Generatiften Agentic AI’ye: İçerik Riskinden Uygulama Maruziyetine Geçiş

Kurumsal AI hızla evrim geçirmektedir. İlk olarak generatif AI kaptanlarının e-posta yazması ve belgeleri özetlemesi şimdi çok daha özerk bir şeye dönüşüyor: planlar, kararlar ve görevleri araçlar ve ortamlar boyunca uygulayan sistemler.

Bu, generatif AI ile ajantik AI arasındaki geçiştir. Riskin dönüşümünü görmektir.

GenAI, hayal power, veri sızıntısı, önyargılı çıktılar gibi içerik riskleri getirdi. Ajantik AI maruziyeti, izin, bellek ve araçlara erişim yetenekleri olan özerk sistemler aracılığıyla gerçekleşir.

Bu, güvenlik, yönetim veya AI profesyoneli olarak yeni risklere karşı konumunuzu yeniden değerlendirmek için bir fırsattır.

Ajantik AI riski nedir?

Ajantik AI riski , yalnızca metin oluşturmakla kalmayan, aynı zamanda çok adımlı iş akışlarını işletme sistemlerinde gerçekleştiren AI sistemleri tarafından oluşturulan güvenlik, operasyonel ve yönetim risklerini ifade eder.

Geleneksel büyük dil modellerinin (LLM’ler) aksine, ajantik sistemler görevleri dinamik iş akışlarına bölebilir, dış API istekleri yapabilir, şirket içi uygulamaları çağırabilir ve bellekleri depolayabilir ve geri çağırabilir. Ayrıca, temsil edilen kimlik altında çalışabilir ve diğer ajantlarla iletişim kurabilirler.

Başka bir deyişle, onlar sohbet botlarından daha çok junior dijital çalışanlar gibidir. Bu, AI ajanının saldırı yüzeyinde büyük bir artışı temsil eder.

Generatif vs Ajantik AI: Ne değişir?

Generatif AI riski, çıktılara odaklanır. Güvenlik ekipleri, modelin veri sızdırıp sızdırmadığını, hayal power olup olmadığını veya zararlı veya uyumsuz içerik oluşturup oluşturmadığını sorar.

İnsanlar güçlü bir şekilde döngü içinde yer alır. AI önerir, insanlar onaylar.

Ajantik AI riski , eyleme yöneliktir. Şimdi, güvenlik ekipleri, ajanın hangi sistemlerle etkileşime girebileceğini, hangi izinleri miras alacağını, planının ne kadar uzağa gidebileceğini ve çalışırken aldatıldığında ne olacağını sormalıdır.

Ayrım küçük olabilir, ancak önemlidir: Generatif AI içerik oluşturur. Ajantik AI sonuçlar oluşturur . Bu, içerik riskinden uygulama maruziyetine geçiştir.

Ajantik AI işletme saldırı yüzeylerini nasıl genişletir?

Ajantik AI yalnızca yeni bir uygulama eklemiyor, aynı zamanda yeni bir operasyonel katman oluşturuyor. Saldırı yüzeyi nasıl büyüyor:

1. Özel AI ajantları

Kullanıcılar veya hizmet hesapları adına hareket eden birçok ajan vardır. İzin kapsamı sıkı değilse, değerli hedefler haline gelirler.

Bu, karışıklık yardımcısı sorunlarına, izin yükselmesine ve lateral hareketlere neden olabilir. Bu, bulut, SaaS ve iç sistemlerin ajantlara dinamik veya miras alınan erişim sağladığı durumlarda bir sorundur.

2. Dinamik yürütme yolları

Geleneksel uygulamalardaki kontrol akışları deterministiktir. Ajantik AI sistemlerindeki kontrol akışları deterministik değildir.

Hedefler, eylemler, yansımalar, araçları çağırmalar ve non-deterministik bir şekilde işlerler. Bu, analiz edilmesi zor hata durumlarına, karmaşık bağımlılık grafiklerine ve çoklu ajan sistemlerinde kaskad failere yol açar. Deterministik kontrol akışları için geliştirilen güvenlik kontrolleri burada uygulanamaz.

3. Kalıcı bellek

Ajan belleği tarafından oluşturulan saldırı yüzeyi kalıcıdır.

Kısa veya uzun vadeli bellek tehlikeye girerse, kötü niyetli bir durum, birden fazla oturum boyunca kararları etkileyebilir. Bu, bir.prompt enjeksiyonundan farklıdır, çünkü bellek bozulması kalıcılık sağlar.

4. Makine hızı karar alma riskleri

Özerk ajantlar, insanların eşleşemeyeceği bir hızda kararlar alırlar. Bu, hızlı hata yayılması, insan tepkisinden daha hızlı suiistimal döngüleri ve algılama mogelijk olmadan önce yükselme gibi makine hızı karar alma zorlukları getirir.

Çoklu ajan sistemlerinde, etki alanı hızlıdır. Kötü niyetli bir ajan, bir başarısızlık zincirini koordinasyon zincirlerinde tetikleyebilir.

Geleneksel kontroller neden ajantik AI ile başarısız olur?

Çoğu geleneksel işletme güvenlik modeli, statik uygulamalara, öngörülebilir çağrı grafiklerine, insan onaylarına ve veri işlemeden yürütme arasında net bir ayrıma dayanır. Ajantik AI bu varsayımları geçersiz kılar.

Örneğin, geleneksel bir kontrol olarak girişi doğrulama alın. Bu, bir sistemin sınırını güvence altına alır. Ancak ajantik risk genellikle bir döngünün ortasında, planlama, yansılama veya araçlama aşamasında ortaya çıkar.

Geleneksel açıklık taraması da altyapı ve yazılıma odaklanır. Ancak AI yürütme riski, ajanın akıl yürütme ve eylem katmanında bulunur.

Soru şudur: Bir sonraki eylemini seçebilen bir şeyi nasıl koruyorsunuz? Sadece bir model çağrısı etrafına kontroller sarabilirsiniz. İş akışını güvence altına almanız gerekir.

Ajantik AI’yi güvence altına almak: Ne gerçekten çalışır?

Ajantik AI’yi güvence altına almak söz konusu olduğunda, sınırlar düşünmeden yaşam döngüsü düşünmeye geçiş yapılmalıdır. Ajantların amaçlarını sınırsız olarak yeniden yorumlamalarına izin verilmemelidir ve bunu başarmak için beberapa yol vardır.

İzin verilen amaç dizilerini oluşturmak, plan genişletme ağaçlarının derinliğini düzenlemek, akıl yürütme sapmasını izlemek ve amaç dışı self-yazar amaçları yasaklamak gibi kontroller gereklidir. Beklenmedik akıl yürütme varyasyonları genellikle manipülasyonun öncülleridir.

Araç yürütmesini güçlendirin. Araçlar, planın gerçekleştirdiği yerdir ve güvenlik, araç yürütme öncesinde izin kontrollerini, kumanda edilmiş yürütme ortamlarını, sıkı parametre doğrulamasını ve zamanında kimlik bilgisi aktarımını kapsamalıdır. Her araç yürütmesi, ilk sınıf bir güvenlik olayı olarak kaydedilmelidir.

Belleği ve izin kapsamını izole edin. Bellek, duyarlı altyapı olarak muamele görmelidir. Bu, yazma işlemlerini doğrulamak, bellek alanını bölmek, okuma işlemleri için görev başına erişim kapsamını sınırlamak, kısa süreli kimlik bilgilerini kullanmak ve miras alınan izinleri önlemek anlamına gelir. Doğrulanmamış izin birikimi, ajantik AI riskinin önemli bir parçasıdır.

Çoklu ajan koordinasyonunu güvence altına alın. Dağıtılmış ajan sistemlerinde, iletişim itself bir saldırı vektörü haline gelir. Bu, ajan kimlik doğrulaması, mesaj şema doğrulaması, kısıtlanmış iletişim kanalları ve anormal etki modelleri için izleme anlamına gelir. Koordinasyon beklenen akışlardan saparsa, izolasyon otomatik olarak gerçekleşmelidir.

AI sistemleri için maruziyet yönetiminden maruziyet değerlendirmesine

Burada daha geniş bir güvenlik felsefesi anahtar haline gelir. Geleneksel açıklık yönetimi, bilinen zayıflıkları tanımlar. Ancak özerk AI sistemleri, yapılandırma, izin tasarımı, entegrasyon yolları ve dinamik davranışlardan kaynaklanan riskleri ortaya çıkaran ortaya çıkan maruziyeti tanıtır.

Bu, endüstrinin maruziyet yönetimi ve daha yakın zamanda maruziyet değerlendirmesi olarak adlandırdığı şeyle uyumludur.

Maruziyet yönetimi, sistemlerin (bulut varlıkları, kimlikler, uygulamalar ve şimdi AI ajantları da dahil) kötü aktörlerin yararlanabileceği yollar oluşturmasını sürekli olarak görme konusunda önemlidir.

Özerk AI sistemleri güvenliği için bu, şunları sormak anlamına gelir: Bu ajan neye erişebilir? Hangi izinleri biriktirir? Hangi sistemleri düzenler? Ve yürütme nerede duyarlı veriyle kesişir?

Zaten maruziyet tabanlı stratejileri kullanarak siber riski azaltan ekipler, bu ilkeleri AI ortamlarına genişletmek için güçlü bir konumdadırlar. Örneğin, kimlik, bulut ve açıklık görünürlüğünü birleştiren platformlar, özel ajantların mevcut saldırı yollarıyla nasıl kesiştiğini anlamak için bir yol sağlar.

Anahtar, satıcı araçları değildir. Akıldır:

Ajantik AI’yi modeli koruyarak güvence altına alamazsınız. Onu sürekli olarak maruziyetini ölçerek ve azaltarak güvence altına alırsınız.

Ajantik AI’de yürütme katmanı risklerini yönetme

Ajantik AI güvenliğinin ayırt edici özelliği budur: Saldırı yüzeyi, yanıt değil, iş akışıdır.

Yürütme katmanı riskleri, kimliği doğrulanmamış araç kullanımı, kimlik sahteciliği, izin artışı, bellek zehirlenmesi, ajanlar arası manipülasyon ve insan-etkin sistemlerin zorlanması gibi riskleri içerir.

Bu riskleri azaltmak, kimlik ilişkileri, izin mirasçılığı, API bağımlılıkları, çalışma zamanı etkinliği ve yürütme telemetrisi hakkında görünürlüğe sahip olmak anlamına gelir.

Bu artık sadece GenAI güvenliği değil, aynı zamanda AI operasyonel güvenliğidir.

Ajantik AI riski mimari, değil hipotetik

Ajantik AI, kurumsal AI benimsemesinin bir sonraki adımıdır. Verimlilik, otomasyon ve ölçeklenebilirlik vaat etmektedir. Ancak aynı zamanda risk getirir, AI’nin söylediklerinden AI’nin yaptıklarına kadar.

Geçiş, aşağıdaki alanları etkiler:

• İçerik riskinden uygulama maruziyetine
• Statik promtlardan dinamik yürütme akışlarına
• İnsan incelemesinden özerk yürütme
• Uygulama güvenliğinden maruziyet yönetimine

Güvenlik liderleri, bu geçişi ilk olarak anlayanlar, özerklik ile ölçeklenebilirlik arasında koruma sağlayabilirler. Diğerleri, dijital içerdeki kontroller olmadan dijital içerde kalacaktır.

İşletmelerdeki AI’nin geleceği ajantiktir. AI güvenliğinin geleceği, maruziyet odaklı, iş akışı farkında ve makine hızında operasyonlar için tasarlanmalıdır.

Çünkü bir kez AI ajantları yürütebilme yeteneğine sahip olduğunda, tek geçerli yaklaşım, sürekli olarak neye maruz kaldıklarını anlamak ve azaltmaktır.