Skip to main content

Краткое содержание: Защита агентных систем (Protecting Agentic Systems)

Основные тезисы​

1. Введение​

Уникальные проблемы безопасности:

  • Агентные системы расширяют ландшафт угроз
  • Требуют решения как традиционных, так и уникальных уязвимостей
  • Статистика: 40% нарушений данных AI к 2027 году, 73% предприятий сообщают об инцидентах ($4.8M в среднем)

2. Уникальные риски агентных систем​

Основные риски:

  • Неправильное выравнивание целей: Агенты могут интерпретировать цели иначе
  • Вероятностное рассуждение: Галлюцинации и непредсказуемые выходы
  • Динамическая адаптация: Сложность предсказания поведения
  • Ограниченная видимость: Неполная информация приводит к субоптимальным решениям

Уязвимости HITL:

  • Предвзятость автоматизации
  • Усталость от предупреждений
  • Деградация навыков
  • Неправильно выровненные стимулы

3. Возникающие векторы угроз​

Типы атак:

  1. Инъекция промптов: Прямая манипуляция поведением
  2. Косвенная инъекция: Скрытые инструкции во внешних данных
  3. Раскрытие информации: Утечка конфиденциальных данных
  4. Взлом (Jailbreaking): Обход фильтров безопасности
  5. Социальная инженерия: Обман через взаимодействия
  6. Атаки уклонения: Избежание обнаружения
  7. JSON-инъекция: Маскировка в структурированных форматах
  8. Эксплуатация роя агентов: Координационные уязвимости

4. Защита базовых моделей​

Факторы выбора:

  • Возможности модели
  • Контроль доступа (открытый исходный код vs проприетарный)
  • Среда развертывания (локальное vs облачное)
  • Соответствие нормативным требованиям (GDPR, SOC 2)
  • Объяснимость и интерпретируемость

Гибридный подход: Специализированные меньшие модели для высокорисковых задач + большие модели общего назначения для творческих задач

5. Защитные техники​

Стратегии:

  • Санитизация и валидация входов
  • Предотвращение инъекции промптов (закрепление инструкций)
  • Фильтрация и валидация выходов
  • Контроль доступа и ограничение скорости
  • Песочница для изоляции операций

Инструменты:

  • LLM Guard: Санитизация промптов
  • Lakera PINT Benchmark: Оценка защиты
  • BIPIA (Microsoft): Косвенные атаки

6. Red Teaming​

Концепция: Проактивная практика симуляции враждебных атак для идентификации уязвимостей

Процесс: Реализация → Атака → Оценка → Смягчение → Обратная связь

Инструменты:

  • DeepTeam: Легковесный фреймворк
  • Garak (NVIDIA): Комплексная оценка
  • PyRIT (Microsoft): Автоматизация атак

7. Моделирование угроз с MAESTRO​

MAESTRO: Специализированный фреймворк для моделирования угроз в агентном AI

Семь слоев:

  1. Базовые модели (враждебные примеры, кража моделей)
  2. Операции с данными (отравление, эксфильтрация)
  3. Фреймворки агентов (атаки цепочки поставок)
  4. Развертывание и инфраструктура (захват контейнеров, DoS)
  5. Оценка и наблюдаемость (отравление метрик)
  6. Безопасность и соответствие (уклонение, предвзятость)
  7. Экосистема агентов (несанкционированные действия)

8. Защита данных​

Конфиденциальность и шифрование:

  • Шифрование в покое (AES-256)
  • Шифрование в пути (TLS, mTLS)
  • Минимизация данных
  • Политики хранения и удаления

Происхождение и целостность:

  • Отслеживание происхождения данных
  • Криптографическое хеширование (SHA-256)
  • Цифровые подписи
  • Неизменяемое хранилище

Обработка чувствительных данных:

  • Принцип минимизации данных
  • RBAC и ABAC
  • Безопасное логирование
  • SMPC и федеративное обучение

9. Защита агентов​

Защитные меры (Safeguards):

  • Управление ролями и разрешениями (RBAC)
  • Ограничения поведения
  • Изоляция окружения (песочница)
  • Валидация входов/выходов
  • Ограничение скорости и обнаружение аномалий
  • Аудит и логирование
  • Механизмы отката

Защита от внешних угроз:

  • Сетевая безопасность (DMZ, файрволы, IDPS)
  • Аутентификация и авторизация (OAuth 2.0, API ключи)
  • Защита цепочки поставок (SCA, SBOM)
  • Защита от враждебных атак
  • Обнаружение аномалий в реальном времени
  • Укрепление конечных точек

Защита от внутренних сбоев:

  • Правильное выравнивание целей
  • Обработка ошибок и управление исключениями
  • Мониторинг и телеметрия (KPIs)
  • Управление состоянием и согласованность
  • Изоляция зависимостей
  • Предотвращение обратных связей
  • Хаос-инженерия
  • Анализ постмортема

Ключевые выводы​

  1. Многослойная защита: Комбинация технических, операционных и человеко-ориентированных мер

  2. Непрерывный процесс: Безопасность должна быть интегрирована в жизненный цикл разработки

  3. Уникальные риски: Агентные системы требуют специализированных подходов к безопасности

  4. Защита данных: Критична для конфиденциальности, целостности и происхождения

  5. Red teaming: Критичен для выявления уязвимостей до эксплуатации

Рекомендации​

  1. Начинать с моделирования угроз: Использовать MAESTRO для систематической оценки рисков

  2. Реализовать многослойную защиту: Комбинировать входную/выходную валидацию, контроль доступа и мониторинг

  3. Регулярный red teaming: Непрерывное тестирование на уязвимости

  4. Защита данных: Шифрование, минимизация данных, контроль доступа

  5. Мониторинг и реагирование: Непрерывный мониторинг и планы реагирования на инциденты

Следующие шаги​

После изучения защиты следующая глава рассматривает человеко-агентное сотрудничество — как эффективно интегрировать агентов в человеческие рабочие процессы.