Obsidian Security, Yapay Zekâ Ajanlarının Eylemlerini Denetlemek İçin Çalışma Zamanı Politika Motorunu Kullanıma Sunuyor

Obsidian Security, kurumların yapay zekâ ajanlarının iş uygulamalarında neler yapabileceğini, bir eylem gerçekleştirilmeden önce denetlemesini sağlayacak bir Çalışma Zamanı Politika Karar Motoru’nu kullanıma sundu. Bu duyuruyla şirket, ajan güvenliği platformunu bir MCP Güvenlik Proxy’si, Politika Karar API’si ve kodlama araçları ile üçüncü taraf yazılımlara yerleştirilmiş ajanlar için genişletilmiş kapsamla büyütüyor.

Bu lansman, standart erişim kontrollerinin tam olarak çözemediği bir sorunu ele alıyor: Bir ajan geçerli kimlik bilgilerine sahip olup onaylanmış bir uygulamayı kullanabilir, ancak yine de uygunsuz bir eylemde bulunmaya çalışabilir. Örneğin müşteri kayıtlarını okuma izni, bu kayıtları harici bir hedefe aktarma izni olduğu anlamına gelmez.

Obsidian’ın yaklaşımı; ajanın arkasındaki kişiyi, bu kişinin istihdam durumunu ve izinlerini, ilgili uygulamayı ve müşterinin sağladığı veri sınıflandırmalarını kullanarak önerilen eylemi merkezi olarak yönetilen politikalara göre değerlendirmek. Ardından entegre denetim noktaları eyleme izin verir veya eylemi engeller ya da bu özelliğin desteklendiği durumlarda onay ister.

Ajanları Keşfetmekten Eylemlerini Denetlemeye

Ajan keşfi, hangi araçların bulunduğunu ve bunların nelere erişebildiğini belirler. Yönetişim, gereksiz izinleri azaltabilir veya riskli yapılandırmaları tespit edebilir. Çalışma zamanı politikası ise geriye kalan soruyu ele alır: Başka açılardan yetkili bir ajanın şu anda ne yapmasına izin verilmelidir?

Obsidian’ın duyurusu, hem çalışanların kullandığı ajanları hem de kurumun hâlihazırda kullandığı yazılımların içinde sunulan ajanları kapsıyor. Genişletilen keşif ve yönetişim yetenekleri Salesforce Agentforce, Databricks, GitHub, Microsoft 365, Snowflake, ServiceNow ve Workday’i içeriyor.

Bunlar farklı denetim noktalarıdır. Bir SaaS uygulamasında ajan bulmak, o uygulamadaki her eylemin otomatik olarak yakalandığı anlamına gelmez. Çalışma zamanı denetimi, desteklenen entegrasyona ve eylemin geçtiği noktaya bağlıdır.

Şirket, mevcut kodlama ajanı denetimlerine ek olarak OpenAI Codex için çalışma zamanı politikası desteği de ekledi. Duyuruda; yıkıcı komutlar, kimlik bilgilerinin açığa çıkması ve bir projenin amaçlanan kapsamı dışındaki verilerin okunması gibi riskler belirtiliyor. Bu eylemler, tamamen meşru bir geliştirme oturumu sırasında da gerçekleşebilir.

Eksik Bağlamı Bilgi Grafiği Sağlıyor

Bir ağ geçidi isteği inceleyebilir, ancak istek tek başına bu isteğin arkasındaki yetkiyi açıklamayabilir. Sağlıklı bir güvenlik kararı için isteği başlatan hesabın bir çalışana mı yoksa yükleniciye mi ait olduğunu, kişinin iş ilişkisinin sona erip ermediğini ve hesabın hedef uygulamada gerçekte hangi izinlere sahip olduğunu bilmek gerekebilir.

Obsidian’ın Knowledge Graph mimarisi; kişileri, hesapları, uygulamaları, belirteçleri, yetkileri ve bunların arasındaki ilişkileri birbirine bağlar. Şirket, yönetim API’lerinden, etkinlik akışlarından ve entegrasyonlardan gelen bilgileri ortak bir modelde standartlaştırdığını; zaman içindeki değişiklikleri kaydetmek için de sürümlendirilmiş varlıklar ve ilişkiler kullandığını belirtiyor.

Bu yapı, her hesabı tek başına incelemek yerine sistemler arasındaki erişimin izini sürmeye yardımcı olur. Bir ajanın görünürdeki rolü dar kapsamlı olabilirken bir belirteç veya devralınmış bir yetki, ajana başka yerlerde daha geniş erişim sağlayabilir. Bu ilişkileri birbirine bağlamak, belirli bir eylemin kurumun kurallarına uygun olup olmadığına karar verirken politika motoruna daha sağlam bir dayanak sunar.

Müşteriler, sınıflandırma etiketleri de dâhil olmak üzere kendi bağlamlarını ekleyebilir. Böylece bir politika, yalnızca güvenlik sağlayıcısının genel gizli veri tanımına dayanmak yerine sıradan bir dosyayla kurumun son derece hassas olarak sınıflandırdığı bir dosyayı birbirinden ayırabilir.

Kararın Denetime Dönüştüğü Nokta

Mimari, karar verme ile eyleme geçmeyi birbirinden ayırıyor. Obsidian’ın çalışma zamanı motoruna ilişkin açıklamasında, bir denetim noktası önerilen işlemi duraklatıyor, değerlendirilmesi için işlem ayrıntılarını gönderiyor ve döndürülen kararla gerekçeyi uyguluyor.

Yeni Politika Karar API’si bu modeli, müşteri tarafından işletilen ağ geçitlerini, ajan çalışma ortamlarını ve iş akışlarını kapsayacak şekilde genişletiyor. Bir kurum, bağlamı dikkate alan bir karar almak için Obsidian’a danışırken mevcut altyapısını koruyabilir. İşlem devam etmeden önce müşterinin denetim bileşeni bu kararı uygulamalıdır.

Obsidian, işlemleri engellemeden önce gerçek trafik üzerinde politika eşleşmelerini sınamak için bir işaretleme modunu da belgeliyor. Karar kayıtları; ajanı, işlemi başlatan kişiyi, aracı, bağımsız değişkenleri, sonucu ve eşleşen politikayı içeriyor. Böylece güvenlik ekipleri bir eyleme neden izin verildiğini veya eylemin neden durdurulduğunu araştırabiliyor.

Onay desteği, genel izin verme veya engelleme mimarisinden daha dar kapsamlı: Şirketin mevcut belgelerine göre onay gerektirme özelliği, işlemden önce çalışan Claude Code politikaları için kullanılabiliyor. Bu nedenle, farklı ajanlardan oluşan bir filoya yönelik denetimler tasarlanırken entegrasyon düzeyindeki yetenekler önem taşıyor.

MCP Proxy’si Uygulama Belirteçlerini Yapay Zekâ İstemcilerinden Uzak Tutuyor

MCP Güvenlik Ara Sunucusu, yapay zekâ istemcileri ile desteklenen iş uygulamaları arasındaki bağlantıları yönetir. Model Context Protocol (MCP), aracıların harici sunucuların sunduğu araçları çağırması için standart bir yöntem sağlar. Obsidian, istemci ile uygulamanın MCP sunucusu arasına bir politika denetimi yerleştirir.

Ürün belgelerinde, sağlayıcının doğrudan MCP URL’sinin yerine Obsidian’ın yönettiği bir uç noktanın kullanıldığı açıklanıyor. Kullanıcılar erişim iznini uygulama sağlayıcısının onay akışı üzerinden verir; yapay zekâ istemcisi, uygulamanın erişim belirtecini kendi bünyesinde saklamak yerine proxy tarafından verilen bir belirteç alır.

Proxy, bir oturumu kullanıcıyla, kullanıcının uygulama hesabıyla ve ilgili kiracıyla (örneğin belirli bir Salesforce kuruluşu veya çalışma alanıyla) eşleştirir. Araç çağrılarını iletmeden önce denetler ve bunlara izin verilip verilmediğini ya da engellenip engellenmediğini kaydeder. Obsidian’a göre bu sistem, ortak bir hizmet hesabı üzerinden ayrıcalık eklemek yerine kullanıcının mevcut uygulama izinleri kapsamında çalışır.

Duyuruda ayrıca Cloudflare ve MCP Server Portal’ı ile yapılan iş birliğine de yer veriliyor. Amaç, bir ağ geçidinin trafik akışındaki konumunu Obsidian’ın kimlik, uygulama ve veri bağlamıyla bir araya getirmek.

Eylem Düzeyindeki Denetimler Neden Önemli?

Aracıları devreye alan kuruluşlar için asıl güçlük, önemli sonuçlar doğurabilecek hataları önlerken yararlı işlerin yapılmasına izin vermektir. Toptan bir yasak iş akışını tamamen durdurabilir; kapsamı dar tutulmuş bir karar ise rutin okuma işlemlerine izin verirken yetkisiz bir dışa aktarma işlemini durdurabilir veya yıkıcı bir değişikliğin incelenmesini zorunlu kılabilir.

Obsidian, bu kararları desteklenen araçlar ve uygulama noktaları genelinde ortak bir politika katmanında bir araya getiriyor. Bunun sağlayacağı değer, temel erişim bağlamının niteliğine ve denetim altındaki yolların ne ölçüde eksiksiz olduğuna bağlı olacak. Ajanlar operasyonel açıdan daha fazla sorumluluk üstlendikçe, bir kararı yürütülmeden önce açıklayabilme ve uygulayabilme yeteneği kurumsal güvenliğin giderek daha önemli bir parçası hâline geliyor.