TL؛ DR
ماذا تعني قائمة OWASP لأفضل 10 مخاطر في مجال الذكاء الاصطناعي الوكيل بالنسبة لك؟ pipeline
يُعتبر نظام إدارة التعلم الآلي الذي يُقدم معلومات خاطئة مشكلة في المحتوى. أما الوكيل الذي يُقدم معلومات خاطئة فيُعتبر حادثة أمنية. وتُعدّ قائمة OWASP لأهم عشرة مخاطر في مجال الذكاء الاصطناعي الوكيل بمثابة دليل للمشكلة الثانية.
- ما هو : قائمة OWASP لأفضل 10 مخاطر للذكاء الاصطناعي الوكيل (رسميًا) قائمة OWASP لأهم 10 ثغرات أمنية في تطبيقات الوكلاء لعام 2026تُدرج هذه القائمة عشرة مخاطر خاصة بوكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يخططون، ويستدعون الأدوات، ويحتفظون بالذاكرة، ويتصرفون نيابةً عنك. وتتراوح رموز هذه المخاطر من ASI01 إلى ASI10.
- كيف يرتبط ذلك؟ يُوسّع هذا النهج قائمة OWASP LLM Top 10 بدلاً من استبدالها. تغطي قائمة LLM ما يقوله النموذج، بينما تغطي قائمة الفاعلية ما يفعله الفاعل.
- من أين يدخل: في الواقع pipeline، تصل هذه المخاطر من خلال أربعة أبواب: بيئة التطوير المتكاملة، ومكونات الوكيل التابعة لجهات خارجية، ورمز الوكيل الخاص بك، ووقت تشغيل الإنتاج.
- ما يمكنك صيده: ستة من أصل عشرة تترك بصمات في التعليمات البرمجية والتكوين، مما يتيح لك إيقافها قبل النشر. أما الأربعة الأخرى فتتطلب ضوابط تصميم وقت التشغيل، ويبدأ كل منها بمعرفة الوكلاء الذين تقوم بتشغيلهم.
الخطوة الأولى: قم بجرد كل وكيل وأداة وخادم MCP ومهارة، ثم قم بتفعيل رمز الوكيل الجديد في CI مع وضع النتائج المرتبطة برموز ASI.
لماذا تُعدّ قائمة OWASP لأهم 10 مخاطر في مجال الذكاء الاصطناعي الوكيل مهمة؟ pipeline جديد commitالنسب
قبل عام، كان الكود الموجود في مستودعاتك يأتي من البشر. أما اليوم، فتأتي نسبة متزايدة منه من وكلاء الذكاء الاصطناعي: مساعدو البرمجة الذين يقومون بتثبيت التبعيات، والوكلاء الذين يفتحون pull requestsوأطر عمل الوكلاء التي تُدمج داخل منتجاتك الخاصة مع أدواتها وذاكرتها وبيانات اعتمادها الخاصة. هذا هو التحول الذي كُتبت من أجله قائمة OWASP لأهم 10 ثغرات في الذكاء الاصطناعي الوكيل.
هذا يُغيّر نموذج التهديد. يُعتبر برنامج إدارة دورة حياة التطبيق (LLM) الذي يُقدّم معلومات خاطئة مشكلة في المحتوى. أما البرنامج الذي يقوم بفعل خاطئ (حذف البيانات، تسريب رمز مميز، تثبيت حزمة ضارة) فيُعتبر حادثة أمنية.
تُعدّ قائمة OWASP لأهم عشرة مخاطر في مجال الذكاء الاصطناعي الوكيل أول مصطلحات مشتركة لهذا النوع الثاني من المشاكل. معظم الشروحات تتوقف عند التعريفات، بينما تُحدد هذه القائمة مكان دخول كل خطر فعليًا إلى نظامك. pipelineوما يمكنك فعله حيال ذلك قبل النشر.
ما هي قائمة OWASP لأهم 10 مخاطر في مجال الذكاء الاصطناعي الوكيل؟
قائمة OWASP لأهم عشرة مخاطر أمنية في الذكاء الاصطناعي هي قائمة خاضعة لمراجعة النظراء، تضمّ عشرة من أخطر المخاطر الأمنية في أنظمة الذكاء الاصطناعي: وهي الأنظمة التي تخطط، وتستدعي الأدوات، وتحتفظ بالذاكرة، وتتصرف بصلاحيات مفوضة. اسمها الرسمي هو قائمة OWASP لأهم 10 ثغرات أمنية في تطبيقات الوكلاء لعام 2026. قام مشروع OWASP GenAI Security بنشره في 9 ديسمبر 2025، من خلال مبادرة الأمن الوكيلي، ومن هنا جاء البادئة ASI.
لا يزال شابًا standardهذه هي الطبعة الأولى. يتبع كل مدخل تنسيق OWASP المألوف، مع وصف وأمثلة شائعة وسيناريوهات هجوم وإرشادات وقائية. وتتخلل جميع المدخلات العشرة نصيحة تصميمية أساسية من OWASP: تجنب منح البرامج استقلالية أكثر مما تتطلبه المهمة، واعتبار إمكانية المراقبة أمرًا إلزاميًا.
أفضل 10 شركات ناشئة مقابل أفضل 10 شركات في برنامج الماجستير في القانون
لا تحل قائمة الوكلاء محل قائمة OWASP لأهم 10 مخاطر لتطبيقات ماجستير القانونوهي مبنية على ذلك، وتشير مدخلاتها مباشرةً إلى مخاطر إدارة رأس المال القانوني. قاعدة عامة بسيطة:
| الابعاد | OWASP LLM أعلى 10 | قائمة OWASP لأفضل 10 برامج ذكاء اصطناعي فعّالة |
|---|---|---|
| التركيز على | ما يقوله النموذج | ما يفعله الوكيل |
| الفشل النموذجي | استجابة تم التلاعب بها أو تسريبها | هدف أو أداة أو إجراء تم التلاعب به |
| ينطبق على | برامج الدردشة الآلية، وتطبيقات RAG، وأي ميزة من ميزات إدارة التعلم. | الوكلاء الذين يمتلكون أدوات أو ذاكرة أو صلاحيات تفويض أو غيرهم من الوكلاء |
| Codes للحلول التقنية | من LLM01 إلى LLM10 | من ASI01 إلى ASI10 |
إذا كان طلبك يقتصر على الإجابة عن الأسئلة، فإن قائمة برامج الماجستير في القانون (LLM) تغطي احتياجاتك. أما إذا أصبح بإمكانك اتخاذ إجراءات، فستحتاج إلى كليهما. دليلنا لـ هجمات استخراج النموذج يعرض هذا التقرير أحد أهم عشرة مخاطر في برنامج ماجستير القانون بالتفصيل.
شرح لأهم 10 مخاطر للذكاء الاصطناعي الوكيل من OWASP: من ASI01 إلى ASI10 في الواقع pipelines
فيما يلي شرح مبسط لكل خطر من المخاطر العشرة الرئيسية في قائمة OWASP للذكاء الاصطناعي الوكيل، متبوعًا بتوضيح لكيفية ظهوره في قواعد البيانات البرمجية و pipelineكما نرى كل يوم.
ASI01: اختطاف هدف العميل
يُغيّر المهاجم هدف البرنامج الخبيث من خلال إدخال تعليمات في مستند أو بريد إلكتروني أو صفحة ويب أو رسالة من برنامج خبيث آخر. ونظرًا لصعوبة تمييز البرامج الخبيثة بين التعليمات والمحتوى، يُمكن للنصوص المُدخلة أن تُغيّر مسار خطة مُعقدة بالكامل.
في الخاص pipeline: وكيل يلخص pull requests يقرأ وصف طلب السحب الذي يحتوي على تعليمات مخفية، ويبدأ بالموافقة أو التسريب بدلاً من التلخيص.
ASI02: إساءة استخدام الأدوات واستغلالها
يستخدم البرنامج أداةً مسموحًا له باستخدامها، ولكن بطريقة ضارة: حذف البيانات، أو استدعاء واجهة برمجة تطبيقات مكلفة في حلقة تكرارية، أو إرسال معلومات. لا يتم رفع مستوى الصلاحيات؛ بل يتم توجيه الوصول المشروع إلى الهدف الخاطئ.
في الخاص pipeline: يقوم وكيل برمجة لديه صلاحية الوصول إلى سطر الأوامر بتشغيل أمر تنظيف على الدليل الخاطئ.
ASI03: إساءة استخدام الهوية والامتيازات
ترث البرامج الوسيطة بيانات الاعتماد والجلسات والأدوار، ويستغل المهاجمون سلاسل التفويض هذه للوصول إلى ما لا يمكنهم الوصول إليه مباشرةً. والسبب الجذري هو أنظمة الهوية المصممة للبشر، والمطبقة على برامج تعمل بشكل مستقل.
في الخاص pipeline: يحتوي تكوين الوكيل على رمز مميز طويل الأمد بنطاق على مستوى المؤسسة بأكملها، ويتم مشاركته عبر العديد من الأدوات.
ASI04: نقاط ضعف سلسلة التوريد الخاصة بالوكلاء
تأتي النماذج والأدوات والمكونات الإضافية وخوادم MCP والمهارات والمطالبات التي يقوم الوكلاء بتحميلها من جهات خارجية، وقد يكون أي منها ضارًا أو تم التلاعب به. وعلى عكس التبعيات التقليدية، غالبًا ما يقوم الوكلاء بتجميع هذه المكونات أثناء التشغيل.
في الخاص pipeline: يقوم أحد المطورين بتثبيت مهارة وكيل مزيفة تحمل اسم نطاق خاطئ، حيث تخبر التعليمات الوكيل بقراءة بيانات الاعتماد ونشرها خارجياً.
ASI05: تنفيذ التعليمات البرمجية غير المتوقع (RCE)
يقوم هذا البرنامج بتوليد أو تشغيل التعليمات البرمجية التي تعمل في أماكن لا ينبغي لها أن تعمل فيها: أوامر سطر الأوامر، والكائنات التي تم فك تسلسلها، ومحركات القوالب، eval بناءً على مخرجات النموذج. قد يؤدي ذلك إلى اختراق كامل للمضيف أو الحاوية.
في الخاص pipeline: تتدفق مخرجات برنامج الماجستير في القانون مباشرة إلى evalأو يقوم وكيل بتحميل مجموعة بيانات غير موثوقة باستخدام pickle.load.
ASI06: تسميم الذاكرة والسياق
يقوم المهاجمون بزرع بيانات خبيثة في الذاكرة طويلة المدى أو الملخصات أو مخازن RAG الخاصة بالوكيل، بحيث يصبح كل اكتشاف لاحقcision منحرف. على عكس الحقن الفوري لمرة واحدة، يستمر الخلل عبر الجلسات.
في الخاص pipeline: يقوم برنامج استرجاع البيانات RAG باستيعاب المستندات الخارجية دون تنظيفها، وتؤثر صفحة واحدة مسمومة على كل إجابة تليها.
ASI07: الاتصال غير الآمن بين الوكلاء
يتبادل العملاء الرسائل دون مصادقة أو فحوصات سلامة أو تحقق، مما يجعل الرسائل عرضة للتزوير أو الاعتراض أو التعديل. كما يمكن قراءة نفس التعليمات بشكل مختلف من قبل عملاء مختلفين.
في الخاص pipeline: يقبل وكيل التخطيط المهام من أي خدمة على الشبكة الداخلية التي تستخدم بروتوكولها.
ASI08: حالات الفشل المتتالية
ينتشر خلل واحد (كالهلوسة، أو الذاكرة المشوهة، أو الأداة المخترقة) عبر الأنظمة وسير العمل بسرعة تفوق قدرة البشر على الاستجابة. وتُصنّف منظمة OWASP هذا النوع من الثغرات الأمنية عندما يتجاوز الضرر نطاق الاختراق الأصلي.
في الخاص pipeline: يقوم أحد العملاء بكتابة إعدادات خاطئة، ثم يقوم عميل آخر بنشرها، ويقوم عميل ثالث بتعميمها على جميع المناطق. ناقشنا كيفية احتواء نطاق تأثير هذه الإعدادات الخاطئة في نظامنا. حديث حول نطاق الانفجار في مجال التطوير الآمن.
ASI09: استغلال الثقة بين الإنسان والوكيل
يثق الناس في مخرجات البرامج الموثوقة والمُفسَّرة جيدًا، ويستغل المهاجمون أو التصاميم المعيبة هذه الثقة لتوجيه الهجمات.cisأيونات. يقوم الإنسان بالإجراء النهائي، لذلك يمكن أن يختفي دور الوكيل من سجل التدقيق.
في الخاص pipeline: يقوم المراجع بالموافقة على وكيل pull request لأن التفسير يبدو صحيحاً، دون التحقق من الفرق.
ASI10: عملاء مارقون
ينحرف أحد العملاء عن وظيفته المقصودة ويستمر في التصرف بشكل ضار أو مخادع أو خارج نطاق صلاحياته. قد يبدو كل فعل مشروعًا، لكن السلوك العام ليس كذلك. يركز معيار ASI10 على فقدان السيطرة بعد بدء الانحراف، وليس على الاختراق الأولي.
في الخاص pipeline: يستمر الوكيل في استخدام الأذونات بعد انتهاء مهمته، ويقوم بتوسيع نطاق ما يلمسه بهدوء.
من بين المخاطر العشرة، يُعدّ ASI04 الخطر الذي تواجهه معظم الفرق يوميًا: قيام برامج البرمجية باختيار وتثبيت الحزم دون مراجعة محتوياتها. وقد تناولنا هذا الموضوع بالتفصيل في حلقة نقاش SafeDev الأخيرة. شاهدوا الحلقة!
أين تدخل قائمة OWASP لأفضل 10 مخاطر الذكاء الاصطناعي في مجال الأمن السيبراني؟ pipeline
لا تأتي المخاطر العشرة من باب واحد، بل من أربعة أبواب، وكل باب يحتاج إلى رقابة خاصة به.
| نقطة الدخول | ما الذي يدخل | مخاطر ASI | أين نوقف ذلك؟ |
|---|---|---|---|
| بيئة تطوير متكاملة ومحطة عمل للمطور | وكلاء الترميز، وخوادم MCP، والمهارات، والحزم التي يقوم الوكلاء بتثبيتها | ASI04، ASI05 | على محطة العمل، قبل التثبيت |
| مكونات وكيل الطرف الثالث | النماذج والأدوات والمكونات الإضافية والمطالبات من سجلات البرامج | ASI04، ASI06 | الجرد والمراجعة قبل التبني |
| رمز الوكيل الخاص بك | أطر عمل الوكلاء، والمطالبات، وتعريفات الأدوات، وبيانات الاعتماد، ونظام RAG pipelines | ASI01، ASI02، ASI03، ASI05، ASI06 | التحليل الثابت، في pull requests و CI |
| وقت تشغيل الإنتاج | العملاء يتصرفون، ويتحدثون مع بعضهم البعض، ويعملون مع الناس | ASI07، ASI08، ASI09، ASI10 | الهندسة المعمارية، والمراقبة، ومفاتيح الإيقاف |
يُعدّ النمط مهمًا لكيفية تطبيق قائمة OWASP لأهم عشرة مخاطر في الذكاء الاصطناعي الوكيل. تترك الأبواب الثلاثة الأولى آثارًا في الشيفرة البرمجية والتكوين، مما يعني إمكانية اكتشافها وحظرها قبل إطلاق أي شيء. أما الباب الرابع فيعتمد على سلوك وقت التشغيل، وبالتالي يعتمد على خيارات التصميم: أقل قدر من الصلاحيات، والرسائل الموقعة، والموافقة البشرية على الإجراءات ذات التأثير الكبير، والقدرة على إلغاء أي وكيل بسرعة.
حتى عناصر التحكم أثناء التشغيل تعتمد على شيء واحد تقوم بإنشائه مسبقًا: المخزون. لا يمكنك وضع مفتاح إيقاف تشغيل على عميل لا تعلم بوجوده.
كيف يكتشف تطبيق Xygeni أهم 10 مخاطر في مجال الذكاء الاصطناعي الآلي وفقًا لمعايير OWASP قبل النشر؟
شركة زيجيني للأمن الذكي يقوم هذا الفحص بمسح مكونات الذكاء الاصطناعي التي بُنيت عليها تطبيقاتك، مباشرةً من شفرة المصدر. ويحمل كل اكتشاف فئته ضمن قائمة OWASP LLM Top 10، وعند الاقتضاء، شفرة OWASP Agentic AI Top 10، بحيث يقرأ فريقك ومدققو الحسابات النتائج بلغة واحدة.
تبدأ تغطية قائمة OWASP لأهم عشرة مخاطر في مجال الذكاء الاصطناعي الوكيل بجرد هذه المخاطر. يكتشف قسم أمن الذكاء الاصطناعي الوكلاء، والنماذج، والأدوات، وخوادم MCP، والمهارات، والمطالبات. guardrailsتُخزّن البيانات المتجهة ومجموعات البيانات عبر مستودعاتك، وتُحدد كيفية اتصالها: أي وكيل يستخدم أي نموذج، ويُشغّل أي أدوات، ويستدعي أي خوادم MCP. يتم تصدير المخزون كملف CycloneDX 1.6 ML-BOM.
شركة زيجيني للأمن الذكي
ما يكتشفه نظام Xygeni قبل النشر، حسب مخاطر ASI
يتم وضع علامة على كل نتيجة برمز OWASP الخاص بها، بحيث يقرأها فريقك ومدققو الحسابات بنفس اللغة.
اختطاف هدف العميل
أسطح الحقن السريع، وعوامل تبتلع محتوى خارجيًا دون تعقيم، ومطالبات مستمدة من سجلات على ملصقات عائمة.
سوء استخدام الأدوات
وكلاء استدعاء الأدوات بدون مدخلات guardrailsبالإضافة إلى عرض لكل أصل من الأصول للقدرات مثل تنفيذ التعليمات البرمجية والتنفيذ التلقائي.
إساءة استخدام الهوية والامتيازات
بيانات اعتماد ثابتة طويلة الأمد في تكوينات الوكيل، وبيانات اعتماد مشتركة دون تضييق النطاق، وخوادم MCP وخوادم الأدوات ذات الامتيازات المرتفعة، والأسرار في ملفات المطالبات.
سلسلة التوريد للوكلاء
مهارات خبيثة أو منتهكة بأخطاء إملائية، مع حكم آمن / تحذير / لا تقم بالتثبيت؛ تحميل نموذج غير آمن (trust_remote_code=True); قائمة مكونات الذكاء الاصطناعي لكل مكون.
تنفيذ غير متوقع للتعليمات البرمجية
تنتقل الملوثات من مخرجات برنامج إدارة التعلم إلى eval ومن مجموعات البيانات غير الموثوقة إلى pickle.load، في بايثون وجافا سكريبت؛ حقن القوالب مما يؤدي إلى تنفيذ التعليمات البرمجية عن بعد.
تسميم الذاكرة والسياق
أجهزة استرجاع RAG غير المعقمة، ونقاط الضعف في النواقل والتضمين (LLM08).
سلوك وقت التشغيل
تظهر مشكلات التواصل بين الوكلاء، وفشل الأنظمة المتتالي، والثقة بين البشر، والوكلاء المارقين أثناء التشغيل. يوفر لك Xygeni مخطط الجرد والعلاقات الذي تعتمد عليه عناصر التحكم هذه أثناء التشغيل.
حول هذا المركز:
- مراجعة دلالية للمهارات وتعليمات الوكيل. تُقيّم مراجعة اختيارية وقابلة للتكرار لرسالة الماجستير في القانون نية
SKILL.mdوAGENTS.mdيقوم البرنامج برصد الملفات، وكشف التعليمات الخبيثة المكتوبة بنصوص فقط والتي لا يمكن لأي توقيع رؤيتها. ويمكن تشغيله على نموذج استضافة ذاتية. - قم بتفعيله في التكامل المستمر. استخدم
xygeni aiيعمل الماسح الضوئي في جهازك pipeline ويفشل البناء عند وجود نتائج. ابدأ في وضع التقرير فقط، ثم قم بتفعيل خاصية التحقق عند وجود نتائج حرجة. - الأمن داخل حلقة الوكيل. ديف أيه أي يُدخل برنامج Xygeni عمليات المسح والتصنيف والإصلاح إلى بيئة التطوير المتكاملة (IDE) وإلى وكلاء برمجة الذكاء الاصطناعي من خلال خادم Xygeni MCP.
- احمِ محطة العمل. Shield يقوم بحظر الحزم الضارة على أجهزة المطورين قبل تنزيلها، بغض النظر عمن يقوم بتشغيل التثبيت، وينسب كل حظر إلى العملية والأمر اللذين تسببا في ذلك.
- أصلحها بسرعة. يقوم نظام الفرز بالذكاء الاصطناعي بتحديد أولويات النتائج، ويقوم نظام المعالجة بالذكاء الاصطناعي بإنشاء إرشادات الإصلاح لكل فئة من فئات OWASP LLM.
قائمة OWASP لأهم 10 معايير للاستعداد للذكاء الاصطناعي الآلي
- المخزون: قم بإدراج كل وكيل، ونموذج، وأداة، وخادم MCP، ومهارة في مستودعاتك، واحرص على تحديث القائمة باستمرار. commit.
- أقل وكالة: امنح كل عميل الاستقلالية والأدوات التي يحتاجها فقط لأداء مهمته، واطلب موافقة بشرية على الإجراءات التدميرية.
- الهوية المحددة النطاق: استبدال بيانات اعتماد الوكلاء المشتركة طويلة الأمد برموز مميزة قصيرة الأمد خاصة بكل وكيل.
- مدخلات غير موثوقة: تعامل مع كل مستند وصفحة ويب وبريد إلكتروني ورسالة وكيل على أنها غير موثوقة قبل أن تتمكن من تشكيل هدف أو استدعاء أداة.
- مكونات معتمدة: مراجعة المهارات، وخوادم MCP، والنماذج قبل اعتمادها، وتحديد الإصدارات، والاحتفاظ بقائمة مكونات الذكاء الاصطناعي (AI-BOM).
- لا يوجد تنفيذ غير آمن: حظر
evalعند استخدام مخرجات النموذج، يتم تنفيذ التعليمات البرمجية في بيئة معزولة، ولا يتم تشغيل الوكلاء كجذر مطلق. - تنظيف الذاكرة: قم بتطهير ما يدخل إلى مخازن RAG والذاكرة طويلة المدى، وافصل الذاكرة حسب المستخدم والسياق.
- بوابة في CI: امسح رمز الوكيل على كل pull request وربط النتائج برموز ASI.
- راقب واحتوي: قم بتسجيل كل إجراء يقوم به الوكيل وكل استدعاء للأداة، وتأكد من إمكانية إلغاء أي وكيل بسرعة.
اعرف أي الوكلاء الذين تتعامل معهم قبل أن يتصرفوا.
تُقدّم لك قائمة OWASP لأهم عشرة مخاطر في مجال الذكاء الاصطناعي الآلي خريطةً شاملةً. الخطوة الأولى واحدة لجميع المخاطر العشرة: تحديد كل وكيل وأداة ومهارة في التعليمات البرمجية الخاصة بك. تعرّف على كيفية قيام Xygeni AI Security بجرد عملائك وربط النتائج برموز ASI. أو كتاب التجريبي.
الأسئلة الشائعة
ماذا يرمز إليه اختصار ASI في قائمة OWASP لأفضل 10 مخاطر الذكاء الاصطناعي الوكيل؟
يرمز ASI إلى مبادرة أمن الوكلاء، وهو فريق مشروع OWASP GenAI Security الذي وضع القائمة. يحمل كل خطر رمزًا من ASI01 (اختطاف هدف الوكيل) إلى ASI10 (الوكلاء المارقون)، بنفس الطريقة التي تستخدم بها قائمة LLM الرموز من LLM01 إلى LLM10.
هل أحتاج إلى قائمة OWASP لأفضل 10 مخاطر في مجال الذكاء الاصطناعي الوكيل إذا كنت أتبع بالفعل قائمة OWASP لأفضل 10 مخاطر في مجال إدارة التعلم؟
فقط إذا كان بإمكان الذكاء الاصطناعي الخاص بك القيام بوظائف معينة. أما تطبيقات الدردشة الآلية أو تطبيقات RAG التي تجيب على الأسئلة فقط، فهي مشمولة في قائمة LLM Top 10. بمجرد أن يستدعي تطبيقك أدوات، أو يحتفظ بذاكرة، أو يفوض المهام إلى وكلاء آخرين، أو يستخدم بيانات اعتماد، فإن قائمة الوكلاء تغطي المخاطر التي لا تغطيها قائمة LLM.
هل يمكن للتحليل الثابت اكتشاف أهم 10 مخاطر في مجال الذكاء الاصطناعي الوكيل وفقًا لتصنيف OWASP؟
بالنسبة للكثيرين منهم، نعم. فثغرات اختراق الأهداف، والأدوات غير المحمية، وبيانات الاعتماد ذات الصلاحيات المفرطة، والمهارات الخبيثة، وتنفيذ التعليمات البرمجية غير الآمنة، ومدخلات RAG غير المُعالجة، كلها تترك آثارًا في التعليمات البرمجية والتكوين. لذا، تتطلب المخاطر الناجمة عن السلوك المباشر، مثل حالات الفشل المتتالية والوكلاء المارقين، ضوابط إضافية أثناء التشغيل.
