Ramy AIGN zarządzania sztuczną inteligencją 1.0

AIGN Agentic AI Governance Framework 1.0 to pierwszy certyfikowany model zarządzania skupiający się na autonomicznych i wieloagentowych systemach sztucznej inteligencji. Zajmuje się on pojawiającymi się zagrożeniami, wymogami zgodności i potrzebami operacyjnymi w miarę szybkiej integracji agentów AI z procesami roboczymi i infrastrukturą krytyczną.

Kluczowe cechy AIGN:

✅ Wskaźniki zaufania i zdolności: narzędzia do dostosowywania celów, nadzoru, eskalacji i odpowiedzialności.

✅ Model dojrzałości zarządzania: 5-stopniowa mapa drogowa od zarządzania ad hoc do adaptacyjnego, samoregulującego nadzoru.

✅ Zintegrowane mapowanie ryzyka: narzędzia oceny ryzyka agentycznego (ARAT), mapy cieplne i planowanie scenariuszy dla podatności, takich jak dryfowanie celów lub zmowa agentów.

✅ Zgodność z przepisami: zgodność z unijną ustawą o sztucznej inteligencji, normą ISO/IEC 42001, modelem NIST RMF i zasadami OECD dotyczącymi sztucznej inteligencji w celu zapewnienia zaufania regulacyjnego.

✅ Zestaw narzędzi operacyjnych: obejmuje skanowanie zaufania, kanwę dostosowania celów, macierze interakcji wieloagentowych, interfejsy API do ciągłego monitorowania, szablony zespołu czerwonego i pętle uczenia się.

Dlaczego zarządzanie ma kluczowe znaczenie dla cyberbezpieczeństwa:

Palo Alto Networks Unit 42 wskazuje 10 krytycznych luk w zabezpieczeniach agentów AI:

Przejęcie uprawnień i kontroli: Wykorzystanie słabych zabezpieczeń dostępu w celu przejęcia funkcji agenta.

Krytyczna interakcja systemowa: Ataki poprzez niezabezpieczone interfejsy między agentami a systemami podstawowymi.

Manipulowanie celami i instrukcjami: Zmiana celów agenta w celu wywołania szkodliwych lub niezamierzonych działań.

Wykorzystywanie halucynacji: Wykorzystywanie fałszywych danych generowanych przez sztuczną inteligencję w celu wprowadzenia w błąd proces decyzyjny.

Łańcuch wpływu i zasięg wybuchu: Kompromitacja jednego agenta powodująca kaskadowy efekt w ekosystemach wieloagentowych.

Zatruwanie bazy wiedzy: Wprowadzanie złośliwych danych do źródeł wiedzy agenta.

Manipulacja pamięcią i kontekstem: Wyodrębnianie poufnych danych z pamięci agenta lub kontekstu sesji.

Wykorzystanie wielu agentów: Wykorzystanie słabo kontrolowanej koordynacji między agentami.

Ataki wyczerpujące zasoby: Przeciążenie agentów w celu pogorszenia jakości usług lub wywołania odmowy usługi.

Ataki na łańcuch dostaw: Ataki na podatne na zagrożenia zależności lub komponenty agentów open source.

Agenci AI działają w środowiskach produkcyjnych, zarządzając przepływem pracy i współpracując z krytycznymi systemami. Jednak już teraz obserwujemy rzeczywiste ataki wykorzystujące luki w zabezpieczeniach. Struktura AIGN ma kluczowe znaczenie, ponieważ obejmuje ustrukturyzowane zarządzanie, ciągłe mapowanie ryzyka i wskaźniki zaufania — niezbędne elementy, które dostosowujemy do innych, bardziej znanych wymagań, takich jak AIAct, ISO42001, NISTRMF lub OECD. Organizacje muszą wdrożyć ograniczenia celów, monitorowanie interfejsów API oraz środki izolacji agentów, aby ograniczyć zasięg skutków ataku w przypadku jego powodzenia.

W tym kierunku powinno zmierzać zarządzanie AI: ciągły nadzór, integracja zabezpieczeń i audytowalna zgodność w celu przeciwdziałania ewoluującym zagrożeniom ze strony agentów.

Link do struktury AIGN

Autor: Sebastian Burgemejster