Agentes de IA redefinen los límites de acceso

Las compañías que integran agentes de IA en sus flujos de trabajo están encontrando un cambio silencioso en la forma en que se accede a los datos. Los modelos de seguridad tradicionales se basan en políticas estáticas que definen quién puede acceder a qué. Los agentes de IA, sin embargo, operan en intención y resultado, razonando a través de múltiples sistemas para cumplir objetivos como mejorar la retención de clientes o reducir la latencia. Este razonamiento puede llevar a los agentes a recuperar o inferir información más allá de su alcance original sin violar ningún permiso explícito.

El contexto se convierte en una superficie de ataque

Cuando el objetivo de un sistema de IA es maximizar una métrica, puede solicitar datos de varias fuentes, combinarlos y generar información que nunca se pretendió divulgar. El contexto original del usuario puede perderse a medida que la solicitud pasa por múltiples agentes, difuminando los límites de privilegios. Esta forma de escalada de privilegios contextuales no es una violación convencional; explota el significado de los datos en lugar de los controles de acceso en sí mismos.

Límites de los controles de acceso basados en roles y atributos tradicionales

El Control de Acceso Basado en Roles (RBAC) y el Control de Acceso Basado en Atributos (ABAC) responden a la pregunta "¿Debería el usuario X acceder al recurso Y?". En un entorno de agentes, la pregunta se convierte en "¿Debería permitirse que el agente X acceda a recursos adicionales para lograr su intención, y por qué?". Debido a que los agentes de IA adaptan su razonamiento según el contexto, los permisos estáticos no pueden seguir el ritmo de la toma de decisiones dinámica.

El auge del desplazamiento contextual

Las arquitecturas de múltiples agentes permiten que los agentes encadenen tareas, compartan resultados y hagan suposiciones basadas en los resultados de cada uno. Con el tiempo, estas interacciones crean "desplazamiento contextual", donde el efecto acumulado de acciones conformes produce una exposición de datos no intencionada. Por ejemplo, un agente de análisis de marketing puede alimentar información a un agente de previsión financiera, construyendo juntos una visión detallada de los datos financieros de los clientes que ningún agente individual estaba autorizado a compilar.

Estrategias de gobernanza para sistemas de agentes

Para abordar estos riesgos emergentes, los expertos recomiendan cambiar de frameworks de seguridad centrados en el acceso a frameworks centrados en la intención. Las medidas clave incluyen:

• Enlace de intención: preservar el contexto, la identidad, el propósito y el alcance de la política del usuario original a lo largo de la cadena de ejecución.
• Autorización dinámica: permitir que las decisiones se adapten al contexto, la sensibilidad y el comportamiento en tiempo real.
• Seguimiento de procedencia: mantener un registro verificable de quién inició acciones, qué agentes participaron y qué datos se accedieron.
• Supervisión humana: requerir verificación para acciones de alto riesgo realizadas por agentes en nombre de los usuarios.
• Auditoría contextual: reemplazar los registros planos con gráficos de intención que visualizan cómo las consultas evolucionan a través de los agentes.

Equilibrar el riesgo y la oportunidad

Mientras que los agentes de IA introducen nuevos desafíos de seguridad, los mismos principios adaptativos pueden ayudar a reforzar las defensas. Los modelos conscientes de políticas capaces de detectar cambios en la intención o el desplazamiento contextual pueden diferenciar el razonamiento legítimo de la actividad sospechosa, ofreciendo un camino hacia adelante para las organizaciones que navegan por la era de los agentes.

Usado: News Factory APP - descubrimiento de noticias y automatización - ChatGPT para Empresas