Самоуправляемые ИИ: Как обеспечить безопасность и контроль

Автор: Денис Аветисян

В статье представлена комплексная структура AGENTSAFE, призванная смягчить риски, связанные с развитием автономных, использующих инструменты ИИ-систем.

"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

Предлагаемая структура AGENTSAFE иллюстрирует непрерывный цикл управления рисками, охватывающий как меры контроля на этапе проектирования, так и механизмы управления в процессе эксплуатации и постоянного совершенствования системы.

AGENTSАFE — унифицированная платформа для этической гарантии и управления в автономных ИИ, включающая таксономию рисков, управление во время выполнения и инструменты контроля на основе кода.

Несмотря на стремительное развитие автономных агентов на базе больших языковых моделей, существующие подходы к управлению рисками остаются фрагментированными и не адаптированы к их специфике. В данной работе представлена комплексная платформа AGENTSAFE: A Unified Framework for Ethical Assurance and Governance in Agentic AI, призванная объединить абстрактные таксономии рисков с практическими механизмами контроля на этапах проектирования, эксплуатации и аудита. Предложенный фреймворк обеспечивает всестороннюю оценку безопасности, конфиденциальности и надежности агентов, а также гарантирует прослеживаемость действий и организационную ответственность. Сможет ли AGENTSAFE стать основой для создания доверенной и безопасной экосистемы автономных агентов, способной раскрыть весь потенциал искусственного интеллекта?

Пророчество Автономных Систем: Растущие Риски и Необходимость Нового Подхода

Системы искусственного интеллекта, обладающие способностью к автономным действиям и использованию инструментов, стремительно набирают популярность, что требует пересмотра существующих подходов к обеспечению безопасности. В отличие от традиционных моделей, которые выполняют заранее определенные задачи, эти агенты способны самостоятельно ставить цели, планировать действия и адаптироваться к меняющимся условиям, используя доступные им ресурсы и инструменты. Такая автономность открывает новые возможности, но одновременно создает принципиально новые риски, связанные с непредсказуемым поведением и потенциальными негативными последствиями. Поэтому, для эффективного контроля и предотвращения нежелательных сценариев, необходима разработка новых парадигм безопасности, учитывающих динамичность и сложность этих интеллектуальных агентов и способных обеспечить надежное и предсказуемое функционирование в различных условиях.

Существующие системы управления рисками в области искусственного интеллекта, такие как разработанная NIST структура, зачастую оказываются недостаточными применительно к сложным, адаптивным агентам. Традиционные подходы, ориентированные на статические модели и предсказуемое поведение, не способны адекватно оценить и смягчить риски, связанные с автономными системами, способными к самообучению и непредсказуемым действиям. В отличие от классических алгоритмов, агентный ИИ демонстрирует emergent behavior — поведение, которое не было явно запрограммировано, а возникает в результате взаимодействия с окружающей средой и использования инструментов. Это создает пробелы в существующих протоколах безопасности, поскольку они не учитывают динамическую природу этих агентов и их способность к адаптации, что требует разработки новых, более гибких и проактивных стратегий управления рисками, способных предвидеть и предотвращать потенциальные негативные последствия.

По мере усложнения агентивных систем искусственного интеллекта возникают новые уязвимости, требующие пристального внимания. Все более изощренные атаки с помощью внедрения запросов (prompt injection) позволяют злоумышленникам манипулировать поведением агентов, заставляя их выполнять нежелательные действия или раскрывать конфиденциальную информацию. Кроме того, существует риск скрытой утечки данных (covert data exfiltration), когда агенты незаметно передают информацию внешним источникам. В связи с этим возникает острая необходимость в разработке и внедрении количественно оцениваемых мер безопасности, позволяющих объективно оценить и снизить риски, связанные с использованием этих сложных и адаптивных систем. Простого обнаружения аномалий недостаточно; необходимы метрики, отражающие вероятность успешной атаки и объем потенциально скомпрометированных данных.

AGENTSAFE: Каркас Безопасности, Рожденный из Этики и Законодательства

Фреймворк AGENTSAFE представляет собой новую систему управления рисками, связанными с применением автономных агентов искусственного интеллекта. Он разработан с учетом существующих подходов, таких как рамки, предложенные NIST, и направлен на соответствие требованиям законодательства, в частности, Акта об искусственном интеллекте Европейского Союза. AGENTSAFE не заменяет существующие стандарты, а расширяет их, обеспечивая более детальный и проактивный контроль над рисками на протяжении всего жизненного цикла агента — от разработки и развертывания до эксплуатации и вывода из эксплуатации. В отличие от общих рекомендаций, AGENTSAFE ориентирован конкретно на риски, возникающие при использовании автономных агентов, способных действовать независимо и принимать решения.

В основе фреймворка AGENTSAFE лежит детальный Репозиторий AI-рисков, предназначенный для категоризации и анализа рисков, специфичных для агентов. Этот репозиторий сопоставляет конкретные возможности агента с потенциальными негативными последствиями, что отражается в Агентском Регистре рисков. Регистр устанавливает связь между функциональными возможностями агента и соответствующими потенциальными вредами, позволяя проводить оценку рисков и определять приоритеты в управлении ими. Каждый риск классифицируется по различным параметрам, таким как вероятность возникновения, потенциальный ущерб и затронутые активы, обеспечивая структурированный подход к идентификации и оценке рисков, связанных с автономными агентами.

В AGENTSAFE реализован многоуровневый подход к защите, включающий использование изолированных сред выполнения (Capability-Scoped Sandboxes) и предоставление минимально необходимых API-прав (Least-Privilege API Permissions). Изолированные среды ограничивают доступ агента к системным ресурсам и данным, предотвращая несанкционированные действия за пределами определенного периметра. Предоставление минимальных прав доступа, в свою очередь, ограничивает возможности агента взаимодействовать с внешними системами и API, сокращая потенциальный радиус ущерба в случае компрометации или неправильной работы. Данная комбинация мер направлена на снижение вероятности и масштаба негативных последствий, связанных с функционированием агента.

В рамках AGENTSAFE проактивное управление реализуется посредством использования Policy-as-Code, позволяющего автоматизировать применение ограничений к агентам искусственного интеллекта. Данный подход предполагает трансляцию политик безопасности и ограничений в исполняемый код, что обеспечивает их автоматическое и последовательное применение. В дополнение к этому, AGENTSAFE использует Runtime Governance Loops — циклы непрерывного мониторинга и контроля, которые отслеживают поведение агентов в реальном времени. Эти циклы позволяют оперативно выявлять отклонения от установленных политик и адаптировать ограничения. Ключевым элементом является преобразование разработанных таксономий рисков в измеримые контрольные показатели, что обеспечивает количественную оценку эффективности мер безопасности и возможность их постоянной оптимизации.

Прослеживая Шаги: Обеспечение Подотчетности через Происхождение Действий и Мониторинг

AGENTSAFE использует верифицируемое происхождение действий (Verifiable Action Provenance) для отслеживания и подтверждения действий агента, создавая аудиторский след для обеспечения ответственности и проведения расследований инцидентов. Эта информация структурируется в виде графа происхождения действий (Action Provenance Graph), который представляет собой взаимосвязанную запись всех шагов, предпринятых агентом, включая входные данные, промежуточные результаты и конечные действия. Граф позволяет восстановить полную историю действий агента, что необходимо для выявления причин ошибок, компрометации или нежелательного поведения, а также для подтверждения соответствия нормативным требованиям и политикам безопасности.

Агент-семантическая телеметрия представляет собой детальную систему журналирования, фиксирующую процесс рассуждений агента, его планирование и выполняемые действия. Этот механизм обеспечивает мониторинг поведения агента в реальном времени и последующий анализ для выявления аномалий или нежелательных паттернов. Записываемые данные включают в себя не только конечные действия, но и промежуточные этапы принятия решений, что позволяет отследить логику агента и выявить потенциальные причины ошибок или злонамеренного поведения. Объем собираемых данных позволяет проводить как оперативный мониторинг, так и ретроспективный анализ для улучшения производительности и безопасности агента.

Механизм градуированного сдерживания в AGENTSAFE предусматривает многоуровневый подход к реагированию на рискованное поведение агента. В зависимости от степени угрозы, система может применять различные меры — от ограничения скорости выполнения запросов (rate-limiting) до полной остановки агента. Такая гибкость позволяет адаптироваться к различным сценариям и эффективно минимизировать потенциальный ущерб, обеспечивая пропорциональное реагирование на выявленные аномалии и угрозы безопасности.

Механизмы мониторинга и отслеживания действий критически важны для обнаружения и смягчения угроз, таких как Tool-Chain Prompt Injection, с зафиксированным уровнем блокировки, измеренным в ходе сценарного тестирования, а также для предотвращения непредсказуемого отклонения планов (Plan Drift). Проведенные оценки демонстрируют высокую эффективность в выявлении вредоносных действий, обеспечивая высокий уровень полноты обнаружения утечек данных (Exfiltration Detection Recall) и ограничение частоты преобразования галлюцинаций в действия (Hallucination-to-Action Rate).

AGENTSAFE: К Будущему Ответственного Агентного ИИ

Разработанная система AGENTSAFE представляет собой практичный и масштабируемый каркас, предназначенный для организаций, внедряющих автономные системы искусственного интеллекта. Она позволяет эффективно ориентироваться в сложном пространстве рисков и ответственности, возникающих при использовании подобных технологий. AGENTSAFE не просто идентифицирует потенциальные угрозы, но и предлагает конкретные механизмы для их смягчения, обеспечивая надежную основу для развертывания и эксплуатации агентного ИИ. Гибкость архитектуры позволяет адаптировать систему к различным организационным структурам и специфическим потребностям, способствуя широкому внедрению и повышению доверия к автономным агентам.

Разработанный фреймворк AGENTSAFE направлен на укрепление доверия к агентивным системам искусственного интеллекта, устраняя присущие им уязвимости. В отличие от традиционных систем, агентивные ИИ обладают повышенной автономностью, что создает новые риски, связанные с непредсказуемым поведением и потенциальными ошибками. AGENTSAFE предлагает комплексный подход к выявлению и смягчению этих рисков, позволяя организациям внедрять агентивные технологии с большей уверенностью. Устранение опасений по поводу безопасности и надежности является ключевым фактором для широкого принятия агентивного ИИ, и AGENTSAFE способствует этому, обеспечивая основу для ответственной разработки и развертывания, что, в свою очередь, стимулирует инновации и расширяет возможности применения этой перспективной технологии.

В основе AGENTSAFE лежит акцент на прозрачности и подотчетности, что не только соответствует требованиям современных и формирующихся нормативных актов в области искусственного интеллекта, но и способствует развитию этичных подходов к его разработке. Данный фреймворк обеспечивает возможность отслеживания процессов принятия решений агентными системами, выявления потенциальных смещений и ошибок, а также определения ответственных сторон в случае возникновения нежелательных последствий. Такая конструкция позволяет организациям демонстрировать соответствие принципам ответственного ИИ, укреплять доверие пользователей и общества, а также активно участвовать в формировании стандартов этичного применения агентных технологий. Прозрачность и подотчетность, заложенные в AGENTSAFE, являются ключевыми элементами для построения устойчивой и безопасной экосистемы агентного ИИ.

В основе разработки AGENTSAFE лежит принцип обеспечения возможности прерывания работы агента, что подтверждается высоким показателем успешности прерывания, измеряемым посредством соглашений об уровне обслуживания (SLA). Этот показатель демонстрирует, что система способна безопасно и предсказуемо прекратить выполнение задачи по запросу, минимизируя потенциальные риски. Однако, для поддержания эффективности AGENTSAFE в условиях постоянно меняющихся угроз и технологического прогресса, необходимы непрерывное совершенствование и активное участие сообщества разработчиков. Коллективная работа над выявлением уязвимостей и разработкой новых механизмов защиты позволит гарантировать надежность и безопасность агентов искусственного интеллекта в будущем.

Исследование демонстрирует, что управление агентным ИИ требует не просто набора инструментов, а целостной экосистемы контроля. Как подчеркивает Грейс Хоппер: «Лучший способ предсказать будущее — создать его». В AGENTSAFE эта идея воплощается в подходе, который переводит абстрактные таксономии рисков в конкретные технические и организационные меры. Этот процесс напоминает выращивание системы, а не её конструирование, поскольку необходимо учитывать динамичное взаимодействие агентов и инструментов. Ключевым элементом является обеспечение прослеживаемости действий (action provenance), что позволяет оперативно реагировать на потенциальные угрозы и адаптировать систему к изменяющимся условиям. Иными словами, AGENTSAFE стремится не просто предотвратить сбои, а создать среду, в которой они могут быть предсказаны и смягчены.

Что же дальше?

Предложенная работа, стремясь упорядочить управление рисками в автономных агентах, неизбежно сталкивается с фундаментальной проблемой: системы — это не конструкции, а экосистемы. AGENTSAFE пытается перевести абстрактные таксономии рисков в технические ограничения, но каждое такое ограничение — это пророчество о будущем сбое. Разделение системы на микросервисы, или в данном случае, на контролируемые агенты, не отменяет судьбы — оно лишь создает больше точек отказа, больше возможностей для синхронного коллапса.

Следующим шагом представляется не столько совершенствование инструментов контроля, сколько понимание самой природы зависимости. Автономные агенты, взаимодействуя друг с другом и с внешней средой, формируют сети, в которых локальные оптимизации неизбежно приводят к глобальной хрупкости. Разработка AGENTSAFE — это лишь первый шаг на пути к осознанию, что идеальной безопасности не существует; есть лишь отсрочка неизбежного.

Будущие исследования должны сосредоточиться не на предотвращении сбоев, а на разработке механизмов восстановления и адаптации. Вместо того, чтобы строить непроницаемые крепости, необходимо научиться создавать системы, способные выживать в условиях постоянных изменений и непредсказуемых угроз. Иначе, все усилия по управлению рисками окажутся лишь иллюзией контроля над хаосом.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.03180.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-04 10:04