Yapay zeka aracıları deneysel araçlardan güvenlik, mühendislik, BT ve operasyonlardaki günlük iş akışlarının temel bileşenlerine hızla geçti. Kişisel kod asistanları, sohbet robotları ve yardımcı pilotlar gibi bireysel üretkenlik yardımcıları olarak başlayan şey, kritik süreçlere yerleştirilmiş, ortak, kuruluş çapında aracılara dönüştü. Bu aracılar birden fazla sistemdeki iş akışlarını düzenleyebilir, örneğin:
- İK sistem güncellemelerine dayalı olarak IAM, SaaS uygulamaları, VPN’ler ve bulut platformlarında hesapların provizyonunu yapan veya provizyonunu kaldıran bir İK Temsilcisi.
- Bir değişiklik talebini doğrulayan, üretim sistemlerindeki konfigürasyonu güncelleyen, ServiceNow’daki onayları günlüğe kaydeden ve Confluence’daki belgeleri güncelleyen bir Değişiklik Yönetimi Aracısı.
- Müşteri içeriğini CRM’den alan, faturalandırma sistemlerindeki hesap durumunu kontrol eden, arka uç hizmetlerinde düzeltmeleri tetikleyen ve destek bildirimini güncelleyen bir Müşteri Destek Temsilcisi.
Büyük ölçekte değer sunmak için kurumsal yapay zeka aracıları, birçok kullanıcıya ve role hizmet edecek şekilde tasarlanmıştır. Verimli bir şekilde çalışmak için gerekli araçlara ve verilere erişebilmeleri için bireysel kullanıcılara kıyasla daha geniş erişim izinleri verilmektedir.
Bu temsilcilerin varlığı gerçek üretkenlik kazanımlarının kilidini açtı: daha hızlı önceliklendirme, daha az manuel çaba ve kolaylaştırılmış operasyonlar. Ancak bu erken kazanımların gizli bir maliyeti de var. Yapay zeka aracıları daha güçlü ve daha derinlemesine entegre hale geldikçe aynı zamanda erişim aracıları haline gelirler. Geniş izinler, gerçekte kimin neye, hangi yetki altında eriştiğini gizleyebilir. Hız ve otomasyona odaklanan birçok kuruluş, ortaya çıkan yeni erişim risklerini gözden kaçırıyor.
Kurumsal Aracıların Arkasındaki Erişim Modeli
Kurumsal aracılar genellikle birçok kaynak üzerinde çalışacak ve tek bir uygulama aracılığıyla birden fazla kullanıcıya, role ve iş akışına hizmet verecek şekilde tasarlanmıştır. Bu aracılar, bireysel bir kullanıcıya bağlı olmak yerine, birçok kullanıcı adına isteklere yanıt verebilen, görevleri otomatikleştirebilen ve sistemler arasında eylemleri düzenleyebilen paylaşılan kaynaklar olarak hareket eder. Bu tasarım, aracıların kuruluş genelinde dağıtılmasını ve ölçeklenebilir olmasını kolaylaştırır.
Sorunsuz bir şekilde çalışabilmek için aracılar, etkileşimde bulundukları sistemlerde kimlik doğrulaması yapmak için paylaşılan hizmet hesaplarına, API anahtarlarına veya OAuth izinlerine güvenir. Bu kimlik bilgileri genellikle uzun ömürlüdür ve merkezi olarak yönetilir; bu da aracının kullanıcı müdahalesi olmadan sürekli çalışmasına olanak tanır. Anlaşmazlıkları önlemek ve aracının çok çeşitli istekleri karşılayabilmesini sağlamak için izinler genellikle tek bir kullanıcının ihtiyaç duyacağından daha fazla sistemi, eylemi ve veriyi kapsayacak şekilde geniş çapta verilir.
Bu yaklaşım rahatlığı ve kapsamı en üst düzeye çıkarırken, bu tasarım seçenekleri istemeden de olsa geleneksel izin sınırlarını aşan güçlü erişim aracıları yaratabilir.
Geleneksel Erişim Kontrol Modelini Kırmak
Kurumsal aracılar genellikle bireysel kullanıcılara verilen izinlerden çok daha geniş izinlerle çalışır ve birden fazla sistemi ve iş akışını kapsamalarına olanak tanır. Kullanıcılar bu aracılarla etkileşime girdiğinde artık sistemlere doğrudan erişemezler; bunun yerine aracının kendi adına yürüteceği istekleri yayınlarlar. Bu eylemler kullanıcının değil aracının kimliği altında gerçekleştirilir. Bu, izinlerin kullanıcı düzeyinde uygulandığı geleneksel erişim kontrolü modellerini bozar. Sınırlı erişime sahip bir kullanıcı, yalnızca aracıyı kullanarak dolaylı olarak eylemleri tetikleyebilir veya doğrudan erişme yetkisine sahip olmadığı verileri alabilir. Günlükler ve denetim izleri, etkinliği istek sahibine değil aracıya bağladığından, bu ayrıcalık yükseltmesi açık bir görünürlük, hesap verebilirlik veya politika uygulaması olmadan gerçekleşebilir.
Kurumsal Aracılar Erişim Kontrollerini Sessizce Atlayabilir
Temsilci odaklı ayrıcalık artışının riskleri, açık suiistimal yerine genellikle incelikli, günlük iş akışlarında ortaya çıkar. Örneğin, finansal sistemlere sınırlı erişimi olan bir kullanıcı, “müşteri performansını özetlemek” için kurumsal bir yapay zeka aracısıyla etkileşime girebilir. Daha geniş izinlerle çalışan aracı, verileri faturalandırma, CRM ve finans platformlarından çekerek kullanıcının doğrudan görüntüleme yetkisine sahip olmadığı içgörüleri döndürür.
Başka bir senaryoda, üretim erişimi olmayan bir mühendis, yapay zeka aracısından “bir dağıtım sorununu düzeltmesini” ister. Aracı, günlükleri inceler, üretim ortamındaki yapılandırmayı değiştirir ve kendi yükseltilmiş kimlik bilgilerini kullanarak bir işlem hattının yeniden başlatılmasını tetikler. Kullanıcı üretim sistemlerine hiç dokunmadı ancak üretim onun adına değiştirildi.
Her iki durumda da açık bir politika ihlal edilmez. Aracı yetkilidir, istek meşru görünür ve mevcut IAM kontrolleri teknik olarak uygulanır. Bununla birlikte, yetkilendirmenin kullanıcı düzeyinde değil aracı düzeyinde değerlendirilmesi nedeniyle erişim kontrolleri etkili bir şekilde atlanır ve bu da istenmeyen ve çoğunlukla görünmez ayrıcalık artışına neden olur.
Yapay Zeka Aracıları Çağında Geleneksel Erişim Kontrollerinin Sınırları
Geleneksel güvenlik kontrolleri insan kullanıcılar ve doğrudan sistem erişimi etrafında inşa edilmiştir ve bu da onları aracı aracılı iş akışları için pek uygun kılmamaktadır. IAM sistemleri, kullanıcının kim olduğuna bağlı olarak izinleri zorunlu kılar, ancak eylemler bir AI aracısı tarafından yürütüldüğünde yetkilendirme, istekte bulunanın değil aracının kimliğine göre değerlendirilir. Sonuç olarak, kullanıcı düzeyindeki kısıtlamalar artık geçerli değildir. Günlüğe kaydetme ve denetim izleri, etkinliği aracının kimliğine atfederek, eylemi kimin ve neden başlattığını maskeleyerek sorunu daha da karmaşık hale getirir. Aracılar sayesinde, güvenlik ekipleri en az ayrıcalığı uygulama, kötüye kullanımı tespit etme veya amacı güvenilir bir şekilde ilişkilendirme yeteneğini kaybetmiş, ayrıcalık yükseltmenin geleneksel kontrolleri tetiklemeden gerçekleşmesine olanak tanımıştır. İlişkilendirmenin olmaması ayrıca soruşturmaları karmaşık hale getirir, olaya müdahaleyi yavaşlatır ve bir güvenlik olayı sırasında amacın veya kapsamın belirlenmesini zorlaştırır.
Aracı Merkezli Erişim Modellerinde Ayrıcalık Artışını Ortaya Çıkarma
Kurumsal yapay zeka aracıları birden fazla sistem genelinde operasyonel sorumluluklar üstlendiğinden, güvenlik ekiplerinin net bilgilere ihtiyacı var. Temsilci kimliklerinin hassas veriler ve operasyonel sistemler gibi kritik varlıklarla nasıl eşleştiğine dair görünürlük. Her bir aracıyı kimin kullandığını ve kullanıcının izinleri ile aracının daha geniş erişimi arasında boşluklar olup olmadığını, bu da istenmeyen ayrıcalık yükseltme yolları oluşturup oluşturmadığını anlamak önemlidir. Bu bağlam olmadan, aşırı erişim gizli ve engellenmeden kalabilir. Erişim zaman içinde geliştikçe güvenlik ekiplerinin hem kullanıcı hem de aracı izinlerindeki değişiklikleri sürekli olarak izlemesi gerekir. Bu devam eden görünürlük, yeni yükseltme yollarının, kötüye kullanılmadan veya güvenlik olaylarına yol açmadan önce sessizce tanıtılması nedeniyle belirlenmesi açısından kritik öneme sahiptir.
Wing Security ile Temsilcilerin Evlat Edinilmesini Sağlama
Yapay zeka ajanları hızla kuruluştaki en güçlü aktörlerden biri haline geliyor. Karmaşık iş akışlarını otomatikleştirir, sistemler arasında hareket eder ve makine hızında birçok kullanıcı adına hareket ederler. Ancak ajanlara aşırı güven duyulduğunda bu güç tehlikeli hale gelir. Geniş izinler, paylaşılan kullanım ve sınırlı görünürlük, AI aracılarını sessizce ayrıcalık yükseltme yollarına ve güvenlik kör noktalarına dönüştürebilir.
Güvenli aracının benimsenmesi görünürlük, kimlik farkındalığı ve sürekli izleme gerektirir. Wing, ortamınızda hangi yapay zeka aracılarının çalıştığını, neye erişebileceklerini ve bunların nasıl kullanıldığını sürekli olarak keşfederek gerekli görünürlüğü sağlar. Wing, aracıların kritik varlıklara erişimini haritalar, aracı etkinliğini kullanıcı bağlamıyla ilişkilendirir ve aracı izinlerinin kullanıcı yetkisini aştığı boşlukları tespit eder.
Wing ile kuruluşlar, yapay zeka aracılarını güvenle benimseyebilir ve kontrol, hesap verebilirlik veya güvenlikten ödün vermeden yapay zeka otomasyonunun ve verimliliğinin kilidini açabilir.