A klasszikus detekciós eszközök a hitelesítő adatokat, a jogosultságokat és a szabályoknak való megfelelést vizsgálják. Ez hatékony, ha a támadó ismert szabályokat sért meg. Az MI-ügynökök környezetében azonban a visszaélés gyakran jóváhagyott hozzáférések mellett történik:

• A felhasználói prompt formailag érvényes lehet.
• Az ágens tevékenysége engedélyezettnek tűnhet.
• A kockázat csak akkor válik láthatóvá, ha a viselkedés eltér a megszokott mintáktól.

A statikus szabályok korlátozottak, mivel az MI-kockázatok nem egyetlen eseményben, hanem viselkedési szekvenciákban nyilvánulnak meg.

A viselkedéselemzés működése az MI-életciklusban

Az Exabeam modellezi a felhasználók, az ágensek és az interakcióik normál működését, majd azonosítja a jelentős eltéréseket az MI teljes életciklusa során. Ez a megközelítés feltárja a belső visszaéléseket, a kártékony ágenseket (rogue agents) és az összetett kockázati mintázatokat.

A viselkedéselemzés három fő területen figyel:

 1. Bemenetek: A prompt-manipuláció és a szokatlan utasítás-sorozatok észlelése.

 2. Feldolgozás: Az ágens viselkedésének monitorozása, az eszközhasználat és a szokatlan token-használat követése.

 3. Kimenetek: Az adatok kitettségének és a nem kívánt végkifejleteknek az azonosítása.

Az „ágensalapú” vállalatnál a belső kockázat fogalma kibővül: már nemcsak az emberi felhasználókat, hanem az MI-ügynököket is magában foglalja. Egy legitim felhasználó akaratlanul is elindíthat egy nem biztonságos automatizációt, vagy egy érvényes jogosultságokkal rendelkező ágens eltérhet az eredeti feladatától. A viselkedéselemzés összeköti ezeket a pontokat, és egyetlen vizsgálati nézetben mutatja meg, hogyan fejlődik a kockázat a prompttól a végeredményig.

Az Exabeam viselkedéselemzése értéket teremt a szervezet minden szintjén:

• Biztonsági vezetőknek: Láthatóságot biztosít az MI-kockázatok felett anélkül, hogy újabb kontrollsíkokat vagy folyamatos szabályhangolást igényelne.
• Biztonsági rendszermérnököknek: A viselkedési modellezés kiegészíti a meglévő védelmi vonalakat, ellenállóbbá téve az MI-rendszereket.
• Elemzőknek: A válogatott viselkedési szignálok csökkentik a zajt, kontextust adnak az ágens-tevékenységekhez, és felgyorsítják a vizsgálatot.

Az OWASP Top 10 megmutatja, hol léteznek a kockázatok, az Exabeam viselkedéselemzése pedig megmutatja, mikor kezdődnek és hogyan bontakoznak ki.

Ne hagyja, hogy az autonóm ágensek láthatatlan kockázatot jelentsenek hálózatában. Az Exabeam viselkedéselemzési megoldásaival és a RelNet szakértői támogatásával Ön is kiépítheti a modern, MI-alapú fenyegetések elleni védelmét. Vegye fel a kapcsolatot a RelNet csapatával szakmai konzultációért vagy egyedi demóért!

Forrás

OWASP Defines AI Agent Risk. Behavioral Analytics Detects It

Kapcsolódó tartalom

Eredményesen szerepeltünk az Exabeammel (is) karöltve az első AI Hungary konferencián

Exabeam képzések a RelNet eLearning oldalán