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 vain tai Tiedot - he Uusi sisältö, tee ja trigger Näiden järjestelmien turvaaminen edellyttää, että mietimme uudelleen, miten valvomme, valvomme ja auditoimme turvallisuutta, ei infrastruktuurin tasolla, vaan tekoälyn ajattelun ja käyttäytymisen tasolla. store transmit generate decisions real-world actions Jos etsit syvempää sukellusta ja miten AI-agentit sopivat nykyaikaisiin pääsynhallintamalleihin, katamme sen laajasti ” Tämä artikkeli kuitenkin keskittyy seuraavaan kerrokseen: turvaaminen Ei vain . Mitä koneiden tunnistetiedot ovat Mikä on koneen identiteetti? - AI Access Control how AI agents operate who they are Mikä on koneen identiteetti? - AI Access Control Liity meihin, kun selitämme, mikä tekee AISPM: stä erottuvan ja välttämättömän kehityksen, tutkia Kuvaile, miten organisaatiot voivat alkaa mukauttaa turvallisuusasennettaan AI-pohjaiseen maailmaan. four unique perimeters 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, Tämä arvaamattomuus tuo esiin haavoittuvuuksia, joita turvallisuusjoukkueet ovat vasta alkaneet ymmärtää. AI agents don’t just execute code—they generate content, make decisions, and interact with other systems in unpredictable ways. , esimerkiksi - väärennettyjä tai väärennettyjä tuloksia - eivät ole vain epämiellyttäviä; ne voivat Jos ei saa kiinni. AI hallucinations corrupt data, expose sensitive information, or even trigger unsafe actions Yhdistää tämä kasvavan käytön kanssa , jossa tekoälyjärjestelmät vetävät tietoa valtavista muistivarastoista ja hyökkäyspinta laajenee dramaattisesti. retrieval-augmented generation (RAG) pipelines Beyond data risks, , jossa haitalliset toimijat luovat syötteitä, joiden tarkoituksena on kaapata AI: n käyttäytyminen. Ajattele sitä Se toimii luonnollisen kielen sisällä. AI systems are uniquely susceptible to prompt injection attacks the SQL injection problem, but harder to detect and even harder to contain Ehkä kaikkein haastavinta tässä on se, että Ne laukaisevat toimia, kutsuvat ulkoisia API: ta ja joskus vuorovaikutuksessa muiden AI-agenttien kanssa. joita on vaikea ennustaa, hallita tai tarkastaa. AI agents don’t operate in isolation complex, cascading chains of behavior Perinteisiä turvatoimintoja ei ole koskaan suunniteltu tälle itsenäisyyden ja dynaamisen käyttäytymisen tasolle. Se on täysin uusi malli, joka keskittyy AI-käyttäytymisen ja päätöksenteon turvaamiseen. AISPM is not DSPM or CSPM for AI 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. —jokainen toimii mahdollisten haavoittuvuuksien tarkastuspisteenä: Neljä erilaista perimetria Neljä erilaista perimetria 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 myös AISPM:n on valvottava: expand the attack surface 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 vaarassa tai Ensimmäisessä paikassa retrieving and leaking sensitive data training themselves on information they shouldn’t have accessed “ Se tarjoaa käytännön esimerkin RAG-tietosuojasta terveydenhuollossa. Building AI Applications with Enterprise-Grade Security Using RAG and FGA Rakenna AI-sovelluksia Enterprise-Grade -turvallisuuden avulla RAG: n ja FGA: n avulla 3. Secure External Access — Governing AI Actions Beyond the Model IA-agentit eivät rajoitu sisäiseen päättelyyn. yhä enemmän he API-puheluiden käynnistäminen, transaktioiden suorittaminen, tietueiden muuttaminen tai tehtävien ketjuuttaminen järjestelmien välillä. act SDP:n on täytettävä : strict 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 Ihmisen hyväksyntä 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, Hallusinoimalla tosiasioita, paljastamalla arkaluonteisia tietoja tai tuottamalla sopimatonta sisältöä. AI responses themselves can still create risk 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 - Sen varmistaminen ei ole neuvoteltavissa. it’s the final, visible action Miksi perimetrit ovat tärkeitä Yhdessä nämä neljä perimetrin muodostavat perustan He varmistavat, että - syötöstä ulostuloon, muistin käytöstä todelliseen toimintaan. AISPM every stage of the AI’s operation is monitored, governed, and secured 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 käsittelee Se on osa hyökkäyspintaa, ei pelkästään infrastruktuuria, jota se käyttää. is built on a few key principles designed to meet this challenge: AI reasoning and behavior AISPM Sisäinen turvallisuus – vartijat AI-virran sisällä Tehokasta AI-turvallisuutta ei voi tukkia. sen on oltava - 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. baked into the AI’s decision-making loop . The AI itself must operate inside secure boundaries Jatkuva seuranta – reaaliaikainen riskinarviointi Päätökset tehdään reaaliajassa, mikä tarkoittaa, että Se on kriittistä. continuous evaluation 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 - he tehtävät muille edustajille, palveluille tai API:ille. Ilman asianmukaisia rajoja luottamus voi kaskadeilla hallitsemattomasti, mikä luo riskit hallitsemattomasta AI-to-AI-yhteistyöstä. delegate SDP:n on pantava täytäntöön valtuutettu viranomainen, Time-to-live (TTL) luottamus tai valtuutettu pääsy, joka estää pitkäikäisiä lupaketjuja, joita ei voi peruuttaa, ja mahdollistaa korkean riskin valtuuskunnat. strict scoping Inhimilliset tarkastuspisteet Inhimilliset tarkastuspisteet Kryptografinen validointi AI-agenttien välillä Kun ekosysteemi kasvaa, AISPM:n tulisi valmistautua tähän tulevaisuuteen tukemalla AI-pyyntöihin ja vastauksiin sekä väärinkäytönvastaisiin lokeihin, joiden avulla agentit - ja ihmiset - voivat tarkistaa ketjun toimien lähteen ja eheyden. agents will need to trust—but verify—other agents' claims cryptographic signatures Näin järjestelmät lopulta Erityisesti moniammatillisissa ympäristöissä. audit and regulate themselves 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 kuten ja tukevat integraatioita, jotka lisäävät Nämä integraatiot antavat kehittäjille mahdollisuuden: LangChain Pitkäkulku identity verification and fine-grained policy enforcement Langkainen Pitkäkulku 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 enemmän Yhdistämällä syöttövalidointi valtuutuskertoimiin kehittäjät voivat: structured data validation and access control enforcement 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 ehdottaa strukturoituja tapoja, joilla AI-agentit voivat vuorovaikutuksessa ulkoisten työkalujen, API:ien ja järjestelmien kanssa.Nämä protokollat mahdollistavat: Model Context Protocol (MCP) 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 - Ei ole valinnaista. AISPM will become foundational Yksi merkittävä muutos horisontissa on Aivan kuten ihmisten käyttäjille annetaan luottamustasot käyttäytymisen ja kontekstin perusteella, AI-agentit tarvitsevat Tämä vaikuttaa siihen, mihin heillä on oikeus käyttää tai laukaista - varsinkin monen toimijan ympäristöissä, joissa hallitsematon luottamus voi lisätä riskejä nopeasti. risk scoring and trust propagation models Dynaaminen luottamus Dynaaminen luottamus AISPM siirtää turvallisuuden ylöspäin tekoälyn päätöksentekoprosessiin ja ohjaa käyttäytymistä jokaisessa kriittisessä pisteessä. Kun AI jatkaa sovellusten seuraavan aallon käynnistämistä, Organisaatiot, jotka omaksuvat sen varhaisessa vaiheessa, pystyvät innovoimaan tekoälyn avulla vaarantamatta turvallisuutta. AISPM will be critical to maintaining trust, compliance, and safety Lue lisää siitä, miten Permit.io käsittelee turvallista AI-yhteistyötä käyttöoikeuksien kautta . Täällä Jos sinulla on kysyttävää, muista liittyä meidän , jossa tuhannet kehittäjät rakentavat ja toteuttavat valtuutuksia. Slack yhteisö Slack yhteisö
