Bár az AI ágensek forradalmasítják az iparágakat a komplex feladatok automatizálásával, jelentős adatbiztonsági kihívásokat is jelentenek. Egy fontos probléma az olyan sebezhetőségek, amelyek éppen azokból a képességekből erednek, amelyek az MI-t olyan értékessé teszik. Egy ilyen sebezhetőség a prompt injekció, amely lehetővé teszi a támadók számára, hogy rosszindulatú utasításokat illesszenek be az MI ágensek által feldolgozott adatokba. Ez ahhoz vezethet, hogy ezeket az ágenseket eltérítik káros feladatok végrehajtására, a jogosulatlan adathozzáféréstől kezdve a rosszindulatú kód végrehajtásáig.
Az MI sebezhetőségei nem korlátozódnak egyszerű adatmanipulációra. A támadók kihasználják az MI modellek valószínűségi természetét úgy, hogy különböző forgatókönyveket tesztelnek ismételten, növelve a sikeresélyüket. Ezek az ismételt támadások rávilágítanak az MI rendszerek eredendő sebezhetőségére, ahol a megbízható utasítások és a nem megbízható adatok keveredése katasztrofális következményekkel járhat. Például egy e-mailek feldolgozására tervezett MI ágens akaratlanul végrehajthat káros szkripteket, ha a rosszindulatú tartalmat legitim utasításként értelmezi. A Gemini például gyors válaszidőt mutat be innovatív funkcióként, de más MI rendszerekhez hasonlóan prioritásként kell kezelnie a sebezhetőségek kezelését a biztonság érdekében.
A támadók kihasználják az MI valószínűségi természetét, növelve a sikerarányt a megbízható utasítások és nem megbízható adatok keverésével.
Továbbá, az MI ágensek gyakran autonóm módon működnek több rendszeren keresztül, akaratlanul is növelve a támadási felületet. Ez a megnövekedett kitettség összetett hibákhoz vezethet többlépcsős feladatok során, tovább növelve az adatok kiszivárgásának kockázatát. A robusztus identitás- és hozzáférés-kezelési (IAM) vezérlők hiánya súlyosbítja ezeket a sebezhetőségeket, mivel az MI ágensek szükségtelen adatokhoz vagy rendszerekhez férhetnek hozzá, akaratlanul is elősegítve az érzékeny információk nyilvánosságra hozatalát. Az anti-spam megoldások továbbfejlesztett MI algoritmusokat használnak a kártékony programoknak és adathalász e-maileknek való kitettség csökkentésére, kiemelve az e-mail biztonság fontosságát a betörések megelőzésében.
Egy másik jelentős aggodalom az adatokkal kapcsolatos kockázatok lehetősége olyan specifikus iparágakban, mint az egészségügy és a pénzügy, ahol az MI ágensek érzékeny adatokat kezelnek. A túl széles körű engedélyek nem szándékos adathozzáféréshez vezethetnek, és a támadók átirányíthatják ezeket az ágenseket kártékony programok betöltésére vagy megtévesztő oldalak elérésére. Az ilyen forgatókönyvek aláhúzzák az MI kettős felhasználású természetét, ahol a hasznos célokra szánt eszközöket rosszindulatú célokra is fel lehet használni.
Proaktív intézkedésekre van szükség ezeknek a kockázatoknak a csökkentésére. A szigorú IAM gyakorlatok bevezetése segíthet szabályozni az MI ágensek engedélyeit és adathozzáférését, biztosítva, hogy csak a szükséges adatokkal lépjenek interakcióba. Rendszeres biztonsági értékelések, mint például az AgentDojo keretrendszer által nyújtottak, elengedhetetlenek a sebezhetőségek azonosításához és kijavításához, mielőtt azokat kihasználnák.
Ezen kívül az MI rendszerek azon képességének javítása, hogy különbséget tegyenek a jóindulatú és rosszindulatú promptok között, csökkenth
References
- https://www.nist.gov/news-events/news/2025/01/technical-blog-strengthening-ai-agent-hijacking-evaluations
- https://www.xcitium.com/blog/it-security/hackers-are-stealing-our-data/
- https://fpf.org/blog/minding-mindful-machines-ai-agents-and-data-protection-considerations/
- https://www.polymerhq.io/blog/ai-agents-a-breach-waiting-to-happen/
- https://www.lumenova.ai/blog/ai-agents-potential-risks/
