De komst van Agentic AI is niet zomaar een incrementele verbetering op het gebied van cyberveiligheid; het vertegenwoordigt een fundamentele verschuiving in de manier waarop we digitale verdediging benaderen. Deze transformatieve technologie introduceert zowel ongekende mogelijkheden als nieuwe uitdagingen, waardoor een uitgebreide herziening van onze beveiligingsstrategieën noodzakelijk is. In tegenstelling tot conventionele AI-systemen die binnen vooraf gedefinieerde parameters werken, vertoont Agentic AI autonoom gedrag, waarbij dynamisch wordt geïnteracteerd met verschillende tools, omgevingen, andere agents en zelfs gevoelige gegevens. Dit vermogen, hoewel het aanzienlijke voordelen biedt, presenteert ook een nieuwe klasse risico’s die organisaties proactief moeten aanpakken. De moderne onderneming wordt dus gedwongen een tweeledige strategie te volgen: Agentic AI inzetten voor verbeterde verdediging en tegelijkertijd beschermen tegen de potentiële kwetsbaarheden ervan.
Cyberveiligheidsverdediging versterken met Agentic AI
Cybersecurityteams staan tegenwoordig voor een samenvloeiing van uitdagingen, waaronder een aanhoudend tekort aan geschoolde professionals en een steeds toenemend aantal beveiligingswaarschuwingen. Agentic AI biedt een veelbelovende oplossing voor deze problemen en biedt innovatieve methoden om de detectie van bedreigingen, de respons op incidenten en de algehele AI-beveiliging te versterken. Dit vereist een fundamentele herstructurering van het cyberveiligheidsecosysteem, waarbij Agentic AI dient als een hoeksteen van toekomstige verdedigingswerken.
Agentic AI-systemen beschikken over het vermogen om autonoom waar te nemen, te redeneren en te handelen, waardoor ze complexe cyberveiligheidsproblemen kunnen aanpakken met minimale menselijke tussenkomst. Deze systemen kunnen ook functioneren als intelligente medewerkers, die de mogelijkheden van menselijke experts vergroten en hun vermogen vergroten om digitale activa te beschermen, risico’s te beperken en de efficiëntie van Security Operations Centers (SOC’s) te verbeteren. Door routinetaken te automatiseren en realtime inzichten te bieden, stelt Agentic AI cybersecurityteams in staat zich te concentreren op strategische besluitvorming, waardoor hun expertise wordt vergroot en mogelijk een burn-out van het personeel wordt verlicht.
Neem bijvoorbeeld het proces van reageren op softwarebeveiligingslekken. Traditioneel is dit een tijdrovend en arbeidsintensief proces. Met Agentic AI kan de tijd die nodig is om het risico te beoordelen dat verbonden is aan een nieuwe Common Vulnerability or Exposure (CVE), echter worden teruggebracht tot enkele seconden. AI-agents kunnen snel externe bronnen doorzoeken, interne omgevingen evalueren en beknopte samenvattingen en geprioriteerde bevindingen genereren, waardoor menselijke analisten snel en weloverwogen actie kunnen ondernemen.
Bovendien kan Agentic AI de efficiëntie van het triage van beveiligingswaarschuwingen aanzienlijk verbeteren. De meeste SOC’s worden dagelijks overspoeld met een stortvloed aan waarschuwingen, waardoor het een uitdaging is om kritieke signalen te onderscheiden van achtergrondruis. De traditionele benadering van alert triage is vaak traag, repetitief en sterk afhankelijk van institutionele kennis en de ervaring van individuele analisten.
Agentic AI-systemen kunnen deze workflow versnellen door automatisch waarschuwingen te analyseren, relevante context te verzamelen uit verschillende beveiligingstools, te redeneren over mogelijke oorzaken en in realtime passende maatregelen te nemen. Deze systemen kunnen zelfs helpen bij het onboarden van nieuwe analisten door de kennis van ervaren professionals te codificeren en om te zetten in bruikbare inzichten.
Belangrijkste voordelen van Agentic AI in cybersecurity:
- Geautomatiseerde detectie van bedreigingen: Bewaakt continu netwerkverkeer en systeemlogboeken om afwijkend gedrag te identificeren dat wijst op cyberdreigingen.
- Snelle respons op incidenten: Automatiseert het proces van onderzoeken van en reageren op beveiligingsincidenten, waardoor de tijd tot inperking wordt verkort en de schade wordt geminimaliseerd.
- Kwetsbaarheidsbeheer: Identificeert en prioriteert kwetsbaarheden in software en systemen, waardoor proactief patchen en risicobeperking mogelijk wordt.
- Triage van beveiligingswaarschuwingen: Analyseert en prioriteert beveiligingswaarschuwingen, filtert valse positieven eruit en concentreert zich op de meest kritieke bedreigingen.
- Verbeterde beveiligingsactiviteiten: Automatiseert routinetaken en biedt realtime inzichten, waardoor de efficiëntie en effectiviteit van Security Operations Centers worden verbeterd.
Agentic AI-applicaties beveiligen
Agentic AI-systemen zijn geen passieve waarnemers; ze redeneren en handelen actief op basis van informatie, wat een nieuwe reeks beveiligingsuitdagingen introduceert. Deze agents hebben mogelijk toegang tot gevoelige tools, genereren outputs die downstream-effecten veroorzaken of interageren in realtime met vertrouwelijke gegevens. Om ervoor te zorgen dat deze systemen veilig en voorspelbaar werken, moeten organisaties robuuste beveiligingsmaatregelen implementeren gedurende de gehele levenscyclus, van pre-implementatietests tot runtime-controles.
Voordat Agentic AI-systemen in productie worden geïmplementeerd, is het cruciaal om grondige red teaming- en testoefeningen uit te voeren. Deze oefeningen helpen bij het identificeren van zwakke punten in de manier waarop agents prompts interpreteren, tools gebruiken of onverwachte inputs verwerken. Tests moeten ook evaluaties omvatten van hoe goed agents zich houden aan vooraf gedefinieerde beperkingen, herstellen van storingen en weerstand bieden aan manipulatieve of vijandige aanvallen.
Runtime-guardrails bieden een middel om beleidsgrenzen af te dwingen, onveilig gedrag te beperken en ervoor te zorgen dat agentoutputs overeenkomen met de organisatiedoelen. Deze guardrails worden doorgaans geïmplementeerd via software waarmee ontwikkelaars regels kunnen definiëren, implementeren en snel bijwerken die bepalen wat AI-agents kunnen zeggen en doen. Dit aanpassingsvermogen is essentieel om snel en effectief te reageren op opkomende problemen en om consistent en veilig agentgedrag in productieomgevingen te behouden.
Essentiële beveiligingsmaatregelen voor Agentic AI-applicaties:
- Red Teaming en Testing: Simuleert real-world aanvallen om kwetsbaarheden en zwakke punten in AI-systemen te identificeren vóór de implementatie.
- Runtime Guardrails: Dwingt beleidsgrenzen af en beperkt onveilig gedrag tijdens de werking van het AI-systeem.
- Confidentieel computergebruik: Beschermt gevoelige gegevens terwijl ze tijdens runtime worden verwerkt, waardoor het risico op blootstelling wordt verminderd.
- Beveiliging van de softwareleveringsketen: Zorgt voor de authenticiteit en integriteit van AI-componenten die worden gebruikt in het ontwikkelings- en implementatieproces.
- Regelmatige codescans: Identificeert kwetsbaarheden in softwarecode en vergemakkelijkt het tijdig patchen en risicobeperking.
Confidentieel Computergebruik
Runtime-beschermingen spelen ook een cruciale rol bij het beschermen van gevoelige gegevens en agentacties tijdens de uitvoering, waardoor veilige en betrouwbare operaties worden gegarandeerd. Confidentieel computergebruik helpt bijvoorbeeld om gegevens te beschermen terwijl ze tijdens runtime worden verwerkt, waardoor gegevens effectief worden beschermd tijdens gebruik. Dit vermindert het risico op blootstelling tijdens zowel de trainings- als de inferentiefase voor AI-modellen van alle formaten.
Veilig softwareplatform
De basis van elke Agentic AI-applicatie is de verzameling softwaretools, bibliotheken en services die worden gebruikt om de inferentiestack te bouwen. Het softwareplatform moet worden ontwikkeld met behulp van een veilig softwarelevenscyclusproces dat de stabiliteit van de Application Programming Interface (API) handhaaft en tegelijkertijd kwetsbaarheden aanpakt gedurende de levenscyclus van de software. Dit omvat regelmatige codescans en tijdige publicatie van beveiligingspatches of risicobeperkingen.
Software Bill of Materials (SBOM)
Authenticiteit en integriteit van AI-componenten in de toeleveringsketen zijn van cruciaal belang voor het opschalen van vertrouwen in Agentic AI-systemen. De AI Enterprise-softwarestack moet containersignaturen, modelondertekening en een software Bill of Materials (SBOM) bevatten om verificatie van deze componenten mogelijk te maken.
Elk van deze technologieën biedt extra beveiligingslagen om kritieke gegevens en waardevolle modellen te beschermen in meerdere implementatieomgevingen, van on-premises tot de cloud.
Agentic-infrastructuur beveiligen
Naarmate Agentic AI-systemen autonomer worden en dieper geïntegreerd worden in de workflows van ondernemingen, wordt de onderliggende infrastructuur waarop ze vertrouwen een cruciaal onderdeel van de algehele beveiligingshouding. Of Agentic AI nu in een datacenter, aan de edge of in een fabriek wordt geïmplementeerd, het vereist infrastructuur die isolatie, zichtbaarheid en controle van nature kan afdwingen.
Agentic-systemen werken van nature met aanzienlijke autonomie, waardoor ze impactvolle acties kunnen uitvoeren die zowel gunstig als potentieel schadelijk kunnen zijn. Deze inherente autonomie vereist het beschermen van runtime-workloads, het implementeren van operationele monitoring en het strikt afdwingen van zero-trust-principes om deze systemen effectief te beveiligen.
Data Processing Units (DPU’s)
DPU’s, gecombineerd met geavanceerde telemetrie-oplossingen, bieden een framework waarmee applicaties uitgebreide, realtime zichtbaarheid kunnen krijgen in het gedrag van agentworkloads en bedreigingen nauwkeurig kunnen lokaliseren via geavanceerde geheugenforensica. Het implementeren van beveiligingscontroles rechtstreeks op DPU’s, in plaats van server-CPU’s, isoleert bedreigingen verder op het infrastructuurniveau, waardoor de straal van potentiële compromissen aanzienlijk wordt verkleind en een alomvattende, beveiliging-overal-architectuur wordt versterkt.
Confidentieel computergebruik wordt ondersteund op GPU’s, zodat isolatietechnologieën nu kunnen worden uitgebreid naar de vertrouwelijke virtuele machine wanneer gebruikers overstappen van een enkele GPU naar multi-GPU’s. Veilige AI wordt geleverd door Protected PCIe en bouwt voort op confidentieel computergebruik, waardoor klanten workloads kunnen schalen van een enkele GPU naar meerdere GPU’s. Hierdoor kunnen bedrijven zich aanpassen aan hun Agentic AI-behoeften en tegelijkertijd beveiliging bieden op de meest performante manier.
Deze infrastructuurcomponenten ondersteunen zowel lokale als externe attestation, waardoor klanten de integriteit van het platform kunnen verifiëren voordat ze gevoelige workloads implementeren.
AI-fabrieken
Deze beveiligingsmogelijkheden zijn vooral belangrijk in omgevingen zoals AI-fabrieken, waar Agentic-systemen automatisering, monitoring en real-world besluitvorming beginnen aan te sturen. Het uitbreiden van Agentic AI naar cyberfysieke systemen verhoogt de inzet, omdat compromissen rechtstreeks van invloed kunnen zijn op uptime, veiligheid en de integriteit van fysieke operaties. Toonaangevende partners integreren full-stack cybersecurity AI-technologieën om klanten te helpen de kritieke infrastructuur te versterken tegen cyberdreigingen in sectoren als energie, nutsbedrijven en productie.
Belangrijkste beveiligingsoverwegingen voor infrastructuur voor Agentic AI:
- Isolatie: Het isoleren van Agentic AI-workloads van andere systemen om laterale verplaatsing te voorkomen in het geval van een compromis.
- Zichtbaarheid: Realtime zichtbaarheid krijgen in het gedrag van Agentic AI-workloads om bedreigingen te detecteren en erop te reageren.
- Controle: Het implementeren van strikte toegangscontroles en beleidsregels om de acties die Agentic AI-systemen kunnen uitvoeren te beperken.
- Zero Trust: Ervan uitgaande dat geen enkele gebruiker of apparaat van nature betrouwbaar is en elke toegangsaanvraag verifieert.
- Attestation: Het verifiëren van de integriteit van het platform voordat gevoelige workloads worden geïmplementeerd.
Vertrouwen opbouwen terwijl AI actie onderneemt
In het snel evoluerende dreigingslandschap van vandaag moet elke onderneming ervoor zorgen dat haar investeringen in cyberveiligheid AI bevatten om de workflows van de toekomst te beschermen. Elke workload moet worden versneld om verdedigers eindelijk de tools te geven om te opereren met de snelheid van AI.