#goal_hijacking — Public Fediverse posts

Самая опасная уязвимость — интеллект атакующего агента?

Сейчас уже не удивляет, что агенты работают с терминалом, БД, браузером и инфраструктурой - без прямого контроля человека. Но чем шире полномочия агента, тем вероятнее, что для достижения цели выбранный им путь обернётся инцидентом. В кибербезопасности сейчас не хватает терминологии и устоявшихся подходов к защите таких систем - особенно в тех случаях, когда агент начинает действовать непредсказуемо. Именно эта неразбериха и подтолкнула нас с автором телеграм-канала OK ML на систематизацию. Традиционные SIEM, DLP, WAF не рассчитаны на системы, умеющие адаптироваться и рассуждать. А может, это им и не нужно? В своей прошлой статье на Хабре я уже рассказывал, как с помощью ловушек сбить с толку пентест-агентов. Но ловушки - точечный инструмент. Кажется, нужно чётко понимать, как защищаться от атак – на всех этапах киллчейна. А для этого нужно охватить весь спектр угроз. Ответом на этот запрос и стала наша таксономия Autonomous Agent Defense Matrix .

https://habr.com/ru/articles/1068248/

#ai_security #llm_security #автономные_агенты #ai_agents #информационная_безопасность #threat_modeling #taxonomies #prompt_injection #goal_hijacking #mitre_attack