Генеративный ИИ поднимает важные вопросы, связанные с безопасностью. По мере того как компании начинают использовать автономные системы, эти проблемы становятся еще более актуальными.
Оглавление
Почему автономные ИИ-агенты представляют угрозу
Автономные ИИ-агенты, способные выполнять задачи от имени пользователей, стали популярными в последние месяцы. Они могут быть интегрированы в рабочие процессы для выполнения различных задач, таких как поиск информации или предоставление рекомендаций. Однако их использование создает новые вызовы для специалистов по безопасности.
Основная проблема заключается в том, что такие агенты должны получать доступ к конфиденциальным данным, чтобы эффективно работать. Это повышает риск утечки информации или непреднамеренной передачи данных третьим лицам. Кроме того, возникает вопрос о точности их работы и ответственности за ошибки, что может стать головной болью для команд, отвечающих за безопасность и соответствие нормативным требованиям.
Крис Бетц, директор по информационной безопасности AWS, отметил, что использование RAG (Retrieval-Augmented Generation) и автономных систем открывает новые перспективы, но также требует пересмотра политик доступа к данным.
Уязвимости автономных ИИ-агентов
Генеративный ИИ уже заставил компании задуматься о потенциальных уязвимостях, но автономные системы могут увеличить их количество. Например, атаки, такие как подмена данных, внедрение вредоносных команд или социальная инженерия, могут стать серьезной угрозой для систем с несколькими агентами.
Николь Кариньян, вице-президент по стратегическому развитию кибербезопасности в Darktrace, подчеркивает, что компании должны тщательно контролировать доступ агентов к данным, чтобы минимизировать риски.
Проверь свои знания в наших бесплатных тестах по ИИ! Пройди тест и узнай, насколько хорошо ты разбираешься в технологиях искусственного интеллекта!
Идентификация агентов
Одним из возможных решений может стать присвоение агентам уникальных идентификаторов доступа. Джейсон Клинтон, директор по информационной безопасности компании Anthropic, считает, что компании должны фиксировать как идентификатор агента, так и человека, ответственного за его запросы.
Этот подход может помочь организациям пересмотреть свои политики доступа к данным и даже изменить рабочие процессы. Например, на каждом этапе работы агента можно ограничить доступ только к тем данным, которые необходимы для выполнения конкретной задачи.
Недостатки традиционных методов аудита
Традиционные методы аудита могут быть недостаточными для обеспечения безопасности автономных систем. Однако некоторые платформы, такие как Pega, предлагают решения, позволяющие отслеживать действия агентов в реальном времени.
Например, их продукт AgentX позволяет пользователям видеть, какие шаги выполняет агент, и контролировать его действия на каждом этапе рабочего процесса.
Использование автономных ИИ-агентов открывает новые возможности для бизнеса, но также требует пересмотра подходов к безопасности. Компаниям необходимо:
- Контролировать доступ агентов к данным.
- Присваивать агентам уникальные идентификаторы.
- Внедрять системы мониторинга и аудита действий агентов.
Эти меры помогут минимизировать риски и обеспечить безопасное использование автономных систем в будущем.
