САД бараат нова мерка за безбедност AI Security Posture Management (AISPM) is an emerging discipline focused on securing AI agents, their memory, external interactions, and behavior in real-time. Како што агентите за вештачка интелигенција стануваат длабоко вградени во апликациите, традиционалните безбедносни модели не се навистина подготвени за задачата. За разлика од статичките системи, средините управувани со вештачка интелигенција воведуваат сосема нови ризици – халуцинирани излези, инстант инјекции, автономни дејства и каскадни интеракции меѓу агентите. Овие не се само проширувања на постоечките проблеми – тие се сосема нови предизвици кои ги наследуваат алатките за безбедносна позиција како што се DSPM (Управување со ставот за безбедност на податоците) или CSPM (Управување со ставот за безбедност на облакот) . were never designed to solve AISPM постои затоа што AI системи не само што или податоци - тие Нови содржини, направете и тригерот Заштитата на овие системи бара да се преиспита начинот на кој ја следиме, спроведуваме и ревидираме безбедноста, не на ниво на инфраструктура, туку на ниво на размислување и однесување на вештачката интелигенција. store transmit generate decisions real-world actions Ако сте во потрага по подлабоко нуркање во и како АИ агентите се вклопуваат во современите модели за контрола на пристап, ние опфаќаме тоа во голема мера во “ Оваа статија, сепак, се фокусира на следниот слој: обезбедување Не само . Кои се машинските идентитети Што е машински идентитет?Разбирање на AI контрола на пристап how AI agents operate who they are Што е машински идентитет?Разбирање на AI контрола на пристап Придружете ни се додека објаснуваме што го прави AISPM посебна и неопходна еволуција, истражувајте го на безбедноста на вештачката интелигенција, и опише како организациите можат да почнат да го прилагодуваат својот став за безбедност за светот управуван од вештачката интелигенција. four unique perimeters Бидејќи ризиците што ги воведува АИ веќе се тука, . and they’re growing fast Што ја прави безбедноста уникатна? Заштитата на системите за вештачка интелигенција не е само за прилагодување на постоечките алатки – тоа е за соочување со сосема нови категории на ризик кои досега не постоеле. Како што споменавме погоре, Оваа непредвидливост воведува ранливости кои безбедносните тимови само почнуваат да ги разбираат. AI agents don’t just execute code—they generate content, make decisions, and interact with other systems in unpredictable ways. , на пример - лажни или измислени излези - не се само непријатни; тие можат да Ако не го фатат. AI hallucinations corrupt data, expose sensitive information, or even trigger unsafe actions Заедно со зголемената употреба на , каде што системите за вештачка интелигенција извлекуваат информации од огромни складишта на меморија, а површината на нападот драматично се проширува. retrieval-augmented generation (RAG) pipelines Покрај ризиците со податоци, , каде што злонамерните актери создаваат влезови дизајнирани да го киднапираат однесувањето на АИ. , како што работи во рамките на природниот јазик. AI systems are uniquely susceptible to prompt injection attacks the SQL injection problem, but harder to detect and even harder to contain Можеби најтешкиот дел од ова е тоа што Тие предизвикуваат акции, повикуваат надворешни API-и и понекогаш комуницираат со други агенти за вештачка интелигенција, создавајќи кои се тешко да се предвидат, контролираат или ревидираат. AI agents don’t operate in isolation complex, cascading chains of behavior Традиционалните алатки за безбедносна поза никогаш не биле дизајнирани за ова ниво на автономија и динамично однесување. Тоа е сосема нов модел, фокусиран на обезбедување на однесувањето на АИ и донесувањето одлуки. AISPM is not DSPM or CSPM for AI Четирите периметри за контрола на пристап на АИ агентите Обезбедувањето на системите за вештачка интелигенција не е само за управување со пристапот до моделите – тоа бара контрола на целиот проток на информации и одлуки како што работат агентите за вештачка интелигенција. Од она што се хранат, до она што го преземаат, до тоа како дејствуваат и што излегуваат, секоја фаза воведува уникатни ризици. Како и со секој комплексен систем, контролата на пристапот станува површина на напад засилена во контекст на вештачката интелигенција. – секој делува како контролна точка за потенцијални ранливости: Четири различни периметри Четири различни периметри Prompt Filtering – контрола на она што влегува во AI Секоја интеракција со АИ започнува со повик, а повиците сега се површина на напад. . unfiltered prompts can lead to manipulation, unintended behaviors, or AI "jailbreaks" Прометното филтрирање гарантира дека само валидирани, овластени влезови стигнуваат до моделот. Блокирање на малициозни влезови дизајнирани да предизвикаат небезбедно однесување Имплементирање на политики на ниво на повик врз основа на улоги, дозволи или кориснички контекст Динамично валидирање на влез пред извршување На пример, ограничување на одредени типови на повици за корисници кои не се администратори или бара дополнителни проверки за повици кои содржат чувствителни операции, како што се базите на податоци за барање или финансиски трансакции. Заштита на податоците на RAG – обезбедување на меморијата на вештачката интелигенција и враќање на знаењето Retrieval-Augmented Generation (RAG) цевки – каде што агентите за вештачка интелигенција ги извлекуваат податоците од надворешни бази на знаење или векторски бази на податоци – додаваат моќна способност. AISPM мора да контролира: expand the attack surface Кој или што може да пристапи до одредени извори на податоци Кои податоци се преземаат врз основа на политиките за пристап во реално време Филтрирање по враќање за отстранување на чувствителни информации пред да стигнат до моделот Без овој периметар, АИ агентите ризикуваат или На прво место. retrieving and leaking sensitive data training themselves on information they shouldn’t have accessed “ обезбедува практичен пример за заштита на податоците на RAG за здравствена заштита. Building AI Applications with Enterprise-Grade Security Using RAG and FGA Изградба на АИ апликации со Enterprise-Grade безбедност со користење на RAG и FGA 3. Secure External Access — Governing AI Actions Beyond the Model Агентите за вештачка интелигенција не се ограничени на внатрешно размислување. – Откажување на API повици, извршување на трансакции, модифицирање на записи или лансирање задачи низ системи. act AISPM мора да ги спроведува : strict controls over these external actions Дефинирање на точно кои операции секој АИ агент е овластен да изврши Следење на синџирите "во име на" за да се одржи одговорност за активностите иницирани од корисниците, но извршени од агенти Вметнете чекори за човечко одобрување каде што е потребно, особено за високоризични активности како што се купувања или модификации на податоци Човечко одобрување Ова ги спречува агентите за вештачка интелигенција да дејствуваат надвор од нивниот наменет опсег или да создаваат несакани ефекти надолу. 4. Response Enforcement — Monitoring What AI Outputs Дури и ако сите влезови и активности се строго контролирани, халуцинација на факти, изложување на чувствителни информации или создавање несоодветни содржини. AI responses themselves can still create risk Одговорот на спроведувањето значи: Скенирање на излез за усогласеност, чувствителност и соодветност пред да ги испорачате Примена на филтри за излез базирани на улоги, така што само овластени корисници гледаат одредени информации Обезбедување дека вештачката интелигенција ненамерно не испушта внатрешни знаења, верификации или PII во нејзиниот конечен одговор Во AI системи, излезот не е само информации - Обезбедувањето на тоа е не-преговарачко. it’s the final, visible action Зошто овие периметри се важни Заедно, овие четири периметри формираат основа на Тие обезбедуваат дека од влез до излез, од пристап до меморија до акција во реалниот свет. AISPM every stage of the AI’s operation is monitored, governed, and secured Третманот на безбедноста на вештачката интелигенција како флукс од крај до крај, а не само статична проверка на моделот, е она што го прави AISPM различен од управувањето со наследна позиција. Најдобри практики за ефикасен AISPM Како што веќе можеме да видиме, обезбедувањето на системите за вештачка интелигенција бара поинаков начин на размислување - оној кој се однесува како дел од површината на нападот, а не само на инфраструктурата на која работи. се базира на неколку клучни принципи дизајнирани да одговорат на овој предизвик: AI reasoning and behavior AISPM Внатрешна безбедност – чувари во внатрешноста на протокот на АИ Ефективната АИ безбедност не може да се наметне. Филтрирање на повици, ограничување на пристапот до меморијата, валидирање на надворешни повици и скенирање на одговорите во реално време. baked into the AI’s decision-making loop . The AI itself must operate inside secure boundaries Постојано следење – проценка на ризикот во реално време Одлуките се донесуваат во реално време, што значи дека Тоа е критично. continuous evaluation AISPM systems must track agent behavior as it unfolds, recalculate risk based on new context or inputs, and adjust permissions or trigger interventions mid-execution if necessary. Статичките прегледи на позицијата или периодичните ревизии нема да ги фатат проблемите како што се појавуваат. AI security is a live problem, so your posture management must be live, too. Верига на старателство и ревизија Агентите за вештачка интелигенција имаат способност да лансираат акции – да повикуваат АПИ, да предизвикуваат други агенти или да комуницираат со корисниците – сето ова бара исклучително гранулирана ревизија. AISPM мора да: Запишете која акција е извршена Кој или што го покрена Зачувајте ја целосната „на половина од“ трага назад кон човекот или системот кој ја предизвика акцијата. Ова е единствениот начин да се задржи одговорноста и трагањето кога АИ агентите дејствуваат автономно. Делегациски граници и TTL за доверба Системите за АИ не дејствуваат само – тие Без соодветни граници, довербата може да се каскадира неконтролирано, создавајќи ризици од неконтролирани интеракции AI-to-AI. delegate AISPM треба да ги спроведува на делегиран орган, Time-to-live (TTL) на доверба или делегиран пристап, спречувајќи долготрајни синџири на дозволи кои стануваат невозможни да се повлечат, и овозможувајќи за делегации со висок ризик. strict scoping Човечки контролни точки Човечки контролни точки Cryptographic Validation Between AI Agents Како што екосистемите растат, AISPM треба да се подготви за оваа иднина со поддршка на ИИ барања и одговори, како и дневници кои овозможуваат агенти – и луѓе – да го проверат изворот и интегритетот на секоја акција во синџирот. agents will need to trust—but verify—other agents' claims cryptographic signatures Ова е начинот на кој системите на крајот ќе Особено во мулти-агентни средини. audit and regulate themselves Алатки и новите стандарди за AISPM Додека AISPM сè уште е нова дисциплина, почнуваме да гледаме практични алатки и рамки кои помагаат да се стават неговите принципи во акција, овозможувајќи им на програмерите да градат системи за вештачка интелигенција со безбедносни огради печени во протокот на одлуки и акции на вештачката интелигенција. Интеграција на AI рамки за контрола на пристап Популарни рамки за развој на AI како и почнуваат да поддржуваат интеграции кои додаваат директно во работните процеси на АИ. Овие интеграции им овозможуваат на програмерите да: Лангчејн Лангфлоу identity verification and fine-grained policy enforcement Лангчејн Лангфлоу Автентифицирајте ги АИ агентите со користење на идентитетни токени пред да дозволите акции Вметнете динамичка контрола на дозволи во средината на работниот тек за да спречите неовластен пристап до податоци или несигурни операции Применувајте фино зрно овластување на Retrieval-Augmented Generation (RAG) цевки, филтрирање на она што АИ може да го преземе врз основа на дозволи за корисник или агент во реално време. Овие способности одат подалеку од основното валидирање на влезот, овозможувајќи безбедни, свесни за идентитетот цевки во кои АИ агентите мора да го докажат она што им е дозволено да го прават на секој критичен чекор. Безбедна валидација на податоци и структуриран пристап Рамковите дизајнирани за развој на апликации за АИ се повеќе се поддржуваат Со комбинирање на валидацијата на влезот со слоевите на овластување, програмерите можат: structured data validation and access control enforcement Обезбедете дека само правилно структурирани, дозволени податоци течат во моделите на АИ Динамично спроведување на политики за пристап базирани на улоги, атрибути или односи Одржувајте ревидирана трага за секоја одлука за пристап што ја прави AI Ова помага да се заштитат системите од случајни излези на податоци и намерна манипулација, обезбедувајќи дека вештачката интелигенција работи строго во рамките на нејзините дефинирани граници. Стандардизирање на безбедна интеракција AI-to-System Новите стандарди како што се предлагаат структурирани начини за АИ агентите да комуницираат со надворешни алатки, API и системи.Овие протоколи овозможуваат: Model Context Protocol (MCP) Експлицитни проверки на дозволи пред АИ агентите да можат да предизвикаат надворешни операции Доделување на машински идентитет на АИ агенти, опфаќајќи ги нивните способности Правилата за овластување во реално време на точките за интеракција, обезбедувајќи дека активностите остануваат контролирани и проследени Ова е од суштинско значење за одржување на акциите насочени кон вештачката интелигенција, како што се API повици, бази на податоци или финансиски трансакции. . accountable and auditable Гледајќи напред: Иднината на AISPM Брзата еволуција на агентите за вештачка интелигенција веќе ги поместува границите на она што традиционалните безбедносни модели можат да се справат.Како системи за вештачка интелигенција стануваат повеќе автономни – способни да размислуваат, да лансираат акции и да комуницираат со други агенти – Не е опционално. AISPM will become foundational Една голема промена на хоризонтот е зголемувањето на Исто како што на човечките корисници им се доделуваат нивоа на доверба врз основа на однесувањето и контекстот, на АИ агентите ќе им бидат потребни Тоа влијае на она што им е дозволено да пристапат или да предизвикаат – особено во средини со повеќе агенти, каде што неконтролирана доверба може брзо да ги ескалира ризиците. risk scoring and trust propagation models Динамичен резултат на доверба Динамичен резултат на доверба AISPM ја префрлува безбедноста нагоре во процесот на донесување одлуки на вештачката интелигенција и го контролира однесувањето на секоја критична точка. Како што AI продолжува да го води следниот бран на апликации, Организациите кои го прифаќаат ова рано ќе можат да иновираат со АИ без да ја компромитираат безбедноста. AISPM will be critical to maintaining trust, compliance, and safety Прочитајте повеќе за тоа како Permit.io управува со безбедна AI соработка преку портал за дозволи . Овде Ако имате какви било прашања, бидете сигурни да се придружите на нашиот , каде што илјадници програмери градат и имплементираат овластување. Слаба заедница Слаба заедница
