
Stratégiai tanulságok az SSH legfrissebb pénzügyi jelentéséből
2026. július 21.
Az Acronis válasza az autonóm AI veszélyeire
2026. július 22.
Stratégiai tanulságok az SSH legfrissebb pénzügyi jelentéséből
2026. július 21.
Az Acronis válasza az autonóm AI veszélyeire
2026. július 22.

Az Exabeam nyílt forráskódú telemetriával monitorozza az AI-agenteket
Az autonóm AI-agentek vállalati térnyerésével egy teljesen új kiberbiztonsági kihívás jelent meg: hogyan monitorozhatók a háttérben önállóan dolgozó, komplex hálózati és adatbázis-műveleteket végrehajtó modellek? A válasz: az Exabeam Observra néven elindított nyílt forráskódú projektje.
A projekt célja, hogy a fejlesztők, a kiberbiztonsági szakemberek és a platformcsapatok számára egy átlátható és bővíthető telemetriai réteget biztosítson az AI ágensek működéséhez. Az Observra rögzíti az ágensek tevékenységét, majd a nyers adatokat könnyen feldolgozható, biztonsági szempontból releváns eseményekké normalizálja.
A nyers adatok gyűjtésén túl a könyvtár értékes kontextussal is gazdagítja a telemetriát:
- költség- és erőforrásadatok hozzárendelése a hívásokhoz;
- adatelrejtési (redaction) és deduplikációs funkciók a szenzitív adatok védelmé érdekében;
- kockázati jelzések automatikus azonosítása;
- az adatok rugalmas átirányítása egy tetszőleges SOC platform felé.
Az Exabeam saját, új generációs platformja (New-Scale Platform) is a most közzétett Observra projekt könyvtárára épít az ágensek megfigyelhetőségének (observability) növelése érdekében.
A teljes életciklus védelme
Az Exabeam nemrég tette közzé a Praxen nevű nyílt forráskódú projektjét, amely az ágensviselkedés verifikációját (ABV) támogatja.
Míg a Praxen azt ellenőrzi, hogy az ágensek az élesítés előtt megfelelően vannak-e konfigurálva és szabályozva, addig az Observra az éles működés közbeni aktivitást monitorozza.
A két nyílt projekt az Exabeam Agent Behavior Analytics (ABA) megoldással kiegészülve alkotja a vállalat átfogó Behavior Intelligence koncepcióját. Ez a megközelítés a teljes életciklust lefedi:
1. Praxen: Élesítés előtti jogosultság- és konfigurációellenőrzés
2. Observra: Éles működés közbeni telemetria és szignálgyűjtés
3. ABA: Viselkedéselemzés a visszaélések kiszűrésére és a védelmi vonalak folyamatos igazítására
Steve Wilson, az Exabeam AI-ért felelős vezetője és az OWASP GenAI Security Project társalapítója kiemelte:
„Az AI ágensek új típusú biztonsági kihívást jelentenek, mert a szervezeteknek az élesítés előtt és után egyaránt garanciákra van szükségük. Igazolnunk kell, hogy az ágensek a kijelölt szerepkörükön belül működnek, meg kell figyelni, hogyan lépnek kapcsolatba a rendszerekkel és adatokkal, elemezni kell a viselkedésüket a visszaélések vagy kompromittálódás jeleit kutatva, és az ágensek fejlődésével párhuzamosan folyamatosan fejleszteni kell a védelmet.”
Bővülő LogRhythm SIEM ökoszisztéma
A bejelentéssel egy időben az Exabeam tovább szélesítette a LogRhythm SIEM ökoszisztéma lefedettségét is. Az új és továbbfejlesztett integrációk – amelyek kiterjednek a Microsoft, a felhős infrastruktúrák, az identitáskezelés, az e-mail és egyéb biztonsági technológiák területére – egyszerűsítik az adatgyűjtést, átláthatóbbá teszik a modern támadási felületeket, és érdemben felgyorsítják a biztonsági műveleteket.
Forrás
Exabeam Expands Behavior Intelligence to Secure the Agentic Enterprise

