ONZ domaga się nowej polityki bezpieczeństwa AI Security Posture Management (AISPM) is an emerging discipline focused on securing AI agents, their memory, external interactions, and behavior in real-time. W przeciwieństwie do systemów statycznych, środowiska napędzane przez sztuczną inteligencję wprowadzają zupełnie nowe zagrożenia – halucynujące wyjścia, natychmiastowe zastrzyki, autonomiczne działania i kaskadowe interakcje między agentami. Nie są to tylko rozszerzenia istniejących problemów – są to zupełnie nowe wyzwania, które odziedziczyły narzędzia zabezpieczeń, takie jak DSPM (Data Security Posture Management) lub CSPM (Cloud Security Posture Management). . were never designed to solve AISPM istnieje, ponieważ systemy AI nie tylko lub Dane - ich Nowe treści, tworzenie i Trigger Zabezpieczenie tych systemów wymaga ponownego przemyślenia, w jaki sposób monitorujemy, egzekwujemy i audytujemy bezpieczeństwo, nie na poziomie infrastruktury, ale na poziomie rozumowania i zachowania AI. store transmit generate decisions real-world actions Jeśli szukasz głębszego nurkowania i jak agenci sztucznej inteligencji pasują do nowoczesnych modeli kontroli dostępu, omówimy to szeroko w " Ten artykuł skupia się jednak na następnej warstwie: zabezpieczaniu Nie tylko . Jakie są tożsamości maszynowe Co to jest identyfikacja maszyn?Zrozumienie kontroli dostępu AI how AI agents operate who they are Co to jest identyfikacja maszyn?Zrozumienie kontroli dostępu AI Dołącz do nas, ponieważ wyjaśniamy, co czyni AISPM odrębną i niezbędną ewolucją, Opisuje, w jaki sposób organizacje mogą zacząć dostosowywać swoją postawę bezpieczeństwa do świata opartego na sztucznej inteligencji. four unique perimeters Ponieważ zagrożenia wprowadzane przez AI są już tutaj, . and they’re growing fast Co sprawia, że bezpieczeństwo jest wyjątkowe? Zabezpieczenie systemów sztucznej inteligencji nie polega tylko na dostosowaniu istniejących narzędzi – chodzi o konfrontację z zupełnie nowymi kategoriami ryzyka, które nie istniały do tej pory. Jak wspomniano powyżej, Ta nieprzewidywalność wprowadza luki, które zespoły bezpieczeństwa dopiero zaczynają rozumieć. AI agents don’t just execute code—they generate content, make decisions, and interact with other systems in unpredictable ways. , na przykład – fałszywe lub sfałszowane wyjścia – nie są tylko niewygodne; mogą Jeśli się nie złapie. AI hallucinations corrupt data, expose sensitive information, or even trigger unsafe actions Łączy to z rosnącym wykorzystaniem , gdzie systemy sztucznej inteligencji wyciągają informacje z ogromnych magazynów pamięci, a powierzchnia ataku dramatycznie się rozszerza. retrieval-augmented generation (RAG) pipelines Poza ryzykiem danych, , gdzie złośliwi aktorzy tworzą wejścia zaprojektowane, aby porwać zachowanie AI. Tak jak działa w naturalnym języku. AI systems are uniquely susceptible to prompt injection attacks the SQL injection problem, but harder to detect and even harder to contain Być może najtrudniejszą częścią jest to, że Wywołują działania, wywołują zewnętrzne interfejsy API, a czasami współdziałają z innymi agentami AI, tworząc które są trudne do przewidzenia, kontroli lub audytu. AI agents don’t operate in isolation complex, cascading chains of behavior Tradycyjne narzędzia pozycji bezpieczeństwa nigdy nie zostały zaprojektowane do tego poziomu autonomii i dynamicznego zachowania. Jest to całkowicie nowy model, skupiony na zabezpieczaniu zachowań AI i podejmowaniu decyzji. AISPM is not DSPM or CSPM for AI Cztery obwody kontroli dostępu agentów AI Zabezpieczenie systemów sztucznej inteligencji nie polega tylko na zarządzaniu dostępem do modeli – wymaga kontrolowania całego przepływu informacji i decyzji podczas działania agentów sztucznej inteligencji.Od tego, co są karmione, do tego, co pobierają, do tego, jak działają i co produkują, każda faza wprowadza unikalne ryzyko. Podobnie jak w przypadku każdego złożonego systemu, kontrola dostępu staje się powierzchnią ataku wzmocnioną w kontekście sztucznej inteligencji. — każdy z nich działa jako punkt kontroli potencjalnych luk: Cztery różne peryferie Cztery różne peryferie Prompt Filtering – kontrolowanie tego, co wchodzi do AI Każda interakcja AI zaczyna się od wskazówki, a wskazówki są teraz powierzchnią ataku. . unfiltered prompts can lead to manipulation, unintended behaviors, or AI "jailbreaks" Filtr prompt zapewnia, że tylko zweryfikowane, autoryzowane wejścia docierają do modelu. Blokowanie złośliwych wejść przeznaczonych do wywoływania niebezpiecznych zachowań Egzekwowanie zasad na poziomie prompt na podstawie ról, uprawnień lub kontekstu użytkownika Dynamiczna walidacja wejść przed wykonaniem Na przykład ograniczenie niektórych typów poleceń dla użytkowników niebędących administratorami lub wymaganie dodatkowych kontroli dla poleceń zawierających wrażliwe operacje, takie jak zapytania bazy danych lub transakcje finansowe. RAG Data Protection – zabezpieczenie pamięci AI i odzyskiwania wiedzy Retrieval-Augmented Generation (RAG) pipelines – gdzie agenci AI pobierają dane z zewnętrznych baz wiedzy lub wektorowych baz danych – dodają potężną zdolność, ale także AISPM musi kontrolować: expand the attack surface Kto lub co ma dostęp do konkretnych źródeł danych Jakie dane są pobierane na podstawie zasad dostępu w czasie rzeczywistym filtrowanie po odzyskaniu, aby usunąć poufne informacje przed dotarciem do modelu Bez tego obwodu, agenci AI ryzykują lub Na pierwszym miejscu. retrieving and leaking sensitive data training themselves on information they shouldn’t have accessed “ Przedstawia praktyczny przykład ochrony danych RAG w opiece zdrowotnej. Building AI Applications with Enterprise-Grade Security Using RAG and FGA Tworzenie aplikacji AI z bezpieczeństwem klasy przedsiębiorstwa przy użyciu RAG i FGA 3. Secure External Access — Governing AI Actions Beyond the Model agenci AI nie ograniczają się do wewnętrznych rozważań. wyzwanie połączeń API, wykonywanie transakcji, modyfikowanie rekordów lub łańcuchowanie zadań w systemach. act AISPM musi przestrzegać : strict controls over these external actions Określ dokładnie, jakie operacje każdy agent AI jest upoważniony do wykonywania Śledzenie łańcuchów „w imieniu” w celu utrzymania odpowiedzialności za działania inicjowane przez użytkowników, ale wykonywane przez agentów Wstawianie kroków zatwierdzania przez człowieka w razie potrzeby, szczególnie w przypadku działań wysokiego ryzyka, takich jak zakupy lub modyfikacje danych Ludzkie aprobaty To uniemożliwia agentom sztucznej inteligencji działanie poza ich zamierzonym zakresem lub tworzenie niezamierzonych efektów wstecznych. 4. Response Enforcement — Monitoring What AI Outputs Nawet jeśli wszystkie wejścia i działania są ściśle kontrolowane, halucynacji faktów, ujawniania poufnych informacji lub tworzenia nieodpowiednich treści. AI responses themselves can still create risk Reakcja egzekucyjna oznacza: Skanowanie wyjść pod kątem zgodności, czułości i adekwatności przed ich dostarczeniem Zastosowanie filtrów wyjściowych opartych na rolach, aby tylko autoryzowani użytkownicy widzieli określone informacje Zapewnienie, że sztuczna inteligencja nie wycieknie nieumyślnie wewnętrznej wiedzy, certyfikatów lub PII w swojej ostatecznej odpowiedzi W systemach AI, wyjście nie jest tylko informacją - Zapewnienie jej jest nie do negocjacji. it’s the final, visible action Dlaczego te peryferie mają znaczenie Wspólnie te cztery peryferie stanowią fundament Zapewniają one, że od wejścia do wyjścia, od dostępu do pamięci do działań w świecie rzeczywistym. AISPM every stage of the AI’s operation is monitored, governed, and secured Traktowanie zabezpieczeń AI jako przepływu end-to-end – nie tylko statycznego sprawdzania modelu – jest tym, co odróżnia AISPM od zarządzania pozycjami odziedziczonymi. Najlepsze praktyki dla skutecznego AISPM Jak już widzimy, zabezpieczenie systemów AI wymaga innego sposobu myślenia – takiego, który jako część powierzchni ataku, a nie tylko infrastruktury, na której działa. opiera się na kilku kluczowych zasadach zaprojektowanych w celu sprostania temu wyzwaniu: AI reasoning and behavior AISPM Bezpieczeństwo wewnętrzne – gwarancje wewnątrz przepływu AI Skutecznego bezpieczeństwa AI nie można zawiesić. musi być — filtrowanie wezwań, ograniczanie dostępu do pamięci, walidacja połączeń zewnętrznych i skanowanie odpowiedzi w czasie rzeczywistym. zewnętrzne opakowania, takie jak zapory lub statyczne skanowanie kodu, nie chronią przed agentami sztucznej inteligencji motywującymi ich drogę do niezamierzonych działań. baked into the AI’s decision-making loop . The AI itself must operate inside secure boundaries Monitoring ciągły – ocena ryzyka w czasie rzeczywistym Decyzje podejmowane są w czasie rzeczywistym, co oznacza Jest to krytyczne. continuous evaluation Systemy AISPM muszą śledzić zachowania agentów w miarę ich rozwoju, ponownie obliczać ryzyko w oparciu o nowe konteksty lub wejścia i dostosowywać uprawnienia lub wyzwalać interwencje w połowie realizacji, jeśli to konieczne. Statyczne przeglądy postawy lub okresowe audyty nie złapią problemów, gdy pojawią się. AI security is a live problem, so your posture management must be live, too. Łańcuch opieki i audyt Agenci sztucznej inteligencji mają zdolność łańcuchowania działań – wzywania interfejsów API, wyzwania innych agentów lub interakcji z użytkownikami – wszystko to wymaga bardzo szczegółowego audytu. AISPM musi: Zarejestruj, jakie działania zostały wykonane Kto lub co go wywołało Zachowaj pełną ścieżkę "na pół" z powrotem do człowieka lub systemu, który wywołał działanie. Jest to jedyny sposób na utrzymanie odpowiedzialności i identyfikowalności, gdy agenci AI działają autonomicznie. Granice delegacji i TTL zaufania Systemy AI nie tylko działają – działają zadania do innych agentów, usług lub API. Bez odpowiednich granic, zaufanie może kaskadować bez kontroli, tworząc ryzyko niekontrolowanych interakcji AI-to-AI. delegate AISPM powinien autorytetu delegowanego, Time-to-live (TTL) na zaufanie lub dostęp delegowany, zapobiegając długotrwałym łańcuchom zezwoleń, które stają się niemożliwe do cofnięcia, i umożliwiając Delegacje wysokiego ryzyka. strict scoping Punkty kontrolne Human Review Punkty kontrolne Human Review Kryptograficzna walidacja między agentami AI Wraz z rozwojem ekosystemów, AISPM powinien przygotować się na tę przyszłość, wspierając na zapytania i odpowiedzi AI, a także protokołowe dzienniki, które pozwalają agentom – i ludziom – zweryfikować źródło i integralność wszelkich działań w łańcuchu. agents will need to trust—but verify—other agents' claims cryptographic signatures W ten sposób systemy AI ostatecznie Szczególnie w środowiskach wielofunkcyjnych. audit and regulate themselves Narzędzia i nowe standardy dla AISPM Chociaż AISPM jest nadal rozwijającą się dyscypliną, zaczynamy dostrzegać praktyczne narzędzia i ramy, które pomagają wprowadzić jego zasady w życie, umożliwiając deweloperom budowanie systemów AI z gwarancjami bezpieczeństwa zapakowanymi w przepływ decyzji i działań AI. Integracja ramy AI dla kontroli dostępu Popularne ramy rozwoju AI, takie jak i Wspieramy integrację, która zwiększa bezpośrednio do przepływów pracy AI. Te integracje pozwalają deweloperom: Łańcuch LangFlow identity verification and fine-grained policy enforcement Łańcuch LangFlow Uwierzytelnianie agentów AI przy użyciu tokenów tożsamości przed zezwoleniem na działania Wstawianie dynamicznych kontroli uprawnień w środku przepływu pracy w celu zatrzymania nieautoryzowanego dostępu do danych lub niebezpiecznych operacji Zastosuj subtelną autoryzację do rurociągów Retrieval-Augmented Generation (RAG), filtrując to, co AI może pobrać w oparciu o uprawnienia użytkownika lub agenta w czasie rzeczywistym. Te możliwości wykraczają poza podstawową walidację wejść, umożliwiając bezpieczne, świadome tożsamości rurociągi, w których agenci AI muszą udowodnić, co mają prawo zrobić na każdym krytycznym kroku. Bezpieczna walidacja danych i zorganizowany dostęp Ramy zaprojektowane do rozwoju aplikacji AI coraz bardziej wspierane . By combining input validation with authorization layers, developers can: structured data validation and access control enforcement Upewnij się, że tylko prawidłowo skonstruowane, dozwolone przepływy danych do modeli AI Dynamicznie egzekwuj politykę dostępu w oparciu o role, atrybuty lub relacje Utrzymanie audytowanego śladu każdej decyzji dotyczącej dostępu podejmowanej przez AI Pomaga to chronić systemy przed przypadkowymi wyciekami danych i celową manipulacją, zapewniając, że sztuczna inteligencja działa ściśle w określonych granicach. Bezpieczne interakcje AI-to-System Rozwijające się normy, takie jak Proponujemy strukturalne sposoby interakcji agentów AI z narzędziami zewnętrznymi, interfejsami API i systemami. Model Context Protocol (MCP) Wyraźne kontrole uprawnień, zanim agenci AI mogą wyzwalać operacje zewnętrzne to AI agents, scoping their capabilities Machine identity assignment Reguły autoryzacji w czasie rzeczywistym w punktach interakcji, zapewniające kontrolę i identyfikowalność działań Jest to kluczowe dla prowadzenia działań opartych na sztucznej inteligencji, takich jak połączenia API, zapytania bazy danych lub transakcje finansowe. . accountable and auditable Spojrzenie w przyszłość: przyszłość AISPM Szybka ewolucja agentów sztucznej inteligencji już przenosi granice tego, czym mogą poradzić się tradycyjne modele bezpieczeństwa.Ponieważ systemy sztucznej inteligencji stają się bardziej autonomiczne – zdolne do rozumowania, łańcuchowania działań i interakcji z innymi agentami – Ale nie opcjonalnie. AISPM will become foundational Jedną z głównych zmian na horyzoncie jest wzrost Podobnie jak użytkownikom ludzkim przypisywane są poziomy zaufania w oparciu o zachowanie i kontekst, agenci AI będą potrzebować To wpływa na to, do czego mogą uzyskać dostęp lub wyzwalać – szczególnie w środowiskach z wieloma agentami, w których niekontrolowane zaufanie może szybko zwiększyć ryzyko. risk scoring and trust propagation models dynamic trust scores Dynamiczne punkty zaufania AISPM przenosi bezpieczeństwo w górę w proces podejmowania decyzji AI i kontroluje zachowanie w każdym krytycznym punkcie. Ponieważ AI nadal napędza następną falę aplikacji, Organizacje, które wcześnie to zaakceptują, będą mogły inwestować w sztuczną inteligencję bez zagrażania bezpieczeństwu. AISPM will be critical to maintaining trust, compliance, and safety Dowiedz się więcej o tym, jak Permit.io obsługuje bezpieczną współpracę AI za pośrednictwem bramy uprawnień . tutaj Jeśli masz jakieś pytania, upewnij się, że dołączysz do nas , gdzie tysiące deweloperów budują i wdrażają autoryzację. Slack community Slack Wspólnota
