Самостоятельные агенты: Баланс безопасности и автономии

Автор: Денис Аветисян

Новый подход к проектированию агентов позволяет одновременно защититься от атак и повысить степень независимости от вмешательства человека.

В статье представлена архитектура PRUDENTIA, оптимизирующая планирование агентов для обеспечения безопасности, соблюдения политик и повышения автономности.

Несмотря на растущую автономность ИИ-агентов, уязвимость к атакам непрямого внедрения запросов ставит под вопрос их надежность при выполнении важных задач. В работе ‘Optimizing Agent Planning for Security and Autonomy’ рассматривается проблема обеспечения безопасности и автономности агентов, предлагая детерминированные системные защиты, которые, однако, традиционно снижают эффективность. Показано, что учет возможности снижения потребности в контроле со стороны человека позволяет повысить автономность агента, сохраняя при этом безопасность. Каким образом можно оптимизировать планирование агентов для достижения баланса между безопасностью, автономностью и эффективностью выполнения задач в сложных средах?

Взлом Разума: Угроза Инъекций в ИИ

Искусственные интеллектуальные агенты, несмотря на свою впечатляющую мощь и потенциал, оказываются уязвимыми к атакам, известным как «инъекция запросов». Суть этой уязвимости заключается в возможности злоумышленника манипулировать поведением агента, внедряя вредоносные инструкции непосредственно в его обработку данных. В отличие от традиционных программ, где код и данные четко разделены, у агентов, особенно тех, кто взаимодействует с неконтролируемыми источниками информации, эта граница размыта. В результате, специально сформированный запрос может «перехватить» управление агентом, заставив его выполнять нежелательные действия, раскрывать конфиденциальную информацию или даже действовать во вред. Эта проблема особенно актуальна для агентов, работающих с данными из интернета или других ненадежных источников, где риск внедрения вредоносного кода значительно возрастает.

Традиционные методы обеспечения безопасности, разработанные для защиты от известных угроз, часто оказываются неэффективными при взаимодействии интеллектуальных агентов с недоверенными источниками данных. В отличие от статических систем, агенты постоянно обрабатывают информацию из внешних источников, что создает широкие возможности для внедрения вредоносных инструкций в поток данных. Эти инструкции, замаскированные под обычные данные, могут перехватывать управление агентом, заставляя его выполнять нежелательные действия или раскрывать конфиденциальную информацию. Проблема усугубляется тем, что агенты, обученные на огромных массивах данных, могут не распознавать скрытые команды, воспринимая их как часть обычного запроса. Таким образом, для эффективной защиты интеллектуальных агентов требуется разработка принципиально новых методов безопасности, учитывающих динамическую природу взаимодействия с внешними данными и способность агентов к обучению.

Особую опасность атаки, известные как внедрение запросов, представляют в ситуациях, когда агенты искусственного интеллекта функционируют в сложных, зависящих от данных задачах. В подобных сценариях, где решения принимаются на основе анализа поступающей информации из внешних источников, злоумышленник, успешно осуществивший внедрение запроса, может не просто изменить поведение агента, но и заставить его выполнять вредоносные действия, манипулировать данными или даже получить доступ к конфиденциальной информации. Риск возрастает экспоненциально с увеличением сложности задачи и объёма обрабатываемых данных, поскольку становится сложнее отследить и предотвратить несанкционированное вмешательство. По сути, уязвимость возрастает там, где агент полагается на внешние данные для принятия критически важных решений, делая защиту от подобных атак приоритетной задачей для разработчиков и пользователей.

Детерминированная Защита: Новый Принцип Безопасности

Детерминированные системные защиты обеспечивают доказуемые гарантии безопасности посредством строгого соблюдения политик конфиденциальности и целостности. В отличие от традиционных подходов, полагающихся на вероятностные методы и эвристики, данные защиты основаны на формальных моделях и математических доказательствах. Это позволяет гарантировать, что доступ к данным и их модификация осуществляются исключительно в соответствии с заданными правилами, предотвращая несанкционированный доступ и искажение информации. Доказуемость гарантий безопасности достигается путем верификации соответствия системы заданным политикам, что снижает риск эксплуатации уязвимостей и повышает надежность системы в целом.

Контроль потока информации (IFC) является ключевой технологией в парадигме детерминированной защиты, обеспечивающей отслеживание перемещения данных внутри системы. IFC работает путем анализа и мониторинга всех путей, по которым информация проходит от источника к получателю, определяя, разрешен ли доступ к этим данным в соответствии с заданными политиками безопасности. Эта технология позволяет выявлять и предотвращать несанкционированное раскрытие конфиденциальной информации или неправомерное изменение данных, гарантируя соблюдение принципов конфиденциальности и целостности. Реализация IFC включает в себя классификацию данных по уровням конфиденциальности и применение строгих правил доступа на основе этих уровней.

Существующие агенты, реализующие контроль информационного потока (IFC), такие как FIDES, предоставляют отправную точку для оценки эффективности детерминированных защитных механизмов. FIDES, в частности, позволяет задавать политики конфиденциальности и целостности, а также отслеживать распространение данных в системе, что дает возможность количественно оценить, насколько эффективно эти политики предотвращают несанкционированный доступ или манипулирование информацией. Анализ производительности и точности существующих агентов, включая FIDES, необходим для определения границ применимости и выявления областей для улучшения новых детерминированных защитных решений. Результаты, полученные при использовании FIDES, служат эталоном для сравнения с другими подходами и подтверждения заявленных гарантий безопасности.

PRUDENTIA: Автономия, Подчиненная Детерминированному Контролю

PRUDENTIA — это архитектура агента, разработанная для обеспечения высокой степени автономии. В её основе лежит использование Intermediate Formalization Communication (IFC) — подхода, позволяющего структурировать и формализовать информацию для более надежной обработки. Для повышения надежности и безопасности используется паттерн «Dual LLM» (двойная языковая модель), где две независимые LLM перекрестно проверяют действия агента. Дополнительно, PRUDENTIA применяет технику «Variable Hiding» (скрытие переменных) — ограничение доступа к внутренним данным агента, что снижает риски компрометации и повышает устойчивость к атакам, а также оптимизирует процесс принятия решений.

Стратегическое расширение переменных в PRUDENTIA направлено на минимизацию объема обрабатываемых данных путем динамического определения и использования только тех переменных, которые непосредственно необходимы для выполнения текущей задачи. Этот подход позволяет снизить вычислительную нагрузку и, как следствие, уменьшить потребность в постоянном контроле со стороны человека. Вместо обработки всего доступного набора данных, система фокусируется на релевантной информации, что повышает эффективность и снижает вероятность ошибок, требующих вмешательства оператора. Это особенно важно в задачах, требующих высокой степени автономности и оперативного реагирования.

Эффективность PRUDENTIA была продемонстрирована в ходе оценки на специализированных бенчмарках для безопасности агентов, таких как AgentDojo и WASP. В этих тестах PRUDENTIA показала на 25% более высокий показатель успешного выполнения задач (TCR@0) по сравнению с FIDES. Данный результат указывает на повышенную надежность и устойчивость PRUDENTIA в сложных и потенциально уязвимых сценариях, что подтверждает ее преимущества в обеспечении автономности с сохранением контроля.

Количественная Оценка Автономии и Безопасности Агентов

Для количественной оценки степени автономности и безопасности интеллектуальных агентов используются такие метрики, как нагрузка на человека (HITL Load) и точность ранжирования при $k$ лучших вариантах (TCR@k). Эти показатели позволяют четко измерить снижение необходимости вмешательства человека, обеспечиваемое детерминированными системами защиты. Нагрузка на человека отражает объем ручной проверки, необходимой для подтверждения корректности действий агента, а TCR@k оценивает, насколько часто правильный ответ входит в число первых $k$ предложенных вариантов. Использование данных метрик предоставляет объективную основу для сравнения различных подходов к обеспечению автономности и позволяет оценить эффективность систем защиты в реальных сценариях применения, демонстрируя, насколько успешно агенты могут функционировать с минимальным участием человека.

Исследования показали, что система PRUDENTIA значительно снижает нагрузку на человека (HITL) и повышает точность распознавания при первом же просмотре (TCR@k), особенно в задачах, зависящих от данных. В частности, PRUDENTIA сокращает необходимость вмешательства человека до 1,9 раза по сравнению с системой FIDES. Это означает, что для выполнения аналогичных задач требуется значительно меньше ручного контроля и проверки, что повышает эффективность и масштабируемость системы. Снижение нагрузки на человека позволяет высвободить ресурсы и сосредоточиться на более сложных аспектах работы, в то время как повышение точности обеспечивает более надежные и достоверные результаты.

Полученные результаты демонстрируют ощутимые практические преимущества подхода PRUDENTIA, открывая перспективы для создания более надежных и автономных агентов искусственного интеллекта. Агенты, использующие механизмы PRUDENTIA, а также базовые и FIDES-агенты, способны снизить количество взаимодействий с человеком (HITL) в 1.5 — 2.6 раза по сравнению с базовыми агентами, не использующими механизмы информационной целостности (IFC), при этом сохраняя прежний уровень завершения задач. Это свидетельствует о том, что повышение автономности не требует компромиссов в отношении эффективности, а наоборот, способствует оптимизации работы системы и снижению необходимости в постоянном вмешательстве человека.

Исследование демонстрирует стремление к созданию систем, способных к автономной работе при сохранении безопасности. Подобный подход к проектированию агентов, где планирование осуществляется с учетом политик и ограничений, не просто техническая задача, но и философский вызов. Как отмечал Карл Фридрих Гаусс: «Если бы я мог видеть сквозь время, я бы первым делом изучил принципы, лежащие в основе самой реальности». Поиск детерминированной безопасности, особенно в контексте уязвимости к атакам, таким как prompt injection, требует глубокого понимания не только реализации, но и фундаментальных принципов, управляющих системой. PRUDENTIA, стремясь минимизировать зависимость от человеческого вмешательства, воплощает идею о том, что истинное знание — это реверс-инжиниринг самой реальности, а каждый эксплойт начинается с вопроса, а не с намерения.

Что дальше?

Представленная работа, стремясь оптимизировать планирование агентов для безопасности и автономии, неизбежно наталкивается на вопрос: а что, если сама концепция “безопасности” — это иллюзия, тщательно сконструированная система ограничений? PRUDENTIA, фокусируясь на явном планировании соответствия политике, лишь отодвигает проблему, не решая её. Ведь любая политика — это, в конечном счете, набор предположений о возможных векторах атаки, а реальность всегда изобретательнее.

Особый интерес представляет возможность использования предложенных методов для анализа и реверс-инжиниринга существующих систем. Вместо того, чтобы строить «безопасные» агенты, можно научиться понимать, как взламываются текущие. Ограничения, наложенные на поток информации, могут оказаться не стеной, а скорее индикатором скрытых закономерностей в поведении системы. Что, если “prompt injection” — это не ошибка, а сигнал о неполноте или несогласованности внутренней модели агента?

Будущие исследования должны сместить фокус с предотвращения атак на их предсказание и использование. Вместо “variable hiding” — разработка методов контролируемой утечки информации, позволяющей агенту адаптироваться к меняющимся условиям. Автономия, в конечном счете, заключается не в изоляции от внешнего мира, а в способности эффективно взаимодействовать с ним, даже в условиях неопределенности и потенциальной угрозы.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.11416.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-02-15 19:02

🚀 Квантовые новости