Агенты в Реальном Мире: Гарантии Безопасности и Защиты

Автор: Денис Аветисян

В статье представлена комплексная методика оценки и снижения рисков, связанных с внедрением автономных систем, способных действовать в реальном мире.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

Рассматриваемая структура безопасности и надёжности, ориентированная на агента, представляет собой комплексный подход к обеспечению устойчивости систем, учитывающий взаимосвязь между различными компонентами и их адаптацию к изменяющимся условиям среды.

Предлагается многоуровневый подход к обеспечению безопасности и защите, включающий автоматизированное тестирование на уязвимости и измеримые показатели эффективности.

Несмотря на стремительное развитие автономных агентов, обеспечение их безопасности и надёжности в реальных условиях остаётся сложной задачей. В статье «A Safety and Security Framework for Real-World Agentic Systems» предложен динамический подход к оценке и смягчению рисков, возникающих при взаимодействии агентов, инструментов и данных в корпоративной среде. Ключевым результатом работы является разработка таксономии рисков, объединяющей традиционные аспекты безопасности с уникальными угрозами, свойственными агентным системам, и операционализация управления рисками посредством автоматизированного «красного командования» с участием вспомогательных ИИ-моделей. Сможем ли мы создать действительно надёжные и безопасные автономные системы, способные эффективно функционировать в сложных и непредсказуемых условиях?

Неизбежность Старения: Риски Автономных Систем

Агентные системы, основанные на больших языковых моделях (LLM) и продвинутых инструментах, знаменуют собой фундаментальный сдвиг в возможностях искусственного интеллекта. В отличие от традиционных систем, выполняющих заранее определенные задачи, эти системы способны самостоятельно планировать, принимать решения и выполнять сложные действия для достижения поставленных целей. Они не просто реагируют на ввод, а проявляют инициативу, адаптируясь к изменяющимся обстоятельствам и используя доступные инструменты для решения проблем. Такая автономия открывает новые горизонты для автоматизации и инноваций, позволяя создавать системы, способные решать задачи, ранее доступные только человеку, однако требует принципиально нового подхода к разработке и обеспечению безопасности, поскольку они действуют в условиях повышенной неопределенности и непредсказуемости.

Автономность, присущая агентным системам, открывает новые горизонты возможностей, но одновременно порождает принципиально иные угрозы безопасности и надёжности, не свойственные традиционным моделям искусственного интеллекта. В отличие от систем, выполняющих заранее запрограммированные задачи, агентные системы способны самостоятельно планировать действия и использовать инструменты для достижения целей, что делает их уязвимыми к непредвиденным последствиям и злонамеренным атакам. Способность к самообучению и адаптации, являясь ключевым преимуществом, также создаёт риски, связанные с непредсказуемым поведением и потенциальными ошибками в процессе принятия решений. Обеспечение безопасности таких систем требует разработки новых подходов к мониторингу, контролю и предотвращению нежелательных действий, учитывающих их динамическую и адаптивную природу.

Агентные системы, основанные на больших языковых моделях, демонстрируют непредсказуемость в своих действиях, что существенно усложняет оценку и смягчение рисков. В отличие от детерминированных алгоритмов, где при одних и тех же входных данных всегда достигается один и тот же результат, агентные системы могут генерировать различные ответы и стратегии даже при идентичных условиях. Эта нелинейность поведения обусловлена вероятностной природой лежащих в их основе моделей и использованием инструментов, чьи результаты также могут варьироваться. Следовательно, традиционные методы тестирования и верификации, основанные на воспроизводимости, оказываются неэффективными, а необходимость в разработке новых подходов к обеспечению безопасности и надежности становится критически важной. Понимание и учет этой внутренней неопределенности — ключевой фактор в создании устойчивых и предсказуемых агентных систем.

Автономные системы, основанные на больших языковых моделях и расширенном использовании инструментов, демонстрируют уязвимость к целенаправленным атакам и отравлению данных. Первоначальные оценки показали тревожный уровень успеха таких атак, достигающий 24,0%. Это означает, что злоумышленники могут манипулировать системой, заставляя её выполнять нежелательные действия или предоставлять ложную информацию. Отсутствие надежных механизмов защиты делает эти системы особенно восприимчивыми к внешнему воздействию, что подчеркивает необходимость разработки эффективных стратегий по обеспечению их безопасности и надежности. Такая уязвимость представляет собой серьезную проблему, требующую немедленного внимания со стороны разработчиков и исследователей в области искусственного интеллекта.

Внедрение модели защиты и усиление запросов значительно ограничивает распространение атак в рабочем процессе, снижая риски возникновения контентных нарушений в сравнении со стандартным AIRA без защиты.

Таксономия Рисков Агентных Систем: Структура и Классификация

Предлагаемая таксономия рисков для агентивных систем структурирует потенциальные угрозы на трех уровнях: компоненты, модели и система в целом. Классификация на уровне компонентов охватывает риски, связанные с отдельными аппаратными и программными элементами, включая уязвимости в коде и сбои оборудования. Риски модели фокусируются на недостатках в алгоритмах, данных для обучения и процессе обучения, которые могут привести к непредсказуемому или нежелательному поведению агента. Наконец, системный уровень рассматривает риски, возникающие из взаимодействия компонентов и моделей в контексте всей системы, включая проблемы интеграции и масштабируемости. Данная многоуровневая структура позволяет проводить более детальный анализ и эффективное управление рисками в сложных агентивных системах.

Таксономия рисков для агентивных систем классифицирует угрозы на две основные категории: риски безопасности и риски безопасности жизнедеятельности. Риски безопасности включают в себя угрозы конфиденциальности (несанкционированный доступ к данным), целостности (повреждение или изменение данных) и доступности (нарушение доступа к данным или сервисам). Риски безопасности жизнедеятельности касаются угроз благополучию людей и окружающей среде, включая потенциальный физический вред или экологический ущерб, вызванный функционированием системы. Данная категоризация позволяет структурировать анализ рисков и разрабатывать соответствующие меры по их смягчению в контексте агентивных систем.

Эффективное управление рисками в агентных системах требует понимания взаимосвязи между уязвимостями и путями их распространения. Уязвимость представляет собой слабость в компоненте, модели или системе, которую может использовать злоумышленник или неблагоприятное событие. Путь распространения описывает, как воздействие уязвимости может каскадироваться по системе, затрагивая другие компоненты и приводя к нежелательным последствиям. Анализ этих путей позволяет определить критические точки отказа и оценить потенциальный масштаб ущерба. Игнорирование путей распространения может привести к недооценке рисков и неэффективным мерам защиты, в то время как их тщательное изучение позволяет разработать целенаправленные стратегии смягчения последствий и повышения устойчивости системы.

Превентивное выявление рисков является основополагающим этапом при создании устойчивых агентивных систем. Идентификация потенциальных угроз на этапах проектирования и разработки позволяет внедрить механизмы смягчения последствий и повышения отказоустойчивости. Это включает в себя анализ как внутренних уязвимостей компонентов системы, так и внешних факторов, которые могут привести к нежелательному поведению или сбоям. Раннее обнаружение рисков значительно снижает стоимость их устранения и повышает надежность системы в процессе эксплуатации, обеспечивая ее способность функционировать в условиях неопределенности и противостоять потенциальным атакам или сбоям.

Тепловая карта оценки рисков отображает уровни риска для каждого узла оценки, сгруппированные по категориям угроз.

Эшелонированная Защита: Многоуровневый Подход к Безопасности

Стратегия “Эшелонированной защиты” (Defense in Depth) является критически важной для снижения рисков в агентивных системах. Она предполагает использование нескольких уровней защиты, каждый из которых предназначен для предотвращения или смягчения последствий потенциальных уязвимостей. В отличие от одноуровневой защиты, прорыв одного уровня не приводит к компрометации всей системы. Многоуровневый подход позволяет создать более устойчивую инфраструктуру, поскольку требует одновременного преодоления нескольких барьеров для успешной атаки. Примерами уровней защиты могут служить аутентификация, авторизация, шифрование данных, сетевая изоляция и регулярное тестирование на проникновение. Эффективная реализация стратегии эшелонированной защиты значительно повышает общую безопасность агентивных систем, снижая вероятность успешных атак и минимизируя потенциальный ущерб.

Песочница (sandboxing) представляет собой критически важный уровень изоляции, предназначенный для предотвращения нежелательных или злонамеренных действий, которые могут повлиять на внешние системы. Этот метод ограничивает доступ агента к ресурсам и данным за пределами выделенной среды, эффективно предотвращая распространение потенциального ущерба. В случае компрометации или возникновения непредсказуемого поведения агента, песочница локализует проблему, не позволяя ей затронуть критически важные компоненты инфраструктуры или внешние сервисы. Реализация песочницы включает в себя виртуализацию, контейнеризацию или другие механизмы, обеспечивающие четкое разделение среды выполнения агента и остальной системы.

Автоматизированное тестирование на проникновение (Red Teaming), проводимое в изолированной среде (Sandboxed Environment), позволяет выявлять слабые места и уязвимости в системах, управляемых агентами, до того, как они будут использованы злоумышленниками. Этот процесс включает в себя моделирование атак с использованием автоматизированных инструментов и техник, направленных на обход или эксплуатацию потенциальных уязвимостей в логике агента, его взаимодействии с внешними системами и применяемых механизмах защиты. Изолированная среда гарантирует, что любые успешные атаки не приведут к компрометации реальных систем или данных, позволяя командам безопасности анализировать и устранять выявленные проблемы без риска для производственной инфраструктуры.

Внедрение методов снижения рисков, включающих правила для запросов и модели-защитники, позволило достоверно снизить вероятность успешной атаки до 3.7%, что соответствует снижению на 84.6% от базового уровня. Данный показатель был получен в результате тестирования и подтверждает эффективность комплексного подхода к обеспечению безопасности агентических систем. Снижение вероятности успешной атаки до 3.7% указывает на значительное повышение устойчивости системы к различным видам угроз и несанкционированным действиям.

В системе AIRA зонды защиты и оценки последовательно размещаются на различных этапах обработки данных: зонды инъекции - на этапе ввода, зонды защиты - на минимально необходимом критическом этапе, а зонды оценки - для финальной проверки безопасности всего рабочего процесса. — В системе AIRA зонды защиты и оценки последовательно размещаются на различных этапах обработки данных: зонды инъекции — на этапе ввода, зонды защиты — на минимально необходимом критическом этапе, а зонды оценки — для финальной проверки безопасности всего рабочего процесса.

AIQ Research Assistant: Практический Пример Обеспечения Безопасности

Исследовательский ассистент AIQ, представляющий собой сложную систему с автономными агентами, требует надежной системы безопасности для эффективной и ответственной работы. Уязвимости в подобных системах могут привести к непреднамеренному раскрытию конфиденциальной информации, генерации предвзятого или вредоносного контента, или даже к несанкционированному доступу к ресурсам. Поэтому, защита AIQ включает в себя многоуровневый подход, охватывающий как технические аспекты — такие как шифрование данных и контроль доступа — так и организационные меры, направленные на обучение персонала и регулярный мониторинг системы. Эффективная безопасность не только предотвращает потенциальные риски, но и способствует укреплению доверия к AIQ как надежному инструменту для научных исследований и анализа данных.

Детальные карты моделей играют ключевую роль в обеспечении ответственного использования сложных систем искусственного интеллекта. Эти документы предоставляют всесторонний обзор возможностей и ограничений модели, включая данные, на которых она обучалась, предполагаемые области применения и потенциальные риски. Прозрачность, обеспечиваемая такими картами, позволяет разработчикам, пользователям и заинтересованным сторонам оценивать пригодность модели для конкретной задачи, выявлять потенциальные предубеждения и принимать обоснованные решения о ее развертывании. В частности, они содержат информацию о точности, надежности и устойчивости модели к различным входным данным, что способствует более ответственному и этичному применению технологий искусственного интеллекта. Это, в свою очередь, помогает избежать непредвиденных последствий и укрепить доверие к системам, основанным на искусственном интеллекте.

Для обеспечения безопасности и надежности работы AIQ Research Assistant применяются механизмы контроля контента, основанные на фреймворке Guardrails. Данная система не просто фильтрует потенциально вредоносные или неприемлемые запросы и ответы, но и активно формирует границы дозволенного, предотвращая генерацию контента, нарушающего этические нормы или содержащего недостоверную информацию. Guardrails использует комбинацию правил, моделей машинного обучения и проверок безопасности для анализа входящих запросов и исходящих ответов, оперативно блокируя или модифицируя их при необходимости. Такой подход позволяет значительно снизить риски, связанные с распространением дезинформации, оскорбительного контента или материалов, способствующих незаконной деятельности, гарантируя ответственное использование AIQ Research Assistant.

Предложенная схема защиты, включающая в себя таксономию рисков, многоуровневую защиту и использование “песочницы”, значительно повышает устойчивость системы AIQ Research Assistant к потенциальным угрозам. Оценка эффективности данной схемы, проведенная с использованием моделей-судей, показала высокую степень согласованности — 66%, что подтверждает надежность автоматизированного процесса оценки. Это указывает на то, что система способна эффективно выявлять и предотвращать нежелательные сценарии, обеспечивая тем самым безопасное и ответственное использование интеллектуального помощника в исследовательских целях. Такой подход позволяет минимизировать риски, связанные с непредсказуемым поведением искусственного интеллекта, и гарантирует стабильную работу системы в различных условиях.

Внедрение защитных механизмов значительно снижает вероятность успешных атак по сравнению с базовой моделью AIRA по всем категориям контентной безопасности.

Предложенная работа акцентирует внимание на сложной проблеме оценки рисков в автономных системах, подчеркивая необходимость многоуровневого подхода к обеспечению безопасности. В этом контексте, слова Дональда Дэвиса: «Любая система со временем устаревает — вопрос лишь в том, как она это делает». — приобретают особую значимость. Ведь, как и в случае с эволюцией программного обеспечения, любая попытка упрощения или оптимизации неизбежно влечет за собой определенные издержки в будущем. Авторы статьи справедливо отмечают важность автоматизированного красного командования и измеримых метрик, что можно рассматривать как способ замедлить неизбежный процесс старения системы и обеспечить её достойное функционирование в меняющейся среде. Композиционный подход к управлению рисками позволяет не только идентифицировать уязвимости, но и адаптироваться к новым угрозам, сохраняя систему актуальной и безопасной на протяжении более длительного периода.

Что впереди?

Представленная работа, как и любая попытка обуздать сложность автономных систем, скорее обозначила горизонт, нежели достигла его. Рассмотренный фреймворк, акцентируя внимание на слоевой композиции оценки рисков и автоматизированном «красном командовании», представляет собой не столько окончательное решение, сколько методологию постоянной адаптации. Ведь системы стареют — вопрос лишь в том, делают ли они это достойно. Оценка уязвимостей, неизбежно, будет опережаться появлением новых, более изощренных векторов атак.

Наиболее перспективным представляется переход от реактивной, основанной на обнаружении угроз, модели к проактивной, предсказывающей их появление. Необходим переход к системам, способным к самообучению в контексте угроз, к разработке «иммунных систем» для агентов, способных к самовосстановлению и эволюции стратегий защиты. Время — не метрика, а среда, в которой существуют системы, и в этой среде ошибки неизбежны — важно лишь, чтобы система извлекала из них уроки.

Инциденты — это шаги системы по пути к зрелости. Однако, истинным вызовом остается не столько обнаружение уязвимостей, сколько понимание природы доверия в контексте автономных систем. Как обеспечить гарантии безопасности, когда сама природа агента предполагает непредсказуемость? Этот вопрос, вероятно, и станет определяющим для следующего этапа развития исследований.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.21990.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-01 13:11