai mulți agenți, unde încrederea necontrolată ar putea escalada rapid riscurile.

AISPM trece securitatea în sus în procesul de luare a deciziilor AI și controlează comportamentul la fiecare punct critic.

Pe măsură ce AI continuă să conducă următorul val de aplicații,AISPM will be critical to maintaining trust, compliance, and safetyOrganizațiile care o vor îmbrățișa devreme vor putea să inoveze cu AI fără a compromite securitatea.

Citiți mai multe despre modul în care Permit.io gestionează colaborarea AI securizată printr-o poartă de permisiuniAici.

Dacă aveți întrebări, asigurați-vă că vă alăturațiComunitatea slăbită, unde mii de dezvoltatori construiesc și implementează autorizarea.