Генеративный ИИ больше не существует в лабораториях или в рамках побочных проектов. Сегодня команды внедряют функции, помощников и автономных агентов, основанные на технологиях LLM, непосредственно в системы. CI/CD pipelines, облачные платформы и производственные рабочие процессы. В результате безопасность генеративного ИИ и безопасность генеративного ИИ получили стать реальными проблемами DevOpsне теоретических. Чтобы справиться с этим изменением, OWASP повысила статус проекта OWASP GenAI Security Project до флагманского, определив четкое направление для команд, которые разрабатывают, развертывают и эксплуатируют системы на основе искусственного интеллекта.
В этой статье объясняется, что охватывает проект OWASP GenAI Security Project, почему безопасность, обеспечиваемая генерацией ИИ, важна для команд DevOps и как эта инициатива напрямую связана с современными технологиями. pipelineи автоматизация.
Что такое проект OWASP GenAI Security?
Проект OWASP GenAI Security — это открытая инициатива, направленная на выявление и смягчение рисков, связанных с системами генеративного искусственного интеллекта. Вместо того чтобы ограничиваться моделями или подсказками, проект изучает поведение ИИ после его интеграции в разработку программного обеспечения.
На практике проект охватывает следующие аспекты:
- Приложения на базе LLM
- Автономные и полуавтономные агенты
- Модели, связанные между собой инструментами и взаимодействующие с API. pipelines
- Многоагентные системы, координирующие действия
Иными словами, инициатива сосредоточена на том, как ИИ меняет модель безопасности, когда программное обеспечение перестает действовать пассивно и начинает предпринимать активные действия.
Почему безопасность, обеспечиваемая генеративным ИИ, важна для команд DevOps
С точки зрения DevOps, генеративный ИИ меняет масштаб последствий ошибок. Традиционная автоматизация уже контролирует сборки и развертывания. Однако, как только команды добавляют ИИ к этой автоматизации, система получает дополнительные преимущества.cisСпособность к ионизации.
Например, команды часто предоставляют агентам ИИ доступ к следующим ресурсам:
- репозитории исходного кода
- CI/CD бегунов
- API облачных сервисов и учетные данные
- Инструменты развертывания и настройки
В таком случае, Искусственный интеллект становится частью плоскости управления. Поэтому слабые средства защиты, используемые в системах искусственного интеллекта, могут приводить к быстрым и незаметным сбоям.
Например, быстрая инъекция может вызвать опасные последствия. pipeline действия. Аналогично, агент с избыточными привилегиями может модифицировать инфраструктуру, не используя классическую уязвимость. Поэтому командам DevOps необходимы рекомендации, выходящие за рамки обеспечения безопасности самой модели.
От рисков, связанных с программой LLM, до угроз безопасности агентов.
Одним из важнейших вкладов проекта OWASP GenAI Security является его акцент на поведении агентов. Традиционные риски LLM часто ограничиваются некорректными результатами. Однако, агентные системы ввести новые виды отказов.
Например, агенты могут:
- Планирование многоэтапных рабочих процессов
- Вызов инструментов автоматически
- Сохранение памяти между сеансами
- Взаимодействуйте с другими агентами.
В результате OWASP представила список OWASP Top 10 для агентных приложений, опубликованный в рамках проекта GenAI Security Project. В этом списке выделены такие риски, как:
- Перехват цели и манипулирование инструкциями
- Неправильное использование инструментов и чрезмерно привилегированное исполнение
- Злоупотребление личными данными и правами доступа.
- Компромисс в цепочке поставок агента
- Неожиданное выполнение кода или команды.
Примечательно, что эти риски напрямую связаны с рабочими процессами DevOps, такими как задачи непрерывной интеграции (CI). IaC автоматизация и оркестровка облачных сервисов.
Где безопасность GenAI нарушает традиционные принципы Pipeline Настройки
Для команд DevOps особенно важен один ключевой вывод. Проблемы безопасности генеративного ИИ часто обходят традиционные средства защиты.
Например, вредоносное приглашение может вызвать законное приглашение. pipeline шаг. Аналогичным образом, агент может злоупотреблять доверенными учетными данными, не используя уязвимость. Кроме того, отравленное определение инструмента может перенаправлять действия без генерации предупреждений.
Поскольку всё выглядит авторизованным, классические средства контроля часто упускают из виду подобные нарушения. Поэтому проект OWASP GenAI Security Project делает акцент на следующем:
- Принцип наименьших привилегий для агентов и инструментов.
- Чёткое разграничение между планированием и исполнением.
- Надежное подтверждение происхождения и подлинности.
- Непрерывный мониторинг действий агентов
Как командам DevOps следует использовать проект OWASP GenAI Security
Команды DevOps могут напрямую применить эту инициативу, превратив рекомендации в механизмы контроля.
Во-первых, командам следует использовать модели угроз с поддержкой ИИ. pipelineДалее командам следует пересмотреть права доступа агентов и ограничить широкий доступ к API. Кроме того, командам следует обеспечить безопасность цепочки поставок ИИ, закрепив модели, подсказки, инструменты и дескрипторы.
Кроме того, командам следует четко регистрировать действия агентов и отслеживать, почему агент выполнил тот или иной шаг. Наконец, командам следует сопоставить 10 главных ошибок OWASP для агентных приложений с реальными ситуациями. pipeline контролирует и guardrails.
Следуя этому подходу, команды переходят от экспериментов к внедрению генеративного ИИ, изначально обеспечивающего безопасность.
| Риск безопасности GenAI | Что это значит в DevOps | Рекомендуемый контроль |
|---|---|---|
| Быстрая инъекция | Ненадежные данные влияют на действия агента.cisионы или pipeline действия | Проверка входных данных, строгие ограничения по времени выполнения, разделение планирования и исполнения. |
| Агенты с чрезмерными привилегиями | Агенты искусственного интеллекта получают доступ к облачным API, репозиториям или средствам непрерывной интеграции с чрезмерными правами доступа. | Принцип наименьших привилегий, токены с ограниченной областью действия, кратковременные учетные данные. |
| Неправильное использование инструмента | Агенты вызывают CI, IaCили небезопасным способом использовать инструменты развертывания. | Явные списки разрешенных инструментов, управление выполнением на основе политик. |
| Перехват цели агента | Злоумышленники манипулируют целями агентов с помощью подсказок или контекста. | Проверка целей, одобрение человеком конфиденциальных действий. |
| Риски в цепочке поставок, связанные с ИИ | Введены скомпрометированные модели, подсказки или описания инструментов. pipelines | Закрепить версии, проверить происхождение, подтвердить подлинность артефактов. |
| Отсутствие возможности наблюдения за агентами | Команды не могут отслеживать, почему и как агент выполнял действия. | Подробное ведение журналов, контрольные журналы и мониторинг поведения. |
Как Xygeni помогает командам DevOps применять проект OWASP GenAI Security Project
Проект OWASP GenAI Security Project предоставляет надежную основу, но командам DevOps по-прежнему необходимы практические средства контроля для применения этих идей в реальных условиях. pipelineс. Это где Ксигени подходит естественно.
Компания Xygeni специализируется на обеспечении безопасности автоматизации. pipelineи цепочки поставок программного обеспечения еще до того, как что-либо попадет в производство. В результате команды могут применять принципы безопасности искусственного интеллекта именно на том этапе, когда агенты, скрипты и инструменты ИИ фактически работают.
Во-первых, Xygeni помогает командам контролировать автоматизацию с избыточными правами доступа. Многие риски, связанные с GenAI, возникают, когда агенты или рабочие процессы наследуют чрезмерные разрешения. Xygeni анализы pipelines, IaCа также настраивать конфигурацию на ранних этапах, чтобы команды могли выявлять рискованные схемы доступа и уменьшать радиус поражения до того, как будут запущены какие-либо действия, управляемые ИИ.
Кроме того, Xygeni повышает целостность цепочки поставок, что играет центральную роль в безопасности генеративного ИИ. Агенты ИИ часто полагаются на внешние инструменты, скрипты, модели или зависимости. Xygeni непрерывно проверяет эти входные данные, предотвращая незаметное распространение скомпрометированных артефактов или небезопасной логики автоматизации по всей цепочке поставок. pipeline.
Ксигени также улучшается наблюдаемость автоматизированного поведенияВместо того чтобы рассматривать действия, управляемые ИИ, как непрозрачные, команды получают четкое представление о том, что выполняется, когда это выполняется и почему это выполняется. Следовательно, инженеры DevOps могут отслеживать автоматизацию...cisионы и обнаруживают пути выполнения, соответствующие известным шаблонам угроз GenAI.
Кроме того, Xygeni применяет guardrails На этапе сборки, а не после развертывания. Сканируя код, конфигурацию и логику автоматизации до выполнения, Xygeni блокирует небезопасное поведение агента до того, как оно достигнет стадии выполнения. Такой подход тесно связан с рекомендациями OWASP, которые отдают приоритет предотвращению, а не обнаружению.
Наконец, Xygeni интегрируется непосредственно в существующие системы. CI/CD рабочие процессы. Командам не нужны отдельные инструменты для обеспечения безопасности с помощью ИИ. Вместо этого, безопасность с использованием генеративного ИИ становится частью тех же средств контроля DevSecOps, которые уже используются для защиты кода, зависимостей и инфраструктуры.
Вкратце, Xygeni помогает командам DevOps перейти от теории безопасности GenAI к повседневному применению на практике, не замедляя процесс разработки и не создавая операционных проблем.
Заключительные мысли о проекте безопасности OWASP GenAI
Проект OWASP GenAI Security Project посылает четкий сигнал. Безопасность генеративного ИИ теперь является неотъемлемой частью процесса разработки программного обеспечения.
Искусственный интеллект уже пишет код, развертывает инфраструктуру, обновляет секреты и устраняет проблемы. Если команды будут рассматривать его как простой инструмент, они упустят новые пути атаки, которые открывает автономия.
Внедрение проекта OWASP GenAI Security Project на ранних этапах позволяет командам DevOps получить общий язык программирования, практическую модель угроз и план действий по обеспечению безопасности автоматизации, управляемой агентами. В результате команды сохраняют контроль над ситуацией, когда программное обеспечение начинает действовать самостоятельно.
Об авторе
Написано Фатима Said, менеджер по контент-маркетингу, специализирующийся на безопасности приложений в Ксигени Секьюрити.
Фатима создает удобный для разработчиков контент на основе исследований по AppSec, ASPMи DevSecOps. Она преобразует сложные технические концепции в понятные и применимые на практике идеи, связывающие инновации в области кибербезопасности с влиянием на бизнес.
