Utawala wa Msimamo wa Usalama wa AI (AISPM): Jinsi ya Kuzuia Usalama wa Agent ya AI

Wanahitaji mtazamo mpya wa usalama

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

Kwa sababu wahusika wa AI wanapokelewa sana katika maombi, mifano ya usalama ya jadi haifanyi kazi. Tofauti na mifumo ya static, mazingira yaliyoongozwa na AI yanatoa hatari mpya kabisa - matokeo ya hallucinated, injini za haraka, vitendo vya kujitegemea, na mwingiliano wa kaskazini kati ya wahusika.

Hizi sio upanuzi tu wa matatizo yaliyopo - ni changamoto mpya kabisa ambazo zimetumika kwa zana za usalama kama DSPM (Data Security Posture Management) au CSPM (Cloud Security Posture Management).were never designed to solve.

AISPM inapatikana kwa sababu mifumo ya AI sio tustoreautransmitData - kwa ajili yagenerateMaudhui mpya, kufanyadecisionsya Triggerreal-world actionsUsalama wa mifumo hii inahitaji kutafakari upya jinsi tunavyofuatilia, kutekeleza, na kusimamia usalama, sio kwa kiwango cha miundombinu, lakini kwa kiwango cha mawazo ya AI na tabia.

Ikiwa unatafuta kuingia kwa kina zaidiVifaa vya mashine ni ninina jinsi wafanyabiashara wa AI wanakabiliwa na mifano ya kisasa ya udhibiti wa upatikanaji, tunashughulikia kwa kiasi kikubwa katika "Jinsi ya kuelewa AI Access ControlMakala hii, hata hivyo, inazingatia kiwango cha baadaye: kuhifadhihow AI agents operate, not just who they are.

Kujiunga na sisi wakati sisi kuelezea nini hufanya AISPM maendeleo tofauti na muhimu, kuchunguzafour unique perimetersya usalama wa AI, na kuelezea jinsi mashirika yanaweza kuanza kurekebisha mtazamo wao wa usalama kwa ulimwengu unaoongozwa na AI.

Kwa sababu hatari zinazotolewa na AI tayari ziko hapa,and they’re growing fast.

Ni nini kinachofanya usalama wa AI kuwa wa kipekee?

Usalama wa mifumo ya AI sio tu kuhusu kurekebisha zana zilizopo - ni juu ya kukabiliana na makundi mapya kabisa ya hatari ambayo haijawahi kuwepo hadi sasa.

Kama ilivyoelezwa hapo juu,AI agents don’t just execute code—they generate content, make decisions, and interact with other systems in unpredictable ways.Hali hii ya kutokuwa na utabiri inazalisha udhaifu ambao timu za usalama zinaanza kuelewa.

AI hallucinations, kwa mfano - matokeo ya uongo au yaliyotengenezwa - sio rahisi tu; wanawezacorrupt data, expose sensitive information, or even trigger unsafe actionsKama hatuwezi kukamata.

pamoja na kuongezeka kwa matumizi yaretrieval-augmented generation (RAG) pipelines, ambapo mifumo ya AI inachukua habari kutoka kwenye maduka makubwa ya kumbukumbu, na eneo la mashambulizi linaongezeka kwa kiasi kikubwa.

Mbali na hatari ya data,AI systems are uniquely susceptible to prompt injection attacks, ambapo watendaji wa uharibifu hufanya ufumbuzi ulioundwa kuiba tabia ya AI. Fikiria kamathe SQL injection problem, but harder to detect and even harder to containKama ilivyo kwa lugha ya asili.

Labda sehemu muhimu zaidi ya hili ni kwambaAI agents don’t operate in isolationWao husababisha vitendo, wito API ya nje, na wakati mwingine kuingiliana na wafanyabiashara wengine wa AI, kuundacomplex, cascading chains of behaviorambayo ni vigumu kutabiri, kudhibiti au kudhibiti.

Zana za utulivu wa usalama kamwe hazikuundwa kwa kiwango hiki cha uhuru na tabia ya nguvu.AISPM is not DSPM or CSPM for AI- ni mfano mpya kabisa, unaoelekezwa kwenye uhakika wa tabia ya AI na uamuzi.

Vifaa vya 4 vya usimamizi wa upatikanaji wa wafanyakazi wa AI

Usalama wa mifumo ya AI sio tu kuhusu kusimamia upatikanaji wa mifano - inahitaji kudhibiti mtiririko wote wa habari na maamuzi wakati wa wafanyakazi wa AI kufanya kazi. Kutoka kwa kile wanachokitumia, kwa kile wanachukua, kwa jinsi wanavyotenda, na kile wanachotumia, kila hatua inatoa hatari za kipekee.

Kama ilivyo kwa mfumo wowote mgumu, udhibiti wa upatikanaji unakuwa eneo la mashambulizi lililoimarishwa katika muktadha wa AI. Ndiyo sababu mkakati kamili wa AISPM unapaswa kuzingatia haya.4 Mipango ya tofauti— kila mmoja anafanya kazi kama kituo cha kuangalia kwa makosa ya uwezekano:

Filtration ya prompt - kudhibiti kile kinaingia katika AI

Kila mwingiliano wa AI huanza na mwito, na mwito sasa ni uso wa mashambulizi. Ikiwa kutoka kwa watumiaji, mifumo mingine, au wawakilishi wa AI wa juu,unfiltered prompts can lead to manipulation, unintended behaviors, or AI "jailbreaks".

Ufafanuzi wa prompt unahakikisha kwamba tu kuidhinishwa, kuidhinishwa input kufikia mfano. Hii ni pamoja na:

• Kupiga marufuku mauzo ya uharibifu yaliyoundwa ili kusababisha tabia zisizo salama
• Kufuatilia sera za kiwango cha prompt kulingana na majukumu, ruhusa, au mazingira ya mtumiaji
• Ufanisi wa ufanisi wa ufanisi kabla ya utekelezaji

Kwa mfano, kuzuia aina fulani za prompt kwa watumiaji wasiokuwa watumiaji wa admin au kuhitaji udhibiti wa ziada kwa promp ambazo zina operesheni nyeti kama maswali ya database au shughuli za kifedha.

Ulinzi wa data ya RAG - Usalama wa kumbukumbu ya AI na uokoaji wa ujuzi

Retrieval-Augmented Generation (RAG) pipelines - ambapo wafanyakazi wa AI huchukua data kutoka kwa mifumo ya nje ya ujuzi au database ya vektor - kuongeza uwezo mkubwa lakini piaexpand the attack surfaceAISPM inapaswa kudhibiti:

• Nani au nini inaweza kufikia vyanzo maalum vya data
• Data gani inapatikana kulingana na sera za upatikanaji wa wakati halisi
• Post-recovery filtering kuondoa habari nyeti kabla ya kufikia mfano

Bila ya mchanganyiko huu, wafanyakazi wa AI wana hatari yaretrieving and leaking sensitive dataautraining themselves on information they shouldn’t have accessedkatika nafasi ya kwanza.

“Kujenga Maombi ya AI na Usalama wa Enterprise-Grade Kutumia RAG na FGAInatoa mfano halisi wa ulinzi wa data ya RAG kwa huduma za afya.

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

wafanyabiashara wasio na uhakika wa kutosha, na kwa kiasi kikubwaact—triggering API calls, executing transactions, modifying records, or chaining tasks across systems.

TAA/TANU wanapaswa kutimizastrict controls over these external actions:

• Kufafanua hasa shughuli ambazo kila mfanyakazi wa AI ana mamlaka ya kufanya
• Ufuatiliaji wa mstari "kwa niaba ya" ili kudumisha uwajibikaji kwa hatua zilizoanzishwa na watumiaji lakini zilizofanywa na washirika
• Kuingiza hatua za idhini ya binadamu ambapo inahitajika, hasa kwa vitendo vya hatari kama ununuzi au marekebisho ya data

Hii huzuia wafanyabiashara wa AI kutenda nje ya uwanja wao uliotarajiwa au kuunda athari zisizotarajiwa.

4. Response Enforcement — Monitoring What AI Outputs

Pamoja na kuwa na uwezo wa kusimamia na kuendesha shughuli zote,AI responses themselves can still create risk, kushawishi ukweli, kufichua habari nyeti, au kuzalisha maudhui yasiyofaa.

Utekelezaji wa majibu inamaanisha:

• Scan outputs kwa ufanisi, hisia, na ufanisi kabla ya kuwasilisha
• Kutumia filters ya matokeo ya msingi ya jukumu ili watumiaji tu wenye mamlaka waweze kuona habari fulani
• Kuhakikisha AI haifai kwa makusudi maarifa ya ndani, mamlaka, au PII katika majibu yake ya mwisho

Katika mifumo ya AI, output sio tu habari—it’s the final, visible actionKuhifadhi ni jambo lisilowezekana.

Kwa nini vipengele hivi ni muhimu

Pamoja, vichwa hivi vitatu vinaunda msingi waAISPMWanahakikisha kwambaevery stage of the AI’s operation is monitored, governed, and securedkutoka kwa input hadi output, kutoka kwa upatikanaji wa kumbukumbu kwa vitendo vya dunia halisi.

Kukabiliana na usalama wa AI kama mtiririko wa mwisho - sio tu ukaguzi wa mfano wa static - ni kile kinachoweka AISPM tofauti na usimamizi wa msimamo wa urithi. Kwa sababu wakati wafanyakazi wa AI wanafikiri, kutenda, na kuingiliana kikamilifu, usalama lazima wafuate kila hatua ya njia.

Mazoezi bora kwa AISPM yenye ufanisi

Kama tunaweza kuona tayari, kuhifadhi mifumo ya AI inahitaji mawazo tofauti - moja ambayo inachukuaAI reasoning and behaviorkama sehemu ya uso wa mashambulizi, sio tu miundombinu ambayo inafanya kazi.AISPMimejengwa juu ya kanuni kadhaa muhimu zilizoundwa kukabiliana na changamoto hii:

Usalama wa ndani - Guardrails ndani ya AI Flow

Usalama wa kibinafsi hauwezi kuzuiliwa, ni lazimabaked into the AI’s decision-making loop—filtrating prompts, kuzuia upatikanaji wa kumbukumbu, kuthibitisha wito wa nje, na kupeleleza majibu katika muda halisi. vifungo vya nje kama firewalls au kupeleleza msimbo wa static hawana ulinzi dhidi ya wafanyabiashara wa AI wanaoelezea njia yao katika matendo yasiyotarajiwa.

The AI itself must operate inside secure boundaries.

Ufuatiliaji wa mara kwa mara - Tathmini ya hatari ya wakati halisi

Maamuzi ya AI yanatokea katika muda halisi, ambayo inamaanishacontinuous evaluationNi ya kihistoria.

Mifumo ya AISPM inapaswa kufuatilia tabia ya mfanyabiashara kama inavyoendelea, kurekebisha hatari kulingana na mazingira mapya au ufumbuzi, na kurekebisha ruhusa au kuchukua hatua katikati ya utekelezaji ikiwa inahitajika.

Uchunguzi wa msimamo wa static au uchunguzi wa mara kwa mara hawatapata matatizo kama yanaonekana.AI security is a live problem, so your posture management must be live, too.

Chain ya utunzaji na ukaguzi

Wafanyabiashara wa AI wana uwezo wa kuunganisha vitendo - wito wa API, kuchochea wafanyabiashara wengine, au kuingiliana na watumiaji - yote haya yanahitaji uchunguzi mkubwa sana.

AISPM inahitaji:

• Kumbuka hatua gani zilizochukuliwa
• Ni nani au nini kilichosababisha
• Kuhifadhi njia kamili ya "katika nusu ya" nyuma kwa binadamu au mfumo ambao ulianzisha hatua.

Hii ni njia pekee ya kudumisha uwajibikaji na ufuatiliaji wakati wafanyakazi wa AI wanafanya kazi kwa kujitegemea.

Mipaka ya Ujumbe na Trust TTLs

Mfumo wa AI hauwezi tu kutenda—wanafanyadelegatemajukumu kwa watendaji wengine, huduma, au API. Bila mipaka sahihi, imani inaweza kuanguka bila kudhibitiwa, kuunda hatari ya ushirikiano usio na udhibiti wa AI-to-AI.

AISPM inapaswa kutekelezastrict scopingya mamlaka iliyoidhinishwa, wakati wa kuishi (TTL) juu ya uaminifu au upatikanaji ulioidhinishwa, kuzuia mstari wa idhini wa muda mrefu ambao huwa hauwezi kufutwa, na kuwezeshaKituo cha Utafiti wa Binadamukwa vyama vya hatari.

Utambulisho wa Cryptographic kati ya wahusika wa AI

Baada ya kuongezeka kwa ecosystems,agents will need to trust—but verify—other agents' claims. AISPM should prepare for this future by supporting cryptographic signaturesjuu ya maombi ya AI na majibu, pamoja na kumbukumbu za uharibifu zinazoweza kuruhusu wafanyabiashara - na binadamu - kuthibitisha chanzo na uaminifu wa hatua yoyote katika mstari.

Hivi ndivyo mifumo ya AI itakavyokuwa mwishoweaudit and regulate themselvesHasa katika mazingira ya multi-agent.

Toolsing na viwango vya kuja kwa AISPM

Ingawa AISPM bado ni sayansi inayoendelea, tunaanza kuona zana na mifumo ya vitendo ambayo husaidia kuweka kanuni zake katika vitendo, kuruhusu watengenezaji kujenga mifumo ya AI na vifaa vya usalama vilivyopigwa katika mtiririko wa maamuzi na vitendo vya AI.

Ushirikiano wa mfumo wa AI kwa udhibiti wa upatikanaji

Mfumo wa maendeleo kama vileMaelezo ya LangChainna yaMzunguko wawanaanza kuunga mkono ushirikiano ambao huongezaidentity verification and fine-grained policy enforcementmoja kwa moja kwenye kazi za AI. Ushirikiano huu unakuwezesha watengenezaji:

• Utambulisho wa wafanyakazi wa AI kwa kutumia tokens za utambulisho kabla ya kuruhusu vitendo
• Kuingiza udhibiti wa ruhusa ya kimwili katikati ya mchakato wa kazi ili kuzuia upatikanaji usioidhinishwa wa data au shughuli zisizo salama
• Tumia mamlaka ya nyekundu kwa vifaa vya Retrieval-Augmented Generation (RAG), kufuta kile ambacho AI inaweza kupokea kulingana na ruhusa za mtumiaji au wawakilishi wa wakati halisi.

Uwezo huu unaongezeka zaidi ya uthibitisho wa msingi wa kuingia, kuruhusu vifaa salama na vya utambulisho ambavyo wafanyakazi wa AI wanapaswa kuthibitisha kile wanaweza kufanya katika kila hatua muhimu.

Usalama wa Data na Upatikanaji wa Upatikanaji

Miundombinu iliyoundwa kwa ajili ya maendeleo ya maombi ya AI inasaidia zaidistructured data validation and access control enforcementKwa kuunganisha uthibitisho wa kuingia na ngazi za mamlaka, watengenezaji wanaweza:

• Hakikisha kwamba tu data iliyoundwa vizuri, inaruhusiwa inapita kwenye mifano ya AI
• Kufuatilia sera ya upatikanaji wa msingi wa jukumu, attribute-based, au uhusiano-based kwa nguvu
• Kuhifadhi nyaraka za kudhibitiwa za kila uamuzi wa upatikanaji unaofanywa na AI

Hii husaidia kulinda mifumo dhidi ya uchochezi wa data wa ajali na udanganyifu wa haraka kwa kuhakikisha AI inafanya kazi kikamilifu ndani ya mipaka yake iliyowekwa.

Usalama wa Ushirikiano wa AI-to-System

viwango vya juu kama vileModel Context Protocol (MCP)kuwasilisha njia zilizoundwa kwa wafanyabiashara wa AI kuingiliana na zana za nje, API, na mifumo.

• Uhakiki wa ruhusa kabla ya wafanyabiashara wa AI wanaweza kusababisha shughuli za nje
• Uhamisho wa utambulisho wa mashine kwa wafanyakazi wa AI, kufikia uwezo wao
• Kanuni za mamlaka ya wakati halisi katika vituo vya ushirikiano, kuhakikisha hatua ziko chini ya udhibiti na kufuatiliwa

Hii ni muhimu kwa kudumisha vitendo vya AI - kama vile wito wa API, maswali ya database, au shughuli za kifedha -accountable and auditable.

Kuangalia mbele: mustakabali wa AISPM

Mabadiliko ya haraka ya wafanyabiashara wa AI tayari yanapiga mipaka ya yale ambayo mifumo ya usalama ya jadi inaweza kukabiliana.Kama mifumo ya AI inazidi kuwa ya kujitegemea - uwezo wa kufikiri, vitendo vya mstari, na kuingiliana na wafanyabiashara wengine -AISPM will become foundationalSio ya chaguo.

Moja ya mabadiliko makubwa katika mtazamo ni ongezeko larisk scoring and trust propagation modelsKama watumiaji wa binadamu wanapewa viwango vya uaminifu kulingana na tabia na mazingira, watumiaji wa AI watahitajiUaminifu wa Dynamicambayo inathiri kile wanaweza kufikia au kusababisha - hasa katika mazingira ya watendaji wengi ambapo uaminifu usio na udhibiti unaweza kuongezeka hatari haraka.

AISPM inabadilisha usalama upstream katika mchakato wa uamuzi wa AI na kudhibiti tabia katika kila hatua muhimu.

Kama AI inaendelea kuendesha wimbi jipya la maombi,AISPM will be critical to maintaining trust, compliance, and safetyMashirika yaliyochukua mapema yatakuwa na uwezo wa kubadilisha na AI bila kuathiri usalama.

Jifunze zaidi kuhusu jinsi Permit.io inavyoshughulikia ushirikiano salama wa AI kupitia uwanja wa ruhusaHapa ya.

Ikiwa una maswali yoyote, hakikisha kujiunga na sisiJamii ya Slack, ambapo maelfu ya watengenezaji ni kujenga na kutekeleza ruhusa.