8 шагов защиты AI-агентов: что делать CEO прямо сейчас

Новая реальность: агенты как пользователи

Компании по всему миру внедряют AI-агентов в критические процессы. Эти системы анализируют документы, взаимодействуют с базами данных и принимают решения. Но недавний инцидент с использованием Claude для кибершпионажа показал слабое место: традиционные методы контроля на уровне промптов проваливаются.

Ведущие организации по стандартизации и крупнейшие провайдеры AI сходятся в одном принципе - агентов нужно рассматривать как мощных полуавтономных пользователей. Защита должна выстраиваться на границах взаимодействия с идентификацией, инструментами, данными и результатами работы.

Три столпа и восемь контрольных точек

Система защиты строится на трех основах: ограничение возможностей, контроль данных и поведения, доказательство управляемости. Каждая основа включает конкретные шаги, которые можно внедрить и измерить.

Ограничение возможностей агентов

Идентификация и область действия

Сегодня агенты часто работают под расплывчатыми учетными записями с избыточными правами. Решение простое - каждый агент должен иметь статус нечеловеческого пользователя с четко определенными полномочиями.

Каждая система должна функционировать от имени запрашивающего пользователя в правильном тенанте. Права доступа ограничиваются ролью и географией этого пользователя. Любые действия с высоким уровнем воздействия требуют явного одобрения человека с записью обоснования.

Вопрос для CEO: можете ли вы прямо сейчас показать список всех агентов и точно указать, что каждому из них разрешено делать?

Контроль инструментов

Атака через Anthropic сработала потому, что злоумышленники подключили Claude к гибкому набору инструментов - сканерам, фреймворкам эксплойтов, парсерам данных. Эти инструменты не были зафиксированы или ограничены политиками.

Защита требует подхода как к цепочке поставок. Версии удаленных серверов инструментов должны быть зафиксированы. Добавление новых инструментов, областей действия или источников данных требует одобрения. Автоматическое связывание инструментов запрещается, если политика явно это не разрешает.

Вопрос для CEO: кто подписывает решение, когда агент получает новый инструмент или расширенные полномочия? Как вы об этом узнаете?

Разрешения по дизайну

Распространенная ошибка - дать модели долгосрочные учетные данные и надеяться, что промпты удержат ее в рамках. Правильный подход противоположный: учетные данные и области действия привязываются к инструментам и задачам, регулярно ротируются и подлежат аудиту.

На практике это выглядит так: агент финансовых операций может читать определенные реестры, но не записывать в них без одобрения финансового директора.

Вопрос для CEO: можете ли вы отозвать конкретную возможность у агента без перестройки всей системы?

Для получения практических рекомендаций по внедрению системы контроля агентов посетите AI Projects, где эксперты помогут адаптировать решения под вашу инфраструктуру.

Контроль данных и поведения

Входные данные, память и RAG

Большинство инцидентов с агентами начинаются с вредоносных данных - отравленной веб-страницы, PDF, письма или репозитория, которые внедряют враждебные инструкции в систему. Руководства OWASP и OpenAI настаивают на строгом разделении системных инструкций от пользовательского контента.

Операционно это означает проверку перед попаданием в систему извлечения или долговременную память. Новые источники проверяются, маркируются и вводятся в эксплуатацию. Постоянная память отключается при наличии непроверенного контекста. К каждому фрагменту прикрепляется информация о происхождении.

Вопрос для CEO: можете ли вы перечислить каждый внешний источник контента, из которого учатся ваши агенты, и кто их одобрил?

Обработка выходных данных

В случае с Anthropic код эксплойтов и дампы учетных данных, сгенерированные AI, напрямую переходили к выполнению. Любой результат, способный вызвать побочный эффект, нуждается в валидаторе между агентом и реальным миром.

Вопрос для CEO: где в вашей архитектуре оцениваются результаты работы агентов перед их выполнением или отправкой клиентам?

Конфиденциальность данных во время работы

Защитите данные так, чтобы по умолчанию не было ничего опасного для раскрытия. NIST и SAIF склоняются к дизайну с безопасностью по умолчанию, где чувствительные значения токенизированы или замаскированы и восстанавливаются только для авторизованных пользователей.

В агентных системах это означает детоксикацию, контролируемую политикой, на выходной границе и регистрацию каждого раскрытия. Если агент полностью скомпрометирован, радиус поражения ограничен тем, что политика позволяет ему увидеть.

Вопрос для CEO: когда ваши агенты касаются регулируемых данных, защита обеспечивается архитектурой или обещаниями?

Доказательство управляемости и устойчивости

Непрерывная оценка

Исследование Anthropic о спящих агентах должно развеять все иллюзии об однократном тестировании. Это означает оснащение агентов глубокой наблюдаемостью, регулярное тестирование на проникновение с враждебными наборами тестов и надежное логирование.

Вопрос для CEO: кто каждую неделю пытается взломать ваших агентов, и как их находки меняют политику?

Управление, инвентаризация и аудит

Фреймворки безопасности AI подчеркивают важность инвентаризации и доказательств. Компании должны знать, какие модели, промпты, инструменты, наборы данных и векторные хранилища у них есть, кто ими владеет и какие решения принимались относительно рисков.

Для агентов это означает живой каталог и унифицированные логи: какие агенты существуют и на каких платформах, какие области, инструменты и данные разрешены каждому, каждое одобрение, детоксикация и действие с высоким воздействием с указанием, кто одобрил и когда.

Вопрос для CEO: если спросят, как агент принял конкретное решение, сможете ли вы восстановить цепочку?

Узнайте больше о построении системы управления AI-агентами на AI Projects - платформе с готовыми решениями для корпоративной безопасности.

Системная модель угроз

Не забывайте о системном уровне угроз. Предположите, что актор GTG-1002 уже в вашей инфраструктуре. MITRE ATLAS существует именно потому, что злоумышленники атакуют системы, а не модели. Anthropic предоставил кейс государственного актора, делающего именно это с агентным фреймворком.

Выводы: от обещаний к доказательствам

Эти контрольные меры не делают агентов волшебным образом безопасными. Они делают нечто более знакомое и надежное - возвращают AI, его доступ и действия в ту же систему безопасности, которая используется для любого мощного пользователя или системы.

Для советов директоров и CEO вопрос больше не звучит как "Есть ли у нас хорошие барьеры для AI?". Теперь это: можете ли вы ответить на вопросы выше с доказательствами, а не заверениями?

Переход от защитных барьеров к управлению означает фундаментальное изменение подхода. Агенты перестают быть черными ящиками с надеждой на лучшее. Они становятся управляемыми участниками с четкой идентификацией, ограниченными возможностями и прослеживаемыми действиями. Это не просто соответствие стандартам - это конкурентное преимущество компаний, которые могут доверять своим AI-системам, потому что контролируют их на каждом уровне.