Автор: Денис Аветисян
Развитие искусственного интеллекта ставит перед экспертами по безопасности задачу адаптации существующих принципов защиты к системам, основанным на вероятностных моделях и размытых границах.
Анализ фундаментальных основ безопасности для самообучающихся агентов, включая контроль доступа, управление потоками информации и доверенную вычислительную базу.
Несмотря на растущую мощь ИИ-агентов, обеспечение их безопасности и конфиденциальности остается сложной задачей, требующей системного подхода. В работе ‘Systems Security Foundations for Agentic Computing’ рассматриваются актуальные проблемы безопасности ИИ-агентов с точки зрения традиционных принципов защиты компьютерных систем. Ключевым выводом является то, что применение проверенных методов, таких как принцип наименьших привилегий и контроль потока информации, необходимо адаптировать к особенностям вероятностной природы больших языковых моделей и размытости границ систем. Какие новые архитектурные решения и подходы к моделированию угроз потребуются для создания надежных и безопасных ИИ-агентов будущего?
Сдвиг в ландшафте безопасности: за пределами традиционных систем
Традиционные подходы к обеспечению безопасности компьютерных систем, разработанные для статических сред, всё чаще оказываются неэффективными в контексте динамически развивающихся агентов искусственного интеллекта. Эти системы, ориентированные на защиту периметра и статические правила доступа, не способны адекватно реагировать на постоянно меняющееся поведение и взаимодействия агентов. В отличие от классических программ, агенты ИИ способны обучаться, адаптироваться и самостоятельно принимать решения, что создает новые векторы атак и требует принципиально иного подхода к обеспечению безопасности. Проблемой является не только защита от внешних угроз, но и контроль за внутренним состоянием агента, а также предотвращение непредвиденных или злонамеренных действий, возникающих в процессе его обучения и функционирования. Таким образом, существующие методы защиты, основанные на статических конфигурациях, требуют существенной переработки для эффективной защиты в условиях динамичной и непредсказуемой среды агентного ИИ.
Появление автономных агентов в вычислениях значительно расширяет поле для атак и уязвимостей, которые не предусмотрены существующими системами безопасности. Традиционные подходы, ориентированные на защиту периметра и статических систем, оказываются неэффективными против интеллектуальных агентов, способных адаптироваться и действовать независимо. Агенты, взаимодействуя с окружающей средой и другими системами, создают новые векторы атак, эксплуатирующие их способность к обучению, принятию решений и доступу к ресурсам. Эти уязвимости связаны не только с самим кодом агента, но и с данными, которые он обрабатывает, и с его взаимодействиями с внешними сервисами, требуя разработки принципиально новых методов защиты, учитывающих динамическую и адаптивную природу агентных систем.
В эпоху развития автономных агентов, традиционные подходы к обеспечению безопасности, основанные на защите периметра системы, оказываются недостаточными. Данное исследование подчеркивает необходимость кардинального переосмысления принципов безопасности, смещая акцент с защиты инфраструктуры на анализ поведения и взаимодействий самих агентов. Уязвимости возникают не только в коде, но и в процессе принятия решений, способах коммуникации и адаптации к изменяющейся среде. Вместо блокировки внешних атак, эффективная защита требует мониторинга и контроля внутренних процессов, выявления аномалий в поведении и предвидения потенциальных угроз, возникающих в результате сложных взаимодействий между агентами и окружающей средой. Такой подход предполагает разработку новых методов анализа, основанных на машинном обучении и искусственном интеллекте, для обеспечения надежной и адаптивной защиты в динамичном мире автономных систем.
Признавая неопределённость: вероятностная и адаптивная безопасность
Обеспечение безопасности агентов искусственного интеллекта требует признания и моделирования неопределенности с помощью вероятностных методов. Традиционные системы контроля доступа (TCB) часто основаны на жестких, бинарных определениях доверия, что не подходит для динамичных сред, в которых действуют ИИ-агенты. Вероятностные TCB (PTCB) используют вероятностные модели для представления степени доверия к различным компонентам и ресурсам системы. Вместо того, чтобы просто разрешать или запрещать доступ, PTCB присваивают вероятность доступа на основе оценки риска и контекста. Это позволяет системе адаптироваться к изменяющимся условиям и смягчать риски, связанные с неполной или неточной информацией. Вероятностные модели могут включать в себя байесовские сети, марковские модели и другие статистические методы для количественной оценки и управления неопределенностью, обеспечивая более гибкий и надежный подход к безопасности ИИ.
Динамические политики безопасности являются необходимым компонентом защиты агентов искусственного интеллекта, поскольку позволяют адаптировать меры защиты в зависимости от текущего контекста и выполняемой задачи. Статические политики, определяющие фиксированный набор правил, неэффективны в динамичных средах, где поведение агента и внешние угрозы постоянно меняются. Адаптация может включать изменение уровней доступа к ресурсам, корректировку параметров аутентификации и авторизации, а также переопределение правил сетевой безопасности. Реализация динамических политик требует постоянного мониторинга состояния агента и окружающей среды, а также способности быстро реагировать на изменения, обеспечивая тем самым оптимальный уровень защиты при минимальном воздействии на функциональность агента. Автоматизация этого процесса, основанная на алгоритмах машинного обучения и анализе данных, позволяет значительно повысить эффективность и масштабируемость системы безопасности.
Адаптивные системы безопасности, динамически изменяющие меры защиты в зависимости от контекста и задач агента, неизбежно приводят к размытию границ безопасности. Это связано с тем, что четкое определение доверия становится затруднительным при постоянном изменении параметров окружения и целей. Управление рисками в таких системах требует новых подходов, отличных от традиционных статических моделей. Необходимы методы, позволяющие оценивать уровень доверия к различным компонентам системы и адаптировать политики безопасности в реальном времени, учитывая вероятностные оценки и неполноту информации. Центральным элементом данной работы является разработка и анализ таких техник для смягчения рисков, связанных с нечеткостью границ доверия в адаптивных системах безопасности.
Контроль взаимодействий агентов: методы и противомеры
В основе функционирования систем агентного вычисления лежит активное использование инструментов (Tool Use), предполагающее взаимодействие агентов с внешними ресурсами и сервисами. Для обеспечения безопасности и контролируемого доступа к этим ресурсам применяются специализированные протоколы, такие как MCP (Model Calling Protocol). MCP определяет стандартизированный механизм вызова и аутентификации инструментов, позволяя агентам запрашивать выполнение определенных действий и получать результаты, при этом ограничивая возможности несанкционированного доступа или злоупотребления ресурсами. Протокол включает в себя спецификации для форматов запросов, ответов, а также механизмы проверки подлинности и авторизации, что критически важно для поддержания целостности и безопасности всей системы агентного вычисления.
Изоляция агентов посредством создания “песочниц” является критически важным методом ограничения потенциального ущерба от компрометации. Данный подход особенно актуален для браузерных агентов, поскольку они взаимодействуют с неконтролируемой внешней средой — веб-страницами и их содержимым. “Песочница” представляет собой изолированную среду выполнения, ограничивающую доступ агента к системным ресурсам и данным, предотвращая распространение вредоносного кода или несанкционированный доступ к конфиденциальной информации. Ограничение прав доступа и мониторинг действий агента внутри “песочницы” позволяют минимизировать риски, связанные с эксплуатацией уязвимостей или злонамеренными действиями, и обеспечивают более безопасное взаимодействие агента с внешними ресурсами.
Агенты, функционирующие в системах агентных вычислений, подвержены атакам, известным как «инъекция запросов» (Prompt Injection). Данные атаки эксплуатируют способность агента интерпретировать и выполнять инструкции, содержащиеся во входных данных, что позволяет злоумышленнику манипулировать поведением агента и обходить установленные меры безопасности. Для противодействия данным атакам применяется метод разделения инструкций и данных (Instruction-Data Separation), который заключается в четком разделении управляющих инструкций агента от обрабатываемых данных, предотвращая тем самым возможность внедрения вредоносного кода или изменения логики работы агента через входные данные.
Фундаментальные практики безопасности для AI-агентов
Принцип наименьших привилегий является основополагающим для обеспечения безопасности искусственного интеллекта. В рамках этой концепции, каждому агенту предоставляется строго ограниченный набор разрешений, достаточный лишь для выполнения конкретных, назначенных задач. Предоставление избыточных прав доступа значительно увеличивает потенциальный ущерб в случае компрометации агента или возникновения уязвимостей в его коде. Ограничение полномочий не только минимизирует риски несанкционированного доступа к критически важным данным и ресурсам, но и упрощает аудит и контроль за деятельностью агентов. Реализация этого принципа требует тщательного анализа необходимых агенту функций и назначения соответствующих прав, что является важной частью процесса разработки и развертывания безопасных AI-систем. По сути, это своеобразная «иммунная система» для AI, ограничивающая распространение потенциального вреда.
Контроль потоков информации является критически важным аспектом безопасности, особенно при работе с агентами искусственного интеллекта. Данный подход предполагает не просто ограничение доступа к данным, но и отслеживание пути, который информация проходит внутри системы. Даже в случае компрометации агента, правильно настроенный контроль потоков информации позволяет предотвратить утечку конфиденциальных данных за пределы разрешенных границ. Это достигается за счет определения четких политик, которые ограничивают, какие данные могут быть прочитаны, записаны или переданы между различными компонентами системы. Такой подход позволяет минимизировать ущерб от потенциальных атак и гарантировать сохранность чувствительной информации, даже если злоумышленник получит контроль над частью системы. По сути, контроль потоков информации рассматривает данные как актив, который необходимо защищать на протяжении всего жизненного цикла, а не только в состоянии покоя или при передаче.
Для кодирующих агентов, обеспечение безопасности требует применения строгих мер, в частности, использования Docker-контейнеров и надёжного управления API-ключами. Docker-контейнеры изолируют код агента от основной системы, значительно снижая риск несанкционированного доступа и предотвращая распространение вредоносного кода в случае компрометации. Управление API-ключами, включающее хранение в зашифрованном виде и регулярную ротацию, критически важно для предотвращения использования ключей злоумышленниками. Внедрение этих практик позволяет поддерживать целостность кода, защищать конфиденциальные данные и гарантировать, что агент выполняет только разрешенные действия, обеспечивая тем самым надёжную и безопасную работу.
Исследование основ безопасности систем для агентов, представленное в данной работе, подчеркивает адаптацию традиционных принципов к новым реалиям вероятностных моделей и размытых границ систем. Авторы справедливо отмечают необходимость переосмысления таких концепций, как принцип наименьших привилегий и контроль информационных потоков, в контексте агентов, оперирующих с данными и инструкциями. Как однажды заметил Марвин Минский: «Лучший способ понять — это создать». В данном случае, создание безопасной архитектуры для агентов требует глубокого понимания их функционирования и потенциальных уязвимостей, а также постоянного наблюдения за процессом их развития. Мудрые системы не борются с энтропией — они учатся дышать вместе с ней, адаптируясь к изменяющимся условиям и выявляя новые угрозы.
Что дальше?
Представленный анализ, хотя и утверждает применимость классических принципов безопасности к агентам искусственного интеллекта, лишь подчеркивает глубину предстоящих задач. Неизбежно возникает вопрос: насколько адекватно применять понятия, разработанные для детерминированных систем, к сущностям, оперирующим вероятностями? Очевидно, что борьба с уязвимостями, подобными инъекциям запросов, становится не столько вопросом исправления ошибок в коде, сколько непрерывной адаптацией к меняющемуся ландшафту вероятностных моделей. Попытки строгого разделения инструкций и данных, а также реализации принципа наименьших привилегий, кажутся не столько решениями, сколько временными затишьями в неизбежной эрозии безопасности.
В конечном счете, акцент смещается с защиты периметра — иллюзии в эпоху вездесущих агентов — к контролю над потоками информации. Идея «доверенной базы вычислений» приобретает новое звучание: не как статичного элемента, а как динамически адаптирующейся системы, способной выявлять и нейтрализовать аномалии в поведении агентов. Однако, остается открытым вопрос: какова цена такой адаптивности? Не приведет ли стремление к абсолютной безопасности к параличу системы, лишая ее способности к инновациям и обучению?
В конечном итоге, все системы стареют. Вопрос лишь в том, делают ли они это достойно. Время — не метрика, а среда, в которой существуют эти системы, и в которой любые попытки «заморозить» состояние обречены на неудачу. Усилия в области безопасности агентов искусственного интеллекта должны быть направлены не на создание иллюзии абсолютной защиты, а на разработку механизмов, позволяющих этим системам адаптироваться и выживать в постоянно меняющемся мире.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.01295.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Восполняя пробелы в знаниях: Как языковые модели учатся делать выводы
- Квантовый Монте-Карло: Моделирование рождения электрон-позитронных пар
- Геометрия на пределе: как алгоритмы оптимизации превосходят языковые модели
- Разгадывая тайны квантового мира: переработка кубитов и шум как тайная приправа?
- Оптимизация партийных запросов: Метод имитации отжига против градиентных подходов
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Скрытая сложность: Необратимые преобразования в квантовых схемах
- Квантовый скачок из Андхра-Прадеш: что это значит?
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
2025-12-02 09:35