AI cere o nouă poziție de securitate AI Security Posture Management (AISPM) is an emerging discipline focused on securing AI agents, their memory, external interactions, and behavior in real-time. Pe măsură ce agenții AI devin adânc încorporați în aplicații, modelele tradiționale de securitate nu sunt într-adevăr pentru sarcină. spre deosebire de sistemele statice, mediile conduse de AI introduc riscuri complet noi - ieșiri halucinate, injecții prompte, acțiuni autonome și interacțiuni în cascadă între agenți. Acestea nu sunt doar extinderi ale problemelor existente - acestea sunt provocări complet noi care moștenesc instrumente de securitate posture, cum ar fi DSPM (Data Security Posture Management) sau CSPM (Cloud Security Posture Management). . were never designed to solve AISPM există pentru că sistemele AI nu sau data—they Conținut nou, faceți și trigger Securizarea acestor sisteme necesită o redefinire a modului în care monitorizăm, aplicăm și audităm securitatea, nu la nivelul infrastructurii, ci la nivelul raționamentului și comportamentului AI. store transmit generate decisions real-world actions Dacă sunteți în căutarea pentru o scufundare mai adâncă în și modul în care agenții AI se potrivesc cu modelele moderne de control al accesului, acoperim acest lucru în mod extensiv în " Acest articol, cu toate acestea, se concentrează pe următorul strat: asigurarea Nu numai . Ce sunt identitățile mașinilor Ce este o identitate de mașină? înțelegerea controlului accesului AI how AI agents operate who they are Ce este o identitate de mașină? înțelegerea controlului accesului AI Alăturați-vă nouă pe măsură ce explicăm ce face AISPM o evoluție distinctă și necesară, explorați Descrie modul în care organizațiile pot începe să-și adapteze poziția de securitate pentru o lume bazată pe IA. four unique perimeters Deoarece riscurile pe care le introduce AI sunt deja aici, . and they’re growing fast Ce face securitatea unică? Securizarea sistemelor AI nu este doar despre adaptarea instrumentelor existente – este despre confruntarea cu categorii de risc complet noi care nu existau până acum. Așa cum am menționat mai sus, Această imprevizibilitate introduce vulnerabilități pe care echipele de securitate abia încep să le înțeleagă. AI agents don’t just execute code—they generate content, make decisions, and interact with other systems in unpredictable ways. , de exemplu - rezultate false sau fabricate - nu sunt doar inconveniente; ele pot Dacă nu este prins. AI hallucinations corrupt data, expose sensitive information, or even trigger unsafe actions combinate cu utilizarea tot mai mare a , în cazul în care sistemele de inteligență artificială trage informații din depozite mari de memorie, iar suprafața de atac se extinde dramatic. retrieval-augmented generation (RAG) pipelines Dincolo de riscurile de date, , în cazul în care actorii rău intenționați creează intrări concepute pentru a răpi comportamentul AI. funcţionează în limbajul natural. AI systems are uniquely susceptible to prompt injection attacks the SQL injection problem, but harder to detect and even harder to contain Poate cea mai dificilă parte a acestui lucru este că Acestea declanșează acțiuni, apelează la API-uri externe și uneori interacționează cu alți agenți AI, creând care sunt dificil de prevăzut, controlat sau auditat. AI agents don’t operate in isolation complex, cascading chains of behavior Instrumentele tradiționale de postură de securitate nu au fost niciodată concepute pentru acest nivel de autonomie și comportament dinamic. - este un model complet nou, axat pe asigurarea comportamentului AI și a luării deciziilor. AISPM is not DSPM or CSPM for AI Cele patru perimetre de control al accesului ale agenților AI Securizarea sistemelor AI nu este doar despre gestionarea accesului la modele - necesită controlul întregului flux de informații și decizii pe măsură ce agenții AI operează.De la ceea ce sunt hrăniți, la ceea ce recuperează, la modul în care acționează și la ceea ce produc, fiecare fază introduce riscuri unice. Ca și în cazul oricărui sistem complex, controlul accesului devine o suprafață de atac amplificată în contextul AI. — fiecare acționează ca punct de control pentru vulnerabilități potențiale: Patru perimetre distincte Patru perimetre distincte Filtrarea promptă – controlarea a ceea ce intră în AI Fiecare interacțiune AI începe cu o promptă, iar prompturile sunt acum o suprafață de atac. . unfiltered prompts can lead to manipulation, unintended behaviors, or AI "jailbreaks" Filtrarea prompt asigură faptul că numai intrările validate și autorizate ajung la model. Blocarea intrărilor rău intenționate pentru a declanșa comportamente nesigure Impunerea politicilor de nivel prompt pe baza rolurilor, permisiunilor sau contextului utilizatorului Validarea dinamică a intrărilor înainte de execuție De exemplu, restricționarea anumitor tipuri de solicitări pentru utilizatorii non-admin sau necesitarea unor verificări suplimentare pentru solicitările care conțin operațiuni sensibile, cum ar fi interogările bazei de date sau tranzacțiile financiare. Protecția datelor RAG – Asigurarea memoriei AI și a recuperării cunoștințelor Pipelines Retrieval-Augmented Generation (RAG) - în cazul în care agenții AI extrage date din baze de cunoștințe externe sau baze de date vectoriale - adaugă o capacitate puternică, dar, de asemenea, AISPM trebuie să controleze: expand the attack surface Cine sau ce poate accesa anumite surse de date Ce date sunt recuperate pe baza politicilor de acces în timp real Filtrarea post-recuperare pentru a elimina informațiile sensibile înainte de a ajunge la model Fără acest perimetru, agenții AI riscă sau În primul rând. retrieving and leaking sensitive data training themselves on information they shouldn’t have accessed “ ” oferă un exemplu practic de protecție a datelor RAG pentru asistența medicală. Building AI Applications with Enterprise-Grade Security Using RAG and FGA Construirea de aplicații AI cu securitate Enterprise-Grade utilizând RAG și FGA 3. Secure External Access — Governing AI Actions Beyond the Model Agenții AI nu se limitează la raționamentul intern. din ce în ce mai mult, ei — declanșarea apelurilor API, executarea tranzacțiilor, modificarea înregistrărilor sau lanțarea sarcinilor între sisteme. act PNL trebuie să pună în aplicare : strict controls over these external actions Definiți exact ce operațiuni fiecare agent AI este autorizat să efectueze Urmăriți lanțurile "în numele" pentru a menține răspunderea pentru acțiunile inițiate de utilizatori, dar executate de agenți Introduceți pașii de aprobare umană acolo unde este necesar, în special pentru acțiuni cu risc ridicat, cum ar fi achizițiile sau modificările datelor Aprobarea umană Acest lucru împiedică agenții AI să acționeze în afara domeniului lor intenționat sau să creeze efecte nedorite în aval. 4. Response Enforcement — Monitoring What AI Outputs Chiar dacă toate intrările și acțiunile sunt strict controlate, halucinând fapte, expunând informații sensibile sau producând conținut inadecvat. AI responses themselves can still create risk Răspunsul de executare înseamnă: Scanarea rezultatelor pentru conformitate, sensibilitate și adecvare înainte de livrare Aplicarea filtrelor de ieșire bazate pe roluri, astfel încât numai utilizatorii autorizați să vadă anumite informații Asigurarea că AI nu scurge neintenționat cunoștințe interne, credențiale sau PII în răspunsul final În sistemele AI, ieșirea nu este doar informație - Asigurarea lor nu este negociabilă. it’s the final, visible action De ce contează aceste perimetre Împreună, aceste patru perimetre alcătuiesc fundamentul Ei se asigură că de la intrare la ieșire, de la accesul la memorie la acțiunea din lumea reală. AISPM every stage of the AI’s operation is monitored, governed, and secured Tratarea securității AI ca un flux de la capăt la capăt – nu doar o verificare statică a modelului – este ceea ce separă AISPM de gestionarea posturii moștenite. Cele mai bune practici pentru AISPM eficient După cum putem vedea deja, securizarea sistemelor AI necesită o mentalitate diferită - una care tratează ca parte a suprafeţei de atac, nu doar a infrastructurii pe care rulează. se bazează pe câteva principii cheie concepute pentru a răspunde acestei provocări: AI reasoning and behavior AISPM Securitatea intrinsecă – garduri în interiorul fluxului AI Securitatea eficientă nu poate fi împovărată. Filtrarea apelurilor, restricționarea accesului la memorie, validarea apelurilor externe și scanarea răspunsurilor în timp real. Învelișurile externe, cum ar fi firewall-urile sau scanările de cod static, nu protejează împotriva agenților AI care își motivează calea către acțiuni neintenționate. baked into the AI’s decision-making loop . The AI itself must operate inside secure boundaries Monitorizarea continuă – evaluarea în timp real a riscurilor Deciziile se iau în timp real, ceea ce înseamnă că este critică continuous evaluation Sistemele AISPM trebuie să urmărească comportamentul agentului pe măsură ce se desfășoară, să recalculeze riscurile pe baza noilor contexte sau intrări și să ajusteze permisiunile sau să declanșeze intervențiile în timpul execuției, dacă este necesar. Revizuirile statice ale posturii sau auditurile periodice nu vor prinde problemele pe măsură ce apar. AI security is a live problem, so your posture management must be live, too. Lanțul de custodie și audit Agenții AI au capacitatea de a lansa acțiuni - să apeleze la API-uri, să declanșeze alți agenți sau să interacționeze cu utilizatorii - toate acestea necesită auditare extrem de granulară. AISPM trebuie să: Înregistrează ce acțiune a fost efectuată Cine sau ce a declanșat Păstrați întregul traseu "pe jumătate" înapoi la omul sau la sistemul care a dat naștere acțiunii. Aceasta este singura modalitate de a menține responsabilitatea și trasabilitatea atunci când agenții AI acționează în mod autonom. Frontiere de delegație și TTL-uri de încredere Sistemele AI nu acționează doar – ele sarcini către alți agenți, servicii sau API-uri.Fără granițe adecvate, încrederea poate casca necontrolată, creând riscuri de interacțiuni AI-AI necontrolate. delegate PNL ar trebui să impună de autoritate delegată, Time-to-live (TTL) pe încredere sau acces delegat, prevenirea lanțurilor de permisiuni de lungă durată care devin imposibil de revocat și pentru delegațiile cu risc ridicat. strict scoping Puncte de control de evaluare umană Puncte de control de evaluare umană Validarea criptografică între agenții AI Pe măsură ce ecosistemele se dezvoltă, AISPM ar trebui să se pregătească pentru acest viitor prin sprijinirea Cererile și răspunsurile AI, precum și jurnalele de manipulare care permit agenților - și oamenilor - să verifice sursa și integritatea oricărei acțiuni din lanț. agents will need to trust—but verify—other agents' claims cryptographic signatures Acesta este modul în care sistemele AI vor fi în cele din urmă Mai ales în mediile multi-agent. audit and regulate themselves Instrumente și standarde emergente pentru AISPM În timp ce AISPM este încă o disciplină emergentă, începem să vedem instrumente și cadre practice care ajută la punerea principiilor sale în acțiune, permițând dezvoltatorilor să construiască sisteme AI cu garduri de securitate coapte în fluxul deciziilor și acțiunilor AI. Integrarea cadrului AI pentru controlul accesului Framework-uri populare de dezvoltare AI precum şi Începe să susţină integrarea direct în fluxurile de lucru AI. Aceste integrări permit dezvoltatorilor să: LangChain Lungă identity verification and fine-grained policy enforcement LangChain Lungă Autentificarea agenților AI folosind jetoane de identitate înainte de a permite acțiuni Introduceți controale dinamice de permisiune în mijlocul fluxului de lucru pentru a opri accesul neautorizat la date sau operațiuni nesigure Aplicați autorizarea fină la conducte Retrieval-Augmented Generation (RAG), filtrând ceea ce AI poate recupera pe baza permisiunilor utilizatorului sau agentului în timp real. Aceste capacități depășesc validarea de bază a intrărilor, permițând conducte sigure, conștiente de identitate, în care agenții AI trebuie să dovedească ceea ce le este permis să facă la fiecare pas critic. Validarea securizată a datelor și accesul structurat Frameworks concepute pentru dezvoltarea de aplicații AI sunt tot mai susținute Prin combinarea validării intrărilor cu straturile de autorizare, dezvoltatorii pot: structured data validation and access control enforcement Asigurați-vă că numai fluxurile de date bine structurate și permise intră în modelele AI Implementarea în mod dinamic a politicilor de acces bazate pe roluri, atribute sau relații Păstrați o urmărire audibilă a fiecărei decizii de acces pe care AI o face Acest lucru ajută la protejarea sistemelor împotriva scurgerilor accidentale de date și a manipulării intenționate prin asigurarea faptului că AI funcționează strict în limitele sale definite. Standardizarea Secure AI-to-System Interacțiuni Standardele emergente precum Propun modalități structurate pentru ca agenții AI să interacționeze cu instrumente externe, API-uri și sisteme. Model Context Protocol (MCP) Verificări explicite de permisiune înainte ca agenții AI să poată declanșa operațiuni externe Atribuirea identității mașinii agenților AI, acoperind capacitățile lor Reguli de autorizare în timp real la punctele de interacțiune, asigurând că acțiunile rămân controlate și trasabile Acest lucru este crucial pentru menținerea acțiunilor bazate pe IA – cum ar fi apelurile API, interogările bazei de date sau tranzacțiile financiare – . accountable and auditable Privind în viitor: Viitorul AISPM Evoluția rapidă a agenților AI împinge deja limitele a ceea ce modelele tradiționale de securitate pot gestiona.Pe măsură ce sistemele AI devin mai autonome - capabile să raționeze, să acționeze în lanț și să interacționeze cu alți agenți - Nu este opțional. AISPM will become foundational O schimbare majoră pe orizont este creşterea La fel cum utilizatorilor umani li se atribuie niveluri de încredere bazate pe comportament și context, agenții AI vor avea nevoie de care influențează ceea ce le este permis să acceseze sau să declanșeze - mai ales în mediile cu mai mulți agenți, unde încrederea necontrolată ar putea escalada rapid riscurile. risk scoring and trust propagation models Scoruri de încredere dinamice Scoruri de încredere dinamice AISPM trece securitatea în sus în procesul de luare a deciziilor AI și controlează comportamentul la fiecare punct critic. Pe măsură ce AI continuă să conducă următorul val de aplicații, Organizațiile care o vor îmbrățișa devreme vor putea să inoveze cu AI fără a compromite securitatea. AISPM will be critical to maintaining trust, compliance, and safety Citiți mai multe despre modul în care Permit.io gestionează colaborarea AI securizată printr-o poartă de permisiuni . Aici Dacă aveți întrebări, asigurați-vă că vă alăturați , unde mii de dezvoltatori construiesc și implementează autorizarea. Comunitatea slăbită Comunitatea slăbită
