.svg)
Агентный искусственный интеллект (ИИ) открывает новые горизонты в автоматизации и производительности, но одновременно создаёт серьёзные риски для сетевой безопасности. Его автономность, масштабируемость и способность к самообучению формируют уникальную киберугрозу, требующую новых подходов к защите ИТ-инфраструктуры. В этой статье мы рассмотрим ключевые вызовы безопасности, связанные с агентным ИИ, и эффективные стратегии их нейтрализации — от мультиоблачной защиты до обеспечения полной наблюдаемости и киберустойчивости.
Источник новости: https://www.unite.ai/how-to-address-the-network-security-challenges-related-to-agentic-ai/
Агентный искусственный интеллект (ИИ) представляет собой следующий этап в развитии технологий, превосходящий возможности генеративного ИИ. В отличие от генеративных систем, которые зависят от пользовательских запросов или надзора, агентный ИИ действует проактивно и способен решать сложные, многоэтапные задачи без участия человека. Он использует цифровую экосистему, включающую большие языковые модели (LLM), машинное обучение (ML) и обработку естественного языка (NLP), чтобы автономно выполнять задачи от имени пользователя или системы.
Агентный ИИ функционирует на основе четырех основных операций:
Восприятие и сбор данных
Агентные ИИ-системы собирают данные с множества источников: облачные платформы, локальные серверы, периферийные устройства и другие локации. Эти данные могут поступать из различных географических точек, что увеличивает объем и разнообразие информации, с которой работает система.
Принятие решений
После сбора информации агенты используют алгоритмы ИИ и машинного обучения для анализа и принятия решений на основе полученных данных.
Действие и выполнение
Получив решение, агенты приступают к его выполнению. Это может включать выполнение транзакций, запуск сервисов или взаимодействие с другими системами.
Обучение и адаптация
На завершающем этапе агенты используют данные, собранные до и после выполнения задач, чтобы обучаться и адаптироваться. Это позволяет им улучшать свои действия в будущем и повышать эффективность.
Для эффективной работы агентному ИИ необходим доступ к огромным объемам данных, включая конфиденциальную информацию — финансовые отчеты, медицинские данные, персональные идентификаторы и прочее. Обычно такие агенты интегрируются с системами, в которых обрабатываются чувствительные сведения.
Одной из ключевых характеристик агентного ИИ является его масштабируемость и способность работать в распределенной среде. В зависимости от организации, агентный ИИ может добавить от тысяч до миллионов новых конечных точек, включая облачные сервисы, локальные центры обработки данных и периферию. Это создает значительное расширение атакуемой поверхности и требует постоянного контроля и безопасности 24/7.
Агентный ИИ отличается высокой динамичностью и эфемерностью. Это означает, что агенты могут постоянно меняться, перемещаться между различными средами и адаптироваться к новым условиям. В результате становится сложнее обеспечить наблюдаемость и отслеживаемость их действий. Стандартные методы аудита, основанные на структурированных логах и предсказуемых потоках данных, не всегда применимы.
Агентный ИИ представляет собой новую категорию технологий, которые функционируют автономно, без необходимости в постоянном вмешательстве человека. Однако такая автономность влечёт за собой значительное расширение поверхности атаки. Агентные ИИ-системы могут включать тысячи или даже миллионы агентов, работающих во множестве сред — в облаках, на периферии, в локальных хранилищах. Это создаёт множество новых уязвимых точек, особенно на границе сети, где чаще всего отсутствуют традиционные меры защиты.
Для эффективной работы агентному ИИ необходим доступ к обширным и часто чувствительным данным — финансовым записям, медицинским базам данных и другой информации, содержащей персональные данные. Если такой агент будет скомпрометирован, риски утечки данных возрастают многократно. Также возможны сценарии, при которых злоумышленники используют агентов для массового распространения дезинформации.
Одна из ключевых проблем заключается в потере контроля над тем, какие данные агенты обрабатывают. Агентный ИИ — динамичный, самообучающийся и постоянно функционирующий механизм, что затрудняет применение традиционных методов аудита и мониторинга. Отсутствие структурированных логов и прозрачности приводит к тому, что безопасность и соответствие стандартам оказываются под угрозой.
Агентный ИИ часто работает в мультиоблачной среде, где требуется постоянная передача данных между разными платформами. Это создаёт риски, связанные с безопасностью исходящего трафика (egress security), а также делает систему уязвимой для атак типа "command and control", при которых злоумышленники могут перехватить управление агентами.
Агентный ИИ функционирует непрерывно, без перерывов, что требует 24/7 мониторинга и своевременного реагирования на инциденты. Отсутствие такой готовности может привести к тому, что атаки не будут замечены до того момента, когда ущерб станет необратимым.
Чем больше агентов подключено к сети, тем сложнее обеспечить централизованное управление и защиту всех конечных точек. Особенно это актуально для крупных организаций, где количество агентов может исчисляться миллионами. Это создаёт нагрузку на ИТ-инфраструктуру и требует внедрения масштабируемых решений кибербезопасности.
Для противодействия этим вызовам необходимо внедрять защитные меры на каждом из четырёх этапов работы агентного ИИ: сбор данных, принятие решений, выполнение действий и обучение. Также рекомендуется сотрудничество с экспертами в области облачной безопасности для построения гибкой и масштабируемой стратегии защиты, соответствующей требованиям комплаенса и корпоративного управления.
Агентный искусственный интеллект (ИИ) представляет собой качественно новый этап в развитии технологий, выходящий за рамки возможностей генеративного ИИ. Благодаря своей автономности и способности выполнять сложные задачи без вмешательства человека, агентный ИИ открывает перед организациями огромные перспективы. Однако вместе с этим появляются уникальные риски и угрозы безопасности, которые требуют особого внимания.
Агентный ИИ осуществляет четыре основные операции: сбор данных, принятие решений, выполнение действий и обучение. Для функционирования ему необходим доступ к масштабным и разнообразным наборам данных, включая конфиденциальную информацию, такую как финансовые записи, медицинские базы данных и персональные идентификаторы (PII). Это делает его особенно уязвимым для киберугроз.
Сложность защиты инфраструктуры возрастает из-за необходимости взаимодействия с множеством источников данных — от облачных решений до периферийных устройств. Агентный ИИ усложняет обеспечение безопасности при подключении к различным облачным средам (cross-cloud connectivity) и создаёт трудности с egress-контролем, что увеличивает риск утечки данных или их кражи.
В случае компрометации ИИ-агента потенциально возможно масштабное распространение дезинформации, а также организация атак с использованием захваченных агентов. Это ведёт к не только финансовым потерям, но и к серьёзным репутационным последствиям для компаний.
Одна из ключевых проблем — снижение прозрачности. Из-за динамичного характера работы агентных ИИ трудно отследить, какие именно данные обрабатываются агентами, что повышает риск несанкционированного доступа. Их способность к самообучению и адаптации мешает проведению традиционных аудитов, основанных на чётких логах и структурированной информации.
Кроме того, постоянная активность агентов требует круглосуточного мониторинга и поддержки уровня безопасности. Масштабируемость становится ещё одной задачей: использование миллионов агентов увеличивает количество конечных точек в сети, включая облака, локальные центры обработки данных и edge-устройства, расширяя потенциальную атакуемую поверхность.
С учётом активности высокоорганизованных киберпреступных группировок, спонсируемых государствами, таких как Salt Typhoon и Silk Typhoon, необходимость в защите агентных ИИ становится особенно актуальной. Эти группы проводят масштабные и сложные атаки, используя продвинутые методы, адаптированные под современные ИИ-системы.
Для эффективного противодействия угрозам организациям рекомендуется сотрудничать с экспертами в области облачной безопасности. Это позволит разработать масштабируемую и надёжную стратегию, учитывающую особенности агентного ИИ и соответствующую современным требованиям по управлению, соответствию нормативам и защите данных.
Агентный ИИ функционирует на основе четырёх базовых операций: восприятие и сбор данных, принятие решений, выполнение действий и обучение. На каждом из этих этапов возникает необходимость в применении специализированных мер безопасности.
На этапе восприятия и сбора данных агентные ИИ взаимодействуют с огромными объемами информации, поступающей из различных источников: облачные среды, локальные системы, периферийные устройства. Это создает дополнительные риски, связанные с перемещением данных между средами и потенциальными утечками.
Принятие решений требует доступа к чувствительным данным и использования сложных моделей машинного обучения, что делает этот этап уязвимым для атак с целью подмены данных или вмешательства в работу моделей.
Во время выполнения действий агенты взаимодействуют с внешними системами, что открывает возможности для атак через каналы управления или командной инфраструктуры.
Заключительный этап — обучение — особенно чувствителен к вмешательству, так как неправильные данные могут привести к формированию искаженных моделей поведения ИИ.
Агентный ИИ представляет уникальные вызовы для сетевой безопасности. Из-за своей автономности и масштабируемости он может добавлять тысячи, а иногда и миллионы новых точек входа в сеть — особенно на периферии. Это значительно расширяет поверхность атаки и увеличивает нагрузку на службы безопасности.
Одной из ключевых проблем является снижение наблюдаемости и отслеживаемости. Агентные ИИ динамичны, работают круглосуточно и адаптируются в режиме реального времени. Это затрудняет проведение традиционных аудитов, основанных на структурированных логах, и усложняет отслеживание доступа к данным.
Также затрудняется защита от утечки данных, особенно в случае компрометации агента. В таком случае возможно несанкционированное распространение конфиденциальной информации или даже использование ИИ в качестве инструмента для масштабной дезинформации.
Для обеспечения безопасности в условиях внедрения агентного ИИ организации должны использовать комплексный подход, охватывающий все этапы работы агентов. Это включает:
Компании должны сотрудничать с опытными поставщиками решений по облачной безопасности, которые помогут реализовать стратегию, способную справляться с уникальными вызовами агентного ИИ. Такие партнеры предоставляют инструменты для отслеживания, управления и защиты ИИ-агентов, а также помогают соответствовать требованиям по соблюдению нормативов и стандартов управления данными.
Организациям, внедряющим агентный ИИ, следует наладить сотрудничество с квалифицированными экспертами в области облачной безопасности. Такие партнёры помогут разработать масштабируемую, адаптивную и ориентированную на будущее стратегию защиты, способную противостоять уникальным угрозам, связанным с автономной работой ИИ-агентов. Эти специалисты позволяют не только отслеживать и управлять агентами, но и обеспечивают соответствие стандартам по безопасности, управлению и нормативным требованиям.
Компании должны применять решения и меры безопасности на каждом из четырёх базовых этапов функционирования агентного ИИ:
Сбор и восприятие данных – необходимо внедрять мониторинг доступа к данным, контролировать источники и предотвращать несанкционированное подключение к хранилищам, особенно в мультиоблачной среде и на периферии.
Принятие решений – важно обеспечивать прозрачность алгоритмов и отслеживаемость логики принятия решений, чтобы исключить возможность манипуляций или внедрения вредоносных моделей.
Действия и выполнение – требуется ограничивать права агентов, внедрять механизмы контроля выполнения задач и предотвращать несанкционированные действия.
Обучение и адаптация – необходимо отслеживать, какие данные используются для обучения, и исключать возможность попадания вредоносной или чувствительной информации в обучающие выборки.
Учитывая сложность и динамический характер агентного ИИ, организациям требуется внедрять продвинутые инструменты для обеспечения полной наблюдаемости. Это включает в себя:
С ростом количества агентов, особенно на границе сети (edge), организации сталкиваются с резким увеличением атакуемой поверхности. Для противодействия угрозам необходимо:
Организации должны учитывать, что современные угрозы исходят от хорошо финансируемых и организованных групп, поддерживаемых государствами, таких как Salt Typhoon и Silk Typhoon. Это требует:
Применение этих стратегий позволит организациям не только безопасно использовать потенциал агентного ИИ, но и минимизировать риски, связанные с утечками данных, нарушениями управления и вторжениями в сеть.
Агентный ИИ способен трансформировать бизнес-процессы, но его внедрение без должной кибербезопасности угрожает всей цифровой экосистеме компании. Защита от его специфических угроз требует интеграции мер на всех уровнях, от архитектуры доступа до мониторинга и анализа. Сотрудничество с экспертами, внедрение масштабируемых решений и постоянная адаптация — ключевые шаги к построению надёжной системы защиты. Начните укреплять свою безопасность уже сегодня, пока риски не стали бизнес-реальностью.
.svg)
