Wprowadzenie Agentic AI to nie tylko stopniowa poprawa w dziedzinie cyberbezpieczeństwa; reprezentuje fundamentalną zmianę w naszym podejściu do cyfrowej obrony. Ta transformacyjna technologia wprowadza zarówno bezprecedensowe możliwości, jak i nowe wyzwania, wymagając kompleksowej ponownej oceny naszych strategii bezpieczeństwa. W przeciwieństwie do konwencjonalnych systemów AI, które działają w ramach predefiniowanych parametrów, Agentic AI wykazuje autonomiczne zachowanie, dynamicznie oddziałując z różnymi narzędziami, środowiskami, innymi agentami, a nawet wrażliwymi danymi. Ta zdolność, oferując znaczne korzyści, stwarza również nową klasę zagrożeń, którymi organizacje muszą się proaktywnie zajmować. Nowoczesne przedsiębiorstwo jest zatem zmuszone do przyjęcia dwutorowej strategii: wykorzystania Agentic AI do wzmocnionej obrony, przy jednoczesnym zabezpieczeniu przed jego potencjalnymi słabościami.
Wzmocnienie Obrony Cyberbezpieczeństwa za Pomocą Agentic AI
Zespoły ds. cyberbezpieczeństwa stają dziś w obliczu zbiegu wyzwań, w tym utrzymującego się niedoboru wykwalifikowanych specjalistów i stale rosnącej liczby alertów bezpieczeństwa. Agentic AI oferuje obiecujące rozwiązanie tych problemów, zapewniając innowacyjne metody wzmocnienia wykrywania zagrożeń, reagowania na incydenty i ogólnego bezpieczeństwa AI. Wymaga to zasadniczej restrukturyzacji ekosystemu cyberbezpieczeństwa, w którym Agentic AI służy jako kamień węgielny przyszłej obrony.
Systemy Agentic AI posiadają zdolność do postrzegania, rozumowania i działania autonomicznie, umożliwiając im rozwiązywanie złożonych problemów cyberbezpieczeństwa przy minimalnej interwencji człowieka. Systemy te mogą również funkcjonować jako inteligentni współpracownicy, zwiększając możliwości ludzkich ekspertów i zwiększając ich zdolność do ochrony zasobów cyfrowych, łagodzenia ryzyka i poprawy wydajności centrów operacji bezpieczeństwa (SOC). Automatyzując rutynowe zadania i dostarczając wgląd w czasie rzeczywistym, Agentic AI uwalnia zespoły ds. cyberbezpieczeństwa, aby skoncentrowały się na strategicznym podejmowaniu decyzji, zwiększając w ten sposób ich wiedzę specjalistyczną i potencjalnie łagodząc wypalenie zawodowe.
Rozważmy na przykład proces reagowania na luki w zabezpieczeniach oprogramowania. Tradycyjnie jest to proces czasochłonny i pracochłonny. Jednak dzięki Agentic AI czas potrzebny na ocenę ryzyka związanego z nową wspólną luką w zabezpieczeniach lub ekspozycją (CVE) można skrócić do zaledwie kilku sekund. Agenci AI mogą szybko przeszukiwać zasoby zewnętrzne, oceniać środowiska wewnętrzne i generować zwięzłe podsumowania i priorytetowe wyniki, umożliwiając analitykom ludzkim podjęcie szybkich i świadomych działań.
Ponadto Agentic AI może znacznie poprawić wydajność triage alertów bezpieczeństwa. Większość SOC jest codziennie zalewana falą alertów, co utrudnia odróżnienie krytycznych sygnałów od szumu tła. Tradycyjne podejście do triage alertów jest często powolne, powtarzalne i w dużym stopniu oparte na wiedzy instytucjonalnej i doświadczeniu poszczególnych analityków.
Systemy Agentic AI mogą przyspieszyć ten przepływ pracy, automatycznie analizując alerty, gromadząc odpowiedni kontekst z różnych narzędzi bezpieczeństwa, rozumując potencjalne przyczyny źródłowe i podejmując odpowiednie działania w czasie rzeczywistym. Systemy te mogą nawet pomagać we wdrażaniu nowych analityków, kodyfikując wiedzę doświadczonych specjalistów i przekształcając ją w praktyczne spostrzeżenia.
Kluczowe Korzyści Agentic AI w Cyberbezpieczeństwie:
- Automatyczne Wykrywanie Zagrożeń: Ciągłe monitorowanie ruchu sieciowego i dzienników systemowych w celu identyfikacji anomalnych zachowań wskazujących na cyberzagrożenia.
- Szybkie Reagowanie na Incydenty: Automatyzacja procesu badania i reagowania na incydenty bezpieczeństwa, skrócenie czasu potrzebnego na powstrzymanie i zminimalizowanie szkód.
- Zarządzanie Lukami w Zabezpieczeniach: Identyfikacja i priorytetyzacja luk w zabezpieczeniach oprogramowania i systemów, umożliwiająca proaktywne łatanie i łagodzenie.
- Triage Alertów Bezpieczeństwa: Analiza i priorytetyzacja alertów bezpieczeństwa, odfiltrowywanie fałszywych alarmów i koncentrowanie się na najpoważniejszych zagrożeniach.
- Ulepszone Operacje Bezpieczeństwa: Automatyzacja rutynowych zadań i dostarczanie wglądu w czasie rzeczywistym, poprawa wydajności i efektywności centrów operacji bezpieczeństwa.
Zabezpieczanie Aplikacji Agentic AI
Systemy Agentic AI nie są pasywnymi obserwatorami; aktywnie rozumują i działają na podstawie informacji, co wprowadza nowy zestaw wyzwań związanych z bezpieczeństwem. Agenci ci mogą uzyskiwać dostęp do wrażliwych narzędzi, generować dane wyjściowe, które wywołują skutki uboczne, lub wchodzić w interakcje z poufnymi danymi w czasie rzeczywistym. Aby zapewnić bezpieczne i przewidywalne zachowanie tych systemów, organizacje muszą wdrożyć solidne środki bezpieczeństwa w całym cyklu życia, od testowania przed wdrożeniem po kontrolę w czasie wykonywania.
Przed wdrożeniem systemów Agentic AI do produkcji kluczowe jest przeprowadzenie dokładnych ćwiczeń red teaming i testowania. Ćwiczenia te pomagają zidentyfikować słabości w sposobie, w jaki agenci interpretują podpowiedzi, wykorzystują narzędzia lub obsługują nieoczekiwane dane wejściowe. Testowanie powinno również obejmować ocenę, jak dobrze agenci przestrzegają predefiniowanych ograniczeń, wychodzą z awarii i są odporni na manipulacyjne lub wrogie ataki.
Ogrodzenia w czasie wykonywania zapewniają sposób na egzekwowanie granic zasad, ograniczanie niebezpiecznych zachowań i zapewnienie, że dane wyjściowe agenta są zgodne z celami organizacyjnymi. Ogrodzenia te są zazwyczaj wdrażane za pomocą oprogramowania, które umożliwia programistom definiowanie, wdrażanie i szybkie aktualizowanie reguł regulujących to, co agenci AI mogą mówić i robić. Ta zdolność adaptacji jest niezbędna do szybkiego i skutecznego reagowania na pojawiające się problemy, utrzymując spójne i bezpieczne zachowanie agenta w środowiskach produkcyjnych.
Podstawowe Środki Bezpieczeństwa dla Aplikacji Agentic AI:
- Red Teaming i Testowanie: Symuluje rzeczywiste ataki w celu zidentyfikowania luk w zabezpieczeniach i słabości w systemach AI przed wdrożeniem.
- Ogrodzenia w Czasie Wykonywania: Egzekwuje granice zasad i ogranicza niebezpieczne zachowania podczas działania systemu AI.
- Poufne Przetwarzanie Danych: Chroni wrażliwe dane podczas ich przetwarzania w czasie wykonywania, zmniejszając ryzyko ujawnienia.
- Bezpieczeństwo Łańcucha Dostaw Oprogramowania: Zapewnia autentyczność i integralność komponentów AI używanych w procesie tworzenia i wdrażania.
- Regularne Skanowanie Kodu: Identyfikuje luki w zabezpieczeniach w kodzie oprogramowania i ułatwia terminowe łatanie i łagodzenie.
Poufne Przetwarzanie Danych
Ochrona w czasie wykonywania odgrywa również istotną rolę w zabezpieczaniu wrażliwych danych i działań agenta podczas wykonywania, zapewniając bezpieczne i godne zaufania operacje. Poufne przetwarzanie danych, na przykład, pomaga chronić dane podczas ich przetwarzania w czasie wykonywania, skutecznie chroniąc dane w użyciu. Zmniejsza to ryzyko ujawnienia podczas faz uczenia i wnioskowania dla modeli AI wszystkich rozmiarów.
Bezpieczna Platforma Oprogramowania
Podstawą każdej aplikacji Agentic AI jest zbiór narzędzi programowych, bibliotek i usług używanych do budowania stosu wnioskowania. Platforma oprogramowania powinna być opracowywana przy użyciu bezpiecznego procesu cyklu życia oprogramowania, który utrzymuje stabilność interfejsu programowania aplikacji (API), jednocześnie eliminując luki w zabezpieczeniach w całym cyklu życia oprogramowania. Obejmuje to regularne skanowanie kodu i terminową publikację poprawek bezpieczeństwa lub środków łagodzących.
Zestawienie Materiałów Oprogramowania (SBOM)
Autentyczność i integralność komponentów AI w łańcuchu dostaw są krytyczne dla zwiększenia zaufania w systemach Agentic AI. Stos oprogramowania AI Enterprise powinien zawierać podpisy kontenerów, podpisywanie modeli i zestawienie materiałów oprogramowania (SBOM), aby umożliwić weryfikację tych komponentów.
Każda z tych technologii zapewnia dodatkowe warstwy zabezpieczeń w celu ochrony krytycznych danych i cennych modeli w wielu środowiskach wdrożeniowych, od lokalnych po chmurę.
Zabezpieczanie Infrastruktury Agentic
W miarę jak systemy Agentic AI stają się bardziej autonomiczne i głęboko zintegrowane z przepływami pracy przedsiębiorstwa, podstawowa infrastruktura, na której polegają, staje się krytycznym elementem ogólnej postawy bezpieczeństwa. Niezależnie od tego, czy są wdrażane w centrum danych, na obrzeżach sieci, czy w hali fabrycznej, Agentic AI wymaga infrastruktury, która może wymuszać izolację, widoczność i kontrolę z założenia.
Systemy Agentic, ze swej natury, działają ze znaczną autonomią, umożliwiając im wykonywanie wpływowych działań, które mogą być korzystne lub potencjalnie szkodliwe. Ta nieodłączna autonomia wymaga ochrony obciążeń w czasie wykonywania, wdrażania monitorowania operacyjnego i ścisłego egzekwowania zasad zerowego zaufania w celu skutecznego zabezpieczenia tych systemów.
Jednostki Przetwarzania Danych (DPU)
DPU, w połączeniu z zaawansowanymi rozwiązaniami telemetrycznymi, zapewniają ramy, które umożliwiają aplikacjom dostęp do kompleksowej, w czasie rzeczywistym widoczności zachowania obciążenia agenta i dokładne wskazywanie zagrożeń za pomocą zaawansowanej analizy kryminalistycznej pamięci. Wdrażanie kontroli bezpieczeństwa bezpośrednio na DPU, a nie na procesorach CPU serwera, dodatkowo izoluje zagrożenia na poziomie infrastruktury, znacznie zmniejszając promień wybuchu potencjalnych kompromitacji i wzmacniając kompleksową architekturę bezpieczeństwa wszędzie.
Poufne przetwarzanie danych jest obsługiwane na GPU, więc technologie izolacji można teraz rozszerzyć na poufną maszynę wirtualną, gdy użytkownicy przechodzą z pojedynczego GPU na wiele GPU. Bezpieczna AI jest zapewniana przez Protected PCIe i opiera się na poufnym przetwarzaniu danych, umożliwiając klientom skalowanie obciążeń z pojedynczego GPU na wiele GPU. Pozwala to firmom dostosować się do ich potrzeb Agentic AI, zapewniając jednocześnie bezpieczeństwo w najbardziej wydajny sposób.
Te komponenty infrastruktury obsługują zarówno lokalne, jak i zdalne atestacje, umożliwiając klientom weryfikację integralności platformy przed wdrożeniem wrażliwych obciążeń.
Fabryki AI
Te możliwości w zakresie bezpieczeństwa są szczególnie ważne w środowiskach takich jak fabryki AI, gdzie systemy Agentic zaczynają zasilać automatyzację, monitorowanie i podejmowanie decyzji w świecie rzeczywistym. Rozszerzenie Agentic AI na systemy cyber-fizyczne zwiększa stawkę, ponieważ kompromitacje mogą bezpośrednio wpływać na czas pracy, bezpieczeństwo i integralność operacji fizycznych. Wiodący partnerzy integrują pełny stos technologii AI cyberbezpieczeństwa, aby pomóc klientom wzmocnić krytyczną infrastrukturę przed cyberzagrożeniami w branżach takich jak energia, usługi użyteczności publicznej i produkcja.
Kluczowe Aspekty Bezpieczeństwa Infrastruktury dla Agentic AI:
- Izolacja: Izolacja obciążeń Agentic AI od innych systemów, aby zapobiec ruchowi bocznemu w przypadku naruszenia bezpieczeństwa.
- Widoczność: Uzyskiwanie widoczności w czasie rzeczywistym zachowania obciążenia Agentic AI w celu wykrywania zagrożeń i reagowania na nie.
- Kontrola: Wdrażanie ścisłych kontroli dostępu i zasad w celu ograniczenia działań, które mogą wykonywać systemy Agentic AI.
- Zerowe Zaufanie: Zakładanie, że żaden użytkownik ani urządzenie nie jest z natury godne zaufania i weryfikacja każdego żądania dostępu.
- Atestacja: Weryfikacja integralności platformy przed wdrożeniem wrażliwych obciążeń.
Budowanie Zaufania, Gdy AI Podejmuje Działania
W dzisiejszym szybko zmieniającym się krajobrazie zagrożeń każde przedsiębiorstwo musi upewnić się, że ich inwestycje w cyberbezpieczeństwo obejmują AI, aby chronić przepływy pracy przyszłości. Każde obciążenie musi zostać przyspieszone, aby w końcu dać obrońcom narzędzia do działania z prędkością AI.