Защита агентных систем (Protecting Agentic Systems)

Внедрение AI-агентов вводит уникальные проблемы безопасности, отличные от традиционного программного обеспечения. Агентные системы — характеризующиеся своей автономностью, продвинутыми возможностями рассуждения, динамическими взаимодействиями и сложными рабочими процессами — значительно расширяют ландшафт угроз. Эффективная защита этих систем требует решения не только традиционных проблем безопасности, но и уникальных уязвимостей, присущих автономии агентов, вероятностному принятию решений и обширной зависимости от базовых AI-моделей и данных.

Генеративный AI ввел грозный и расширяющийся вектор угроз в кибербезопасности. Эти технологии усиливают риски через сложные атаки, такие как deepfakes для мошенничества, инъекции промптов для захвата систем, и отравление памяти в мультиагентных рабочих процессах, где зараженные данные могут каскадировать в системные сбои или несанкционированные действия.

Статистика угроз:

• Gartner предсказывает, что более 40% нарушений данных, связанных с AI, к 2027 году будут происходить из-за трансграничного неправильного использования генеративного AI
• 73% предприятий уже сообщают об инцидентах безопасности AI, в среднем $4.8 миллиона каждый
• Реальные примеры: муниципалитет Мэна потерял $10,000-$100,000 из-за AI-мошенничества с клонированием голоса; чатбот Chevrolet был манипулирован через инъекцию промпта, чтобы предложить автомобиль за $76,000 всего за $1

Эта глава служит всесторонним руководством для понимания и смягчения рисков, связанных с агентными системами. Она начинается с исследования уникальных проблем безопасности, создаваемых автономными агентами, включая неправильное выравнивание целей, ограничения человеческого надзора и возникающие векторы угроз, нацеленные на AI-модели. Затем глава углубляется в стратегии защиты базовых моделей через тщательный выбор моделей, проактивные защитные меры и строгое red teaming.