Bu yardımda net güvenlik görüşmesinde, Autorabit’teki CTO olan Jason Lord, gerçek dünya sistemlerine entegre edilmiş AI ajanlarının ortaya koyduğu siber güvenlik risklerini tartışıyor. Halüsinasyonlar, hızlı enjeksiyonlar ve gömülü önyargılar gibi konular bu sistemleri savunmasız hedeflere dönüştürebilir.
Lord, bu tehditlerle mücadele etmek için gözetim, sürekli izleme ve döngüdeki insan kontrolleri çağrısında bulunur.
Birçok AI ajanı temel modelleri veya LLM’ler üzerine kurulmuştur. Bu modellerin (halüsinasyonlar veya hızlı enjeksiyonlar gibi) doğal öngörülemezlikleri, ajanlar gerçek dünya sistemlerine gömüldüğünde risklere dönüşüyor?
Foundation modelleri ve LLM’ler, büyük miktarda veriden öğrenir, yani altta yatan herhangi bir önyargı, düşük kaliteli girdi veya olgusal hatalar davranışlarına gömülür. Zamanla, bu yanlışlıklar, özellikle model daha çeşitli bağlamlarla karşılaştıkça bir araya gelebilir.
LLM’lerin doğal öngörülemezliği yaratıcı veya konuşma amaçlı yararlı olsa da, üretim ortamlarında önemli riskler ortaya çıkarabilir. Halüsinasyonlar (imalatlar veya yanlış ifadeler) ve hızlı enjeksiyonlar (girişin kötü niyetli manipülasyonları) gizli güvenlik açıkları getirebilir.
En kötü senaryoda, bu sorunlar kritik sistemlere veya hassas verilere istenmeyen erişim sağlayan saldırı vektörleri haline gelir. Bir AI temsilcisinin yanıtlarındaki küçük tutarsızlıklar bile veri bütünlüğünü veya açık arka kapıları tehlikeye atabilir. Bu, yetkisiz açıklamadan sistem yolsuzluğuna kadar gerçek riskler yaratır – bunların hepsi bir kuruluşun güvenlik duruşunu ciddi şekilde etkileyebilir.
AI ajanlarına kurumsal sistemlere, araçlara veya verilere erişim verilirse, ne tür yeni saldırı yüzeyleri veya tedarik zinciri risklerini tanıtırlar? Esasen yeni ayrıcalıklı kimlikler mi yaratıyoruz?
Evet, AI ajanları etkili bir şekilde hassas bilgilere ve kritik iş akışlarına potansiyel erişime sahip yeni bir ayrıcalıklı kimlik sınıfı haline gelir. Komutları işleyebildikleri, veri alabildikleri veya değiştirebildikleri ve diğer kurumsal sistemlerle arayüz oluşturabildikleri için, bir AI temsilcisinin kimlik bilgilerinin veya mantığının tek bir ihlali, ayrıcalıklı bir kullanıcı hesabından ödün vermek kadar zarar verici olabilir.
Yapay zeka ajanlarını özellikle zorlaştıran şey, geleneksel senaryolara veya uygulamalara kıyasla öngörülemeyen davranışları ve denetleme zorluklarıdır. İstenmeyen veya kötü niyetli eylemler gerçekleştirmek için, hızlı enjeksiyon, düşmanca örnekler veya yanlış yapılandırılmış erişim kontrolleri üzerinden manipüle edilebilecek doğal dil girdilerine güvenirler.
Kuruluşlar ayrıca AI odaklı tedarik zinciri risklerini de dikkate almalıdır. AI ajanları CI/CD boru hatlarına beslenen kod ürettiğinde veya artefaktlar ürettiğinde, istemeden güvenlik açıklarını gömebilir veya aşağı akış sistemleri boyunca kusurlu mantığı yayabilirler. Bu gizli riskler, kapsamlı denetimler veya istismar girişimleri ile keşfedilinceye kadar devam edebilir, bu da AI tarafından üretilen çıktıların sıkı yönetişim, erişim kontrolü ve sürekli izlenmesi ihtiyacını vurgular.
AI ajanlarının, insanların kimlik avı veya sosyal mühendislik yoluyla olduğu gibi rakip saldırıların hedefi haline geldiğini öngörüyor musunuz? “Ajan farkında” rakipler nasıl görünebilir?
Kesinlikle. AI ajanları basitçe hedefler listesine eklenecek, ancak kimlik avı e -postaları gibi insanları manipüle etmek için taktikler kullanmak yerine, saldırganlar bir ajanın davranışını manipüle etmek için tasarlanmış kötü niyetli girdiler hazırlayarak hızlı enjeksiyonlardan yararlanabilir. Bu saldırılar, ajanın görünüşte iyi huylu talimatlara veya verilere olan güvenini kullanır, bu da bilgi sızdırmasına, ayrıcalıkları artırmasına veya zararlı eylemler almasına neden olur.
“Ajan farkında” rakipler, belirli ajanların dili nasıl yorumladığını, karar verdiğini ve araçlarla nasıl etkileşime girdiğini inceleyeceklerdir. Gizli komutları paylaşılan belgelere, sohbet mesajlarına veya API yanıtlarına yerleştirebilirler. Bu saldırılar geleneksel istismarlara benzemiyor – normal konuşmalara veya rutin veri akışlarına benzeyecekler.
AI ajanları kurumsal sistemlerde daha fazla sorumluluk üstlendikçe – biletler, kayıtları güncelleme veya altyapı yönetme – saldırılar, ajanların doğrudan manipüle edilmesine daha fazla dikkat çekecektir. Bu, bu saldırıları tespit etmek ve önlemek için kritik olan giriş doğrulaması, davranış izleme ve sağlam denetim izleri gibi AI’ya özgü güvenlik kontrolleri yapar.
Siber güvenlik alanındaki AI ajanları için hangi kullanımı durumlar sizi şu anda en çok heyecanlandırıyor – ve hangisinin hala aşırı veya prematüre olduğunu düşünüyorsunuz?
AI son birkaç yıldır çok yol kat etti. Tehdit algılama ve otomatik yanıtlar, AI ajanlarının bir siber güvenlik ekibi için gerçek bir varlık olmanın iki yoludur. Treatied uyaran, farklı araçlar arasında sinyalleri ilişkilendiren ve zenginleştirilmiş bağlam sağlayan ajanlar, bir analistin verimliliğini önemli ölçüde artırabilir. Mevcut SOC iş akışlarını artırarak AI ajanları, personelin ham verilerle eleme yerine stratejik görevlere odaklanmasına yardımcı olur.
Bununla birlikte, canlı üretim ortamlarında tek taraflı kararlar verebilen tamamen özerk AI ajanları risklidir. Halüsinasyonlu veya yanlış eylemler, hayati altyapıyı kapatabilir veya insan operatörleri hatayı zamanında yakalamadan backdoors oluşturabilir. Gözetim mekanizmaları, manuel onaylar ve sağlam korkuluklar hala esastır.
Aşırı veya erken kullanımlar, insan müdahalesi olmayan uçtan uca “kendini iyileştiren” sistemleri içerir. Dinamik güvenlik manzaralarında, hesap verebilirlik sağlamak ve istenmeyen sonuçların azaltılması bir insan inceleme süreci gerektirir. AI ajanlarını döngüdeki insan stratejileriyle eşleştirmek muhtemelen bir süredir en iyi uygulama olmaya devam edecektir.
3-5 yıl ileriye baktığımızda, olgun bir AI ajanı özellikli SOC neye benziyor? Hangi yetenekler yaygın olacak ve hala hangi risklerle boğuşuyoruz?
Sadece geçen yıl o kadar çok büyüme gördük ki AI ajanlarının 3-5 yıl içinde çok etkileyici olacağını hayal ediyorum. AI-Agent özellikli SOC, olay yaşam döngüsüne gömülü yarı özerk ajanlarla çalışmasını bekliyorum. Uyarıları tetikleyebilecek, olay raporları oluşturabilecek ve iyileştirme eylemleri uygulayabilecekler.
Tool entegrasyonu (örneğin, güvenlik açığı tarayıcıları, EDR çözümleri veya tehdit intel feeds) önümüzdeki yıllarda geliştirilecek bir başka yetenektir. İnsan analistleri, stratejik analize daha fazla odaklanmak, AI ajanlarının davranışlarına ince ayar yapmak ve benzersiz siber güvenlik koşullarına katılmakta özgür olacaklar.
Olgunluk artışı eşit derecede olgun saldırılar ve siber güvenlik riskleri ile karşılanacaktır. Güçlü bir güvenlik duruşunun sürdürülmesi sadece gelişmiş AI değil, aynı zamanda sürekli doğrulama, kırmızı takım ve dikkatli yönetişim gerektirecektir. Hiçbir araç sihirli bir mermi değildir – özellikle sürekli gelişen bir tehdit manzarasında.