Il exige une nouvelle position de sécurité AI Security Posture Management (AISPM) is an emerging discipline focused on securing AI agents, their memory, external interactions, and behavior in real-time. À la différence des systèmes statiques, les environnements dirigés par l’IA introduisent des risques complètement nouveaux – des sorties hallucinées, des injections promptes, des actions autonomes et des interactions en cascade entre les agents. Ce ne sont pas seulement des extensions de problèmes existants – ils sont des défis entièrement nouveaux qui héritent des outils de posture de sécurité tels que DSPM (Data Security Posture Management) ou CSPM (Cloud Security Posture Management). . were never designed to solve AISPM existe parce que les systèmes d’IA ne ou Les données - Nouveau contenu, faire et trigger La sécurité de ces systèmes nécessite de repenser la façon dont nous surveillons, appliquons et auditions la sécurité, non pas au niveau de l’infrastructure, mais au niveau du raisonnement et du comportement de l’IA. store transmit generate decisions real-world actions Si vous êtes à la recherche d'une plongée plus profonde et comment les agents de l’IA s’intègrent aux modèles modernes de contrôle d’accès, nous couvrons cela de manière étendue dans « Cet article, cependant, se concentre sur la couche suivante: sécuriser Pas seulement . Quelles sont les identités mécaniques Qu’est-ce qu’une identité de machine ?Comprendre le contrôle d’accès d’IA how AI agents operate who they are Qu’est-ce qu’une identité de machine ?Comprendre le contrôle d’accès d’IA Rejoignez-nous alors que nous expliquons ce qui fait de l'AISPM une évolution distincte et nécessaire, explorez le de la sécurité de l’IA, et décrire comment les organisations peuvent commencer à adapter leur position de sécurité à un monde axé sur l’IA. four unique perimeters Parce que les risques introduits par l’IA sont déjà là, . and they’re growing fast Qu’est-ce qui rend la sécurité unique ? La sécurité des systèmes d’IA ne consiste pas seulement à adapter les outils existants, mais à faire face à de nouvelles catégories de risques qui n’existaient pas auparavant. Comme mentionné ci-dessus, Cette imprévisibilité introduit des vulnérabilités que les équipes de sécurité ne font que commencer à comprendre. AI agents don’t just execute code—they generate content, make decisions, and interact with other systems in unpredictable ways. , par exemple - des sorties fausses ou fabriquées - ne sont pas seulement inconfortables; ils peuvent Si elle n’est pas prise. AI hallucinations corrupt data, expose sensitive information, or even trigger unsafe actions associés à l’utilisation croissante de , où les systèmes d'IA tirent des informations de vastes entrepôts de mémoire, et la surface d'attaque s'étend de manière spectaculaire. retrieval-augmented generation (RAG) pipelines Beyond data risks, , où les acteurs malveillants fabriquent des entrées conçues pour pirater le comportement de l'IA. Il fonctionne dans le langage naturel. AI systems are uniquely susceptible to prompt injection attacks the SQL injection problem, but harder to detect and even harder to contain Peut-être que la partie la plus difficile est que Ils déclenchent des actions, appellent des API externes et interagissent parfois avec d’autres agents de l’IA, créant ainsi qui sont difficiles à prédire, à contrôler ou à auditer. AI agents don’t operate in isolation complex, cascading chains of behavior Les outils de posture de sécurité traditionnels n’ont jamais été conçus pour ce niveau d’autonomie et de comportement dynamique. C’est un tout nouveau modèle, axé sur la sécurité du comportement de l’IA et la prise de décision. AISPM is not DSPM or CSPM for AI Les quatre périmètres de contrôle d'accès des agents d'IA La sécurité des systèmes d’IA ne consiste pas seulement à gérer l’accès aux modèles – elle nécessite de contrôler l’ensemble du flux d’informations et de décisions au fur et à mesure que les agents d’IA opèrent.De ce qu’ils sont nourris, à ce qu’ils récupèrent, à la façon dont ils agissent et à ce qu’ils produisent, chaque phase présente des risques uniques. Comme avec tout système complexe, le contrôle d'accès devient une surface d'attaque amplifiée dans le contexte de l'IA. Chacun agissant comme un point de contrôle pour les vulnérabilités potentielles: Quatre périphériques distincts Quatre périphériques distincts Filtration rapide – Contrôler ce qui entre dans l’IA Chaque interaction d'IA commence par une prompt, et les prompt sont maintenant une surface d'attaque. Que ce soit des utilisateurs, d'autres systèmes ou des agents d'IA en amont, . unfiltered prompts can lead to manipulation, unintended behaviors, or AI "jailbreaks" Le filtrage prompt garantit que seules les entrées validées et autorisées atteignent le modèle. Bloquer les entrées malveillantes conçues pour déclencher des comportements dangereux Appliquer des politiques de niveau prompt en fonction des rôles, des autorisations ou du contexte utilisateur Validation dynamique des entrées avant l'exécution Par exemple, restreindre certains types de prompt pour les utilisateurs non administrateurs ou exiger des contrôles supplémentaires pour les prompt contenant des opérations sensibles telles que les requêtes de base de données ou les transactions financières. Protection des données RAG – Sécurisation de la mémoire et de la récupération des connaissances Les pipelines Retrieval-Augmented Generation (RAG) – où les agents de l’IA extraient des données à partir de bases de connaissances externes ou de bases de données vectorielles – ajoutent une capacité puissante mais aussi AISPM doit contrôler : expand the attack surface Qui ou quoi peut accéder à des sources de données spécifiques Quelles données sont récupérées en fonction des politiques d'accès en temps réel Filtrage après récupération pour supprimer les informations sensibles avant qu’elles n’atteignent le modèle Sans ce périmètre, les agents AI risquent ou en premier lieu. retrieving and leaking sensitive data training themselves on information they shouldn’t have accessed “ fournit un exemple pratique de la protection des données RAG pour les soins de santé. Building AI Applications with Enterprise-Grade Security Using RAG and FGA Créer des applications d’IA avec la sécurité Enterprise-Grade en utilisant RAG et FGA 3. Secure External Access — Governing AI Actions Beyond the Model Les agents d'IA ne se limitent pas au raisonnement interne. de plus en plus, ils Déclencher des appels API, exécuter des transactions, modifier des enregistrements ou chaîner des tâches à travers les systèmes. act L'AISPM doit s'engager : strict controls over these external actions Définir exactement quelles opérations chaque agent AI est autorisé à effectuer Suivre les chaînes « au nom » pour maintenir la responsabilité pour les actions initiées par les utilisateurs mais exécutées par les agents Insérez les étapes d'approbation humaine lorsque cela est nécessaire, en particulier pour les actions à haut risque telles que les achats ou les modifications de données approbation humaine Cela empêche les agents de l’IA d’agir en dehors de leur portée prévue ou de créer des effets inattendus en aval. 4. Response Enforcement — Monitoring What AI Outputs Même si toutes les entrées et les actions sont strictement contrôlées, hallucinant des faits, exposant des informations sensibles ou produisant des contenus inappropriés. AI responses themselves can still create risk La réaction exécutive signifie : Scanner les sorties pour la conformité, la sensibilité et l'adéquation avant de les livrer Application de filtres de sortie basés sur des rôles afin que seuls les utilisateurs autorisés voient certaines informations Assurer que l’IA ne fuit pas involontairement des connaissances internes, des informations d’identification ou des PII dans sa réponse finale Dans les systèmes d'IA, la sortie n'est pas seulement de l'information - L’assurer est non négociable. it’s the final, visible action Pourquoi ces périphériques comptent Ensemble, ces quatre périphériques forment la base de Ils veillent à ce que de l’entrée à la sortie, de l’accès à la mémoire à l’action réelle. AISPM every stage of the AI’s operation is monitored, governed, and secured Traiter la sécurité de l’IA comme un flux de bout en bout – pas seulement un contrôle de modèle statique – est ce qui distingue AISPM de la gestion de la posture héritée. Les meilleures pratiques pour un AISPM efficace Comme nous pouvons déjà le voir, la sécurisation des systèmes d'IA exige une mentalité différente - celle qui traite C’est une partie de la surface d’attaque, pas seulement de l’infrastructure sur laquelle elle fonctionne. Il s’appuie sur quelques principes clés conçus pour relever ce défi : AI reasoning and behavior AISPM Sécurité intrinsèque - Gardiens à l'intérieur du flux d'IA La sécurité n’est pas sécurisée, elle doit être Filtrer les prompts, restreindre l’accès à la mémoire, valider les appels externes et numériser les réponses en temps réel.Les emballages externes tels que les pare-feu ou les numérisations de code statiques ne protègent pas contre les agents de l’intelligence artificielle qui se lancent dans des actions involontaires. baked into the AI’s decision-making loop . The AI itself must operate inside secure boundaries Surveillance continue – Évaluation des risques en temps réel Les décisions sont prises en temps réel, ce qui signifie Il est critique. continuous evaluation Les systèmes AISPM doivent suivre le comportement de l'agent au fur et à mesure qu'il se déroule, recalculer le risque en fonction de nouveaux contextes ou d'entrées, et ajuster les autorisations ou déclencher des interventions au milieu de l'exécution si nécessaire. Les évaluations statiques de la posture ou les audits périodiques n’attraperont pas les problèmes lorsqu’ils apparaissent. AI security is a live problem, so your posture management must be live, too. Chaîne de garde et d’audit Les agents d’IA ont la capacité de chaîner des actions – appeler des API, déclencher d’autres agents ou interagir avec les utilisateurs – ce qui nécessite une audition extrêmement granulaire. AISPM doit : Enregistrer les actions qui ont été effectuées Qui ou ce qui l'a déclenché Conserver la trace complète "à moitié" de l'homme ou du système qui a donné naissance à l'action. C’est la seule façon de maintenir la responsabilité et la traçabilité lorsque les agents de l’IA agissent de manière autonome. Frontières de délégation et TTLs de confiance Les systèmes d’IA n’agissent pas seulement – ils tâches à d’autres agents, services ou API. Sans des limites appropriées, la confiance peut cascader incontrôlée, créant des risques d’interactions AI-AI incontrôlées. delegate L'AISPM doit faire respecter de l'autorité déléguée, Time-to-live (TTL) sur la confiance ou l'accès délégué, empêchant les chaînes d'autorisation de longue durée qui deviennent impossibles à révoquer, et permettant pour les délégations à haut risque. strict scoping human review checkpoints Les points de contrôle d’examen humain Validation cryptographique entre agents Lastly, as AI ecosystems grow, AISPM devrait se préparer à cet avenir en soutenant sur les demandes et les réponses de l’IA ainsi que sur les journaux antidumping qui permettent aux agents – et aux humains – de vérifier la source et l’intégrité de toute action dans la chaîne. agents will need to trust—but verify—other agents' claims cryptographic signatures C'est ainsi que les systèmes AI finiront par Surtout dans les environnements multi-agents. audit and regulate themselves Outils et normes émergentes pour AISPM Alors que AISPM est toujours une discipline émergente, nous commençons à voir des outils pratiques et des cadres qui aident à mettre ses principes en œuvre, permettant aux développeurs de construire des systèmes d’IA avec des gardes de sécurité cuites dans le flux de décisions et d’actions de l’IA. Intégration du cadre AI pour le contrôle d'accès Des cadres de développement tels que et Il s’agit d’intégrations qui ajoutent directly into AI workflows. These integrations allow developers to: Longue chaîne longueurs identity verification and fine-grained policy enforcement Longue chaîne longueurs Authentifier les agents de l’IA à l’aide de jetons d’identité avant d’autoriser des actions Insérer des contrôles d’autorisation dynamiques au milieu du flux de travail pour empêcher l’accès non autorisé aux données ou les opérations non sécurisées Appliquer l'autorisation fine-grain aux pipelines Retrieval-Augmented Generation (RAG), filtrant ce que l'IA peut récupérer en fonction des autorisations utilisateur ou agent en temps réel. Ces capacités vont au-delà de la validation d'entrée de base, permettant des pipelines sécurisées et conscientes de l'identité dans lesquelles les agents d'IA doivent prouver ce qu'ils sont autorisés à faire à chaque étape critique. Validation sécurisée des données et accès structuré Des cadres conçus pour le développement d'applications AI bénéficient de plus en plus de soutien En combinant la validation d'entrée avec les couches d'autorisation, les développeurs peuvent: structured data validation and access control enforcement Assurez-vous que seuls les flux de données correctement structurés et autorisés entrent dans les modèles d’IA Appliquer de manière dynamique les politiques d’accès basées sur les rôles, les attributs ou les relations Maintenir une trace audible de chaque décision d’accès prise par l’IA Cela aide à protéger les systèmes contre les fuites de données accidentelles et la manipulation intentionnelle en veillant à ce que l’IA fonctionne strictement dans ses limites définies. Standardisation des interactions AI-to-Système sécurisées Des normes émergentes telles que proposer des moyens structurés pour que les agents d’IA interagissent avec des outils externes, des API et des systèmes. Ces protocoles permettent: Model Context Protocol (MCP) Vérification explicite des autorisations avant que les agents d’IA puissent déclencher des opérations externes Assignation d’identité de machine aux agents de l’IA, portant sur leurs capacités Règles d'autorisation en temps réel aux points d'interaction, assurant que les actions restent contrôlées et traçables Ceci est crucial pour maintenir les actions axées sur l’IA, telles que les appels API, les requêtes de base de données ou les transactions financières. . accountable and auditable L’avenir : l’avenir de l’AISPM L’évolution rapide des agents de l’IA pousse déjà les limites de ce que les modèles de sécurité traditionnels peuvent gérer.A mesure que les systèmes d’IA deviennent plus autonomes – capables de raisonnement, d’actions en chaîne et d’interagir avec d’autres agents – Mais pas optionnel. AISPM will become foundational Un changement majeur à l'horizon est la montée de Tout comme les utilisateurs humains reçoivent des niveaux de confiance basés sur le comportement et le contexte, les agents de l’IA auront besoin de Cela influence ce à quoi ils sont autorisés à accéder ou à déclencher – en particulier dans les environnements multi-agent où la confiance non contrôlée pourrait évoluer rapidement. risk scoring and trust propagation models Scores de confiance dynamiques Scores de confiance dynamiques AISPM transfère la sécurité vers le haut dans le processus de prise de décision de l’IA et contrôle le comportement à chaque point critique. Alors que l’IA continue de propulser la prochaine vague d’applications, Les organisations qui l’adopteront tôt pourront innover avec l’IA sans compromettre la sécurité. AISPM will be critical to maintaining trust, compliance, and safety En savoir plus sur la façon dont Permit.io gère la collaboration sécurisée de l'IA via une passerelle d'autorisation . ici Si vous avez des questions, assurez-vous de nous rejoindre , où des milliers de développeurs construisent et mettent en œuvre l'autorisation. La communauté Slack La communauté Slack
