Obsidian Security Meluncurkan Mesin Kebijakan Saat Operasi Berlangsung untuk Mengendalikan Tindakan Agen AI

Obsidian Security telah meluncurkan Runtime Policy Decision Engine, yang dirancang agar perusahaan dapat mengendalikan tindakan agen AI di dalam aplikasi bisnis sebelum tindakan tersebut dijalankan. Pengumuman ini memperluas platform keamanan agen perusahaan dengan MCP Security Proxy, Policy Decision API, serta cakupan tambahan untuk alat pemrograman dan agen yang disematkan dalam perangkat lunak pihak ketiga.

Peluncuran ini menjawab masalah yang tidak sepenuhnya dapat diatasi oleh kontrol akses biasa: agen dapat memiliki kredensial yang valid dan menggunakan aplikasi yang disetujui, tetapi tetap mencoba melakukan tindakan yang tidak semestinya. Misalnya, izin untuk membaca data pelanggan tidak serta-merta berarti izin untuk mengekspornya ke tujuan eksternal.

Pendekatan Obsidian adalah mengevaluasi tindakan yang diusulkan berdasarkan kebijakan yang dikelola secara terpusat, dengan mempertimbangkan orang di balik agen, pekerjaan dan izinnya, aplikasi yang terlibat, serta klasifikasi data yang diberikan pelanggan. Titik penegakan yang terhubung kemudian mengizinkan atau memblokir tindakan tersebut, atau meminta persetujuan jika kemampuan itu didukung.

Dari Menemukan Agen hingga Mengendalikan Tindakannya

Penemuan agen menjawab alat apa saja yang tersedia dan apa yang dapat dijangkaunya. Tata kelola dapat mengurangi izin yang tidak diperlukan atau mengidentifikasi konfigurasi berisiko. Kebijakan saat operasi berlangsung menjawab pertanyaan yang tersisa: apa yang boleh dilakukan agen yang sudah memiliki otorisasi pada saat ini?

Pengumuman Obsidian mencakup agen yang dioperasikan karyawan maupun agen yang tersedia di dalam perangkat lunak yang sudah digunakan perusahaan. Kemampuan penemuan dan tata kelola yang diperluas mencakup Salesforce Agentforce, Databricks, GitHub, Microsoft 365, Snowflake, ServiceNow, dan Workday.

Ini merupakan titik kontrol yang berbeda. Menemukan agen di dalam aplikasi SaaS tidak dengan sendirinya berarti setiap tindakan di aplikasi tersebut akan dicegat. Penegakan kebijakan saat operasi berlangsung bergantung pada integrasi yang didukung dan titik yang dilalui suatu tindakan.

Perusahaan juga menambahkan dukungan kebijakan saat operasi berlangsung untuk OpenAI Codex, melengkapi kontrol agen pengodean yang sudah ada. Pengumumannya mengidentifikasi risiko seperti perintah yang merusak, paparan kredensial, dan pembacaan di luar cakupan yang dimaksudkan untuk suatu proyek—tindakan yang dapat terjadi selama sesi pengembangan yang sebenarnya sah.

Knowledge Graph Menyediakan Konteks yang Dibutuhkan

Gerbang dapat memeriksa permintaan, tetapi permintaan itu saja mungkin tidak menjelaskan otoritas yang mendasarinya. Keputusan keamanan yang tepat mungkin memerlukan informasi apakah akun yang mengajukan permintaan milik karyawan atau kontraktor, apakah hubungan kerjanya telah berakhir, dan izin apa saja yang sebenarnya dimiliki akun tersebut di aplikasi tujuan.

Arsitektur Knowledge Graph Obsidian menghubungkan orang, akun, aplikasi, token, hak akses, dan relasi di antara semuanya. Perusahaan menjelaskan bahwa informasi dari API administratif, aliran aktivitas, dan integrasi dinormalisasi ke dalam model umum, dengan entitas dan relasi berversi untuk merekam perubahan dari waktu ke waktu.

Struktur tersebut membantu menelusuri akses di berbagai sistem, alih-alih memeriksa setiap akun secara terpisah. Peran agen yang tampak mungkin terbatas, sementara token atau hak akses turunan memberinya jangkauan yang lebih luas di tempat lain. Dengan menghubungkan relasi-relasi tersebut, mesin kebijakan memiliki landasan yang lebih kuat untuk menentukan apakah tindakan tertentu sesuai dengan aturan organisasi.

Pelanggan dapat menambahkan konteks mereka sendiri, termasuk label klasifikasi. Dengan demikian, kebijakan dapat membedakan berkas biasa dari berkas yang ditetapkan bisnis sebagai sangat sensitif, alih-alih hanya mengandalkan definisi umum vendor keamanan tentang data rahasia.

Saat Keputusan Ditegakkan

Arsitektur ini memisahkan pengambilan keputusan dari pelaksanaan tindakan. Dalam penjelasan tentang mesin saat operasi berlangsung Obsidian, titik penegakan menangguhkan operasi yang diusulkan, mengirimkan detailnya untuk dievaluasi, lalu menerapkan keputusan yang dikembalikan beserta alasannya.

API Keputusan Kebijakan yang baru memperluas model tersebut ke gerbang yang dioperasikan pelanggan, kerangka kerja agen, dan alur kerja. Perusahaan dapat mempertahankan infrastruktur yang sudah ada sambil meminta Obsidian memberikan putusan berdasarkan konteks. Komponen penegakan milik pelanggan kemudian harus menerapkan putusan tersebut sebelum operasi dilanjutkan.

Obsidian juga mendokumentasikan mode penandaan untuk menguji kecocokan kebijakan terhadap lalu lintas nyata sebelum memblokir operasi. Catatan keputusan merekam agen, orang yang mengajukan permintaan, alat, argumen, hasil, dan kebijakan yang cocok, sehingga tim keamanan dapat menyelidiki alasan suatu tindakan diizinkan atau dihentikan.

Dukungan persetujuan memiliki cakupan yang lebih terbatas dibandingkan arsitektur izinkan-atau-blokir secara keseluruhan: dokumentasi Obsidian saat ini menyatakan bahwa kewajiban meminta persetujuan tersedia untuk kebijakan Claude Code yang dijalankan sebelum suatu operasi. Karena itu, kemampuan pada tingkat integrasi penting untuk merancang kontrol bagi kumpulan agen yang beragam.

Proxy MCP Menjaga Token Aplikasi agar Tidak Diakses Klien AI

Proksi Keamanan MCP mengatur koneksi antara klien AI dan aplikasi bisnis yang didukung. Model Context Protocol, atau MCP, memberi agen cara standar untuk memanggil alat yang disediakan oleh server eksternal. Obsidian menempatkan pemeriksaan kebijakan di antara klien dan server MCP aplikasi.

Dokumentasi produknya menjelaskan cara mengganti URL MCP langsung milik vendor dengan titik akhir yang diatur Obsidian. Pengguna mengizinkan akses melalui alur persetujuan vendor aplikasi; klien AI menerima token yang diterbitkan oleh proksi, alih-alih menyimpan token akses aplikasi itu sendiri.

Proksi mengaitkan sesi dengan pengguna, akun aplikasinya, dan penyewa terkait, seperti organisasi atau ruang kerja Salesforce tertentu. Proksi memeriksa panggilan alat sebelum meneruskannya dan mencatat apakah panggilan tersebut diizinkan atau diblokir. Menurut Obsidian, mekanisme ini bekerja dalam batas izin aplikasi yang sudah dimiliki pengguna, bukan menambahkan hak akses melalui akun layanan bersama.

Pengumuman tersebut juga menyebutkan kolaborasi dengan Cloudflare dan MCP Server Portal miliknya. Tujuannya adalah menggabungkan posisi gateway di jalur lalu lintas dengan konteks identitas, aplikasi, dan data dari Obsidian.

Mengapa Kontrol Tingkat Tindakan Penting

Bagi perusahaan yang menerapkan agen, tantangan praktisnya adalah mengizinkan pekerjaan yang bermanfaat sembari membatasi kesalahan yang berdampak besar. Larangan menyeluruh dapat menghentikan seluruh alur kerja; keputusan dengan cakupan sempit dapat mengizinkan pembacaan rutin, sekaligus menghentikan ekspor tanpa izin atau mewajibkan peninjauan atas perubahan yang merusak.

Obsidian menyatukan keputusan tersebut dalam lapisan kebijakan bersama di berbagai alat yang didukung dan titik penerapan kontrol. Manfaatnya akan bergantung pada kualitas konteks akses yang mendasarinya dan seberapa lengkap jalur yang berada dalam kendali. Seiring agen memperoleh tanggung jawab operasional yang lebih besar, kemampuan untuk menjelaskan dan menegakkan keputusan sebelum tindakan dijalankan menjadi bagian yang semakin penting dalam keamanan perusahaan.