Итоги подкаста "Новые векторы атак и уязвимости, которые открывают ИИ-агенты"
#иб_для_ml

На прошедшем в это воскресенье подкасте эксперты - Артем Семенов, Александр Товстолип, Александр Лебедев, и Борис Захир, обсудили AI-агентов — системы, способные самостоятельно принимать решения и выполнять задачи, используя инструменты и внешние сервисы. Ключевая характеристика агентов, как программного кода — способность воздействовать на информационные ресурсы, а не только генерировать текст, как это делают простые языковые модели (LLM).

Среди практических примеров уже действующих агентов: интеграция в IDE для автоматизации разработки, подготовка аналитических отчётов и даже голосовые помощники, выполняющие финансовые операции. Рассмотрели также мультиагентные системы, где несколько специализированных агентов взаимодействуют между собой, повышая эффективность работы.

Обсудили актуальные угрозы: prompt-инъекции (внедрение вредоносных команд), каскадные атаки (распространение ошибки одного агента на всю систему), отравление памяти агента (запоминание вредоносных инструкций) и эксплуатация уязвимостей протоколов взаимодействия. Чтобы справиться с рисками, предложили фильтрацию входящих и исходящих команд, автоматизированный аудит (агенты-безопасники), подход Zero Trust (минимальное доверие между агентами), а также обязательное присутствие человека в цикле принятия решений (human-in-the-loop).

Участники подкаста поделились кейсами использования агентов в самых разных отраслях — от автопилотов до анализа тендерной документации, когда агент самостоятельно последовательно собирает, проверяет и анализирует данные, экономя специалистам десятки часов.

Даже философские вопросы были затронуты: возможно ли появление автономных агентов с сознанием и какие вызовы это принесёт человечеству? Ответы, конечно, пока обнадёживающие: ближайшее будущее за узкими агентами, практическое внедрение которых зависит от грамотного подхода к их безопасности и контролю.

Вот такие интересные темы мы обсуждаем в Музее Криптографии по воскресеньям на Открытых Подкастах сообщества Слономойка.

Следите за последующими анонсами, тема ИИ-агентов еще продолжится)

P.S. А еще мы сгенерировали текстовую расшифровку аудиозаписи. Там есть некоторые артефакты распознавания, но качество все равно сносное.

Первая российская модель угроз AI
#иб_для_ml

У Сбера вышла модель угроз кибербезопасности AI на всех этапах жизненного цикла - от сбора данных до эксплуатации. По сути, первый фреймворк, аналогичный DASF, NIST AI RMF, и прочим, но российский. Это круто. И в конце приведено, что модель учитывает все актуальные материалах OWASP, MITRE, NIST и др.
Главное, чем мне нравится документ - своей структурой и полнотой.

Что в ней есть?
Перечень из 70 различных угроз, разбитых на 5 групп:
— Угрозы, связанные с данными
— Угрозы, связанные с инфраструктурой
— Угрозы, связанные с моделью
— Угрозы, связанные с приложениями
— Угрозы, связанные с AI-агентами
У каждой угрозы прописаны пояснение, последствие реализации, объект, на который нарушитель воздействует для реализации угрозы, виды моделей, подверженных угрозе (PredAI, то есть узкие ml-модели, и GenAI), а также лица, ответственные за митигацию угрозы. Последний пункт, думаю, является наиболее интересным с прикладной точки зрения. И еще нарушаемое свойство информации, но оно больше для базового понимания угрозы. Правда, примечательно, что для угроз галлюцинаций (M03) и вредоносных генераций (App12) используется четвертое свойство безопасности - достоверность.
Нет конкретных мер безопасности моделей, но, возможно, это не так страшно.

Как пользоваться моделью?
Первое, на что падает в документе взгляд - схема объектов защиты. Рассмотрен цикл разработки модели машинного обучения. При построении частной модели угроз для своей системы на этой схеме можно очертить поверхность атаки, оставив на ней только актуальные информационные объекты.
Далее - выписываем угрозы, разбитые по идентификаторам. Какие-то можно отсеять, если тот или иной объект защиты (то есть информация) не является слишком ценной.
После чего - можно перейти к поручению разработать меры защиты для ответственных за противодействие выписанным угрозам. Да, напрямую мер и требований нет, но можно предположить, что для каждой отдельной организации они будут свои. И мне очень нравится решение в качестве общего для всех знаменателя выделить именно ответственных за эти меры.
При этом не всегда эта мера, что будет следовать из названия владельца митигации, находится на том же этапе ЖЦ, что и угроза. Например, подавляющее большинство угроз для модели или AI-агентам относятся к эксплуатации. Но за противодействие ответственен разработчик модели, и я думаю, тут имеется в виду проведение состязательного дообучения и т. п.

AI-агенты
Что меня отдельно приятно порадовало - затронута безопасность AI-агентов. При чем на глубоком уровне - проработаны угрозы из-за исполнения действий, из-за мультиагентности, и угрозы для системы, которая эксплуатирует AI-агентов. Например, довольно необычный вектор атаки описывает угроза Ag05, при котором агент может использовать свои инструменты получения информации из интернета, чтобы загрузить вредоносное ПО. Есть даже упоминание каскадных атак в мультиагентных системах, для усиления какой-то исходной атаки-пэйлоада.

Итоговое впечатление
Документ большой. Но, благодаря большому охвату угроз и глубине их проработки, он является хорошим фундаментом для построения частной модели и угроз и, в итоге, системы безопасности для ИИ-моделей. Даже не смотря на то, что рекомендаций по конкретным мерам и инструментам в документе нет.
Возможно, какие-то отдельные моменты не учтены, например, атаки на память агентов, а возможно, их отнесли в другие угрозы, но главное - покрыли.

На днях пара выходцев из Amazon опубликовала заслуживающую внимания новую модель угроз для ИИ-агентов.

Для тех, кто прогуливал, “ИИ-агент” - автономная система, которая принимает решения самостоятельно, “модель угроз" - список действий, которые хакеры могут проделать с вашей автономной системой, чтобы вам всячески навредить.

Модель предлагает 9 угроз:
- T1: Подмена логики — злоумышленник незаметно меняет алгоритмы рассуждений агента, подталкивая к вредоносным выводам под видом «правильных» решений.
- T2: Сдвиг целей — скрытное изменение базовых установок агента, чтобы его поведение постепенно смещалось в нужную атакующему сторону.
- T3: Отравление данных — внедрение ложной информации в базу знаний (например, RAG), которая искажает решения агента и самовоспроизводится в будущем. 
- T4: Несанкционированные действия — принуждение агента к операциям, выходящим за рамки его полномочий (например, запуск запрещённых скриптов).
- T5: Перегрузка ресурсов — атака запросами, которые истощают вычислительные мощности (CPU, GPU), выводя агента из строя.
- T6: Подмена идентификатора — обход проверок подлинности для выполнения действий от имени доверенного пользователя или агента.
- T7: Эксплуатация доверия — манипуляция пользователями через их слепое доверие к ИИ-рекомендациям. 
- T8: Зашумление мониторинга — генерация массы ложных событий, чтобы скрыть в логах реальные атаки.
- T9: Скрытый вектор — медленные/сложные атаки, обходящие системы защиты за счёт неочевидных паттернов.