La inteligencia synthetic agente (AI) representa la próxima frontera de IA, prometiendo ir más allá de las capacidades de la IA generativa (Genai). A diferencia de la mayoría de los sistemas Genai, que dependen de las indicaciones o la supervisión humana, El AI agente es proactivo Porque no requiere la entrada del usuario para resolver problemas complejos de varios pasos. Al aprovechar un ecosistema digital de modelos de idiomas grandes (LLM), aprendizaje automático (ML) y procesamiento de lenguaje pure (PNL), la IA agente realiza tareas de forma autónoma en nombre de un humano o sistema, mejorando masivamente la productividad y las operaciones.
Mientras que la IA Agentic todavía se encuentra en sus primeras etapas, los expertos han destacado algunos casos de uso innovadoras. Considere un entorno de servicio al cliente para un banco donde un agente de IA hace más que responder a las preguntas de un usuario cuando se les hace. En cambio, el agente lo hará En realidad, full transacciones o tareas como mudanzas cuando se le solicite por el usuario. Otro ejemplo podría estar en un entorno financiero en el que los sistemas de IA Agentic ayudan a los analistas humanos. Genere informes listos para la auditoría para la toma de decisiones informadas por datos.
Las increíbles posibilidades de la IA agente son innegables. Sin embargo, como cualquier tecnología nueva, a menudo hay problemas de seguridad, gobernanza y cumplimiento. La naturaleza única de estos agentes de IA presenta varios desafíos de seguridad y gobernanza para las organizaciones. Las empresas deben abordar estos desafíos no solo para cosechar las recompensas de la IA agente, sino también garantizar la seguridad y la eficiencia de la crimson.
¿Qué desafíos de seguridad de crimson crea la IA Agente para las organizaciones?
Los agentes de IA tienen cuatro operaciones básicas. El primero es la percepción y la recopilación de datos. Estos cientos, miles y tal vez millones de agentes recopilan y recopilan datos de múltiples lugares, ya sea la nube, las instalaciones, el borde, and many others., y estos datos podrían ser físicamente de cualquier lugar, en lugar de una ubicación geográfica específica. El segundo paso es la toma de decisiones. Una vez que estos agentes han recopilado datos, usan modelos AI y ML para tomar decisiones. El tercer paso es la acción y la ejecución. Habiendo decidido, estos agentes actúan en consecuencia para llevar a cabo esa decisión. El último paso es aprender, donde estos agentes usan los datos recopilados antes y después de su decisión de ajustar y adaptarse correspondientemente.
En este proceso, la IA de agente requiere acceso a enormes conjuntos de datos para funcionar de manera efectiva. Agentes Típicamente se integrará con los sistemas de datos que manejan o almacenan información confidencial.como registros financieros, bases de datos de atención médica y otra información de identificación private (PII). Desafortunadamente, la IA Agente complica los esfuerzos para asegurar la infraestructura de la crimson contra las vulnerabilidades, particularmente con la conectividad de nube cruzada. También presenta desafíos de seguridad de salida, lo que dificulta que las empresas protejan contra la exfiltración, así como las infracciones de comando y management. Si un agente de IA se compromete, los datos confidenciales podrían filtrarse o robarse fácilmente. Del mismo modo, los agentes podrían ser secuestrados por actores maliciosos y solían generar y distribuir desinformación a escala. Cuando ocurren violaciones, no solo hay sanciones financieras, sino también consecuencias de reputación.
Las capacidades clave, como la observabilidad y la trazabilidad, pueden frustrarse por la IA agente, ya que es difícil rastrear a qué conjuntos de datos están accediendo a los agentes de IA, Aumento del riesgo de que los datos estén expuestos o accedidos por usuarios no autorizados. Del mismo modo, el aprendizaje dinámico y la adaptación de Agentic AI pueden impedir auditorías de seguridad tradicionales, que se basan en registros estructurados para rastrear el flujo de datos. La IA de agente también es efímera, dinámica y continuamente ejecutada, creando una necesidad de la 24/7 para mantener una visibilidad y seguridad óptimas. La escala es otro desafío. La superficie de ataque ha crecido exponencialmente, extendiéndose más allá del centro de datos native y la nube para incluir el borde. De hecho, dependiendo de la organización, la IA de agente puede agregar miles a millones de puntos finales nuevos en el borde. Estos agentes operan en numerosos lugares, ya sean diferentes nubes, locales, el borde, and many others., lo que hace que la crimson sea más susceptible al ataque.
Un enfoque integral para abordar los desafíos de seguridad de la IA agente
Las organizaciones pueden abordar los desafíos de seguridad de la IA agente aplicando soluciones de seguridad y mejores prácticas en cada uno de los cuatro pasos operativos básicos:
- Percepción y recopilación de datos: Las empresas necesitan una alta conectividad de crimson de ancho de banda que esté encriptada de extremo a extremo para permitir a sus agentes recopilar la enorme cantidad de datos requeridos para funcionar. Recuerde que estos datos pueden ser sensibles o muy valiosos, dependiendo del caso de uso. Las empresas deben implementar una solución de conectividad cifrada de alta velocidad para ejecutarse entre todas estas fuentes de datos y proteger los datos confidenciales y PII.
- Toma de decisiones: Las empresas deben asegurarse de que sus agentes de IA tengan acceso a los modelos correctos y la infraestructura de AI y ML para tomar las decisiones correctas. Al implementar un firewall en la nube, las empresas pueden obtener la conectividad y la seguridad que sus agentes de IA necesitan para acceder a los modelos correctos de manera auditable.
- Ejecución de acción: Los agentes de IA toman medidas basadas en la decisión. Sin embargo, las empresas deben identificar qué agente de los cientos o miles de ellas tomaron esa decisión. También necesitan saber cómo se comunican sus agentes entre sí para evitar conflictos o “robots luchando contra robots”. Como tal, las organizaciones necesitan observabilidad y trazabilidad de estas acciones tomadas por sus agentes de IA. La observabilidad es la capacidad de rastrear, monitorear y comprender los estados internos y el comportamiento de los agentes de IA en tiempo actual. La trazabilidad es la capacidad de rastrear y documentar datos, decisiones y acciones realizadas por un agente de IA.
- Aprendizaje y adaptación: Las empresas gastan millones, si no cientos de millones o más, para ajustar sus algoritmos, lo que aumenta el valor y la precisión de estos agentes. Si un mal actor se apodera de ese modelo y lo exfiltra, todos esos recursos podrían estar en sus manos en minutos. Las empresas pueden proteger sus inversiones a través de características de seguridad de salida que protegen contra la exfiltración y las infracciones de comando y management.
Capitalizar la IA de agente de manera segura y responsable
La IA Agentic tiene un potencial notable, lo que permite a las empresas alcanzar nuevas alturas de productividad y eficiencia. Pero, como cualquier tecnología emergente en el espacio de IA, las organizaciones deben tomar precauciones para salvaguardar sus redes y datos confidenciales. La seguridad es especialmente essential hoy en día, considerando malactantes altamente sofisticados y bien organizados financiados por estados-nación, como el tifón de sal y el tifón de seda, que continúan realizando ataques a gran escala.
Las organizaciones deben asociarse con expertos en seguridad en la nube para desarrollar una estrategia de seguridad robusta, escalable y preparada para el futuro capaz de abordar los desafíos únicos de la IA agente. Estos socios pueden permitir a las empresas rastrear, administrar y asegurar su agente de IA; Además, ayudan a proporcionar a las empresas la conciencia que necesitan para satisfacer los estándares relacionados con el cumplimiento y la gobernanza.
