Niniejszy artykuł zawiera podsumowanie kluczowych informacji z wywiadu z Maxem Romanenko, dyrektorem ds. inżynierii w EDB, dostawcy wielomodelowych baz danych. The discussion focuses on how regulated enterprises can eliminate agentic AI risks including sensitive data leakage and non-compliant overreach actions through robust data and infrastructure-layer controls.
Podstawowe różnice między agentami sztucznej inteligencji, użytkownikami ludzkimi i tradycyjnymi aplikacjami
Agenci sztucznej inteligencji różnią się zasadniczo od operatorów ludzkich i konwencjonalnych aplikacji.Agenci sztucznej inteligencji mają zwiększyć globalną siłę roboczą cyfrową o ponad 34% w ciągu trzech lat.Tak szybkie wdrażanie wymaga całkowicie nowych ram kontroli dostępu, zarządzania decyzjami i projektowania infrastruktury.
Tradycyjne aplikacje działają w ramach ustalonych, przewidywalnych parametrów, podczas gdy użytkownicy działają w jasnym kontekście biznesowym opartym na rolach.Autonomicznie interpretują zadania, określać wymagane dane kontekstowe i odbierać informacje na żywo bez stopniowej zgody człowieka.czy zachowanie agenta jest zgodne z przydzielonym zakresem zadańNa przykład agent wykrywający oszustwa bankowe powinien uzyskać dostęp tylko do danych klientów istotnych dla jego bieżącej sprawy, przy ścisłej zarządzaniu danymi w sieci, blokującej dostęp do niepowiązanych danych krzyżowych.
Zarządzanie tożsamością i dostępem specyficznym dla agenta (różne od IAM dla ludzi)
Agenci sztucznej inteligencji wymagają dedykowanych systemów kontroli tożsamości i dostępu kontekstowego i nie mogą polegać na konwencjonalnych ludzkich ramach IAM. Agenci często wykonują setki różnych zadań na godzinę,wymagające dynamicznej regulacji, uprawnienia kontekstowe skoncentrowanespecyficzne dla zadaniai dokładność dostępu oparta na scenariuszu.
Powszechną pułapką bezpieczeństwa przedsiębiorstwa jest przyznanie agentom szerokich uprawnień konta usługi lub pełnych dziedziczonych uprawnień użytkownika ludzkiego,zatwierdzanie jedynie danych uwierzytelniających, a nie uzasadnienia dostępu do danych opartych na zadaniu. Agents with distinct business functions — such as bank fraud analysis and customer service — must be assigned isolated identities and tailored permission boundaries to build rigorous data security guardrails.
Określenie i egzekwowanie granic zezwoleń dla międzysystemicznych agentów sztucznej inteligencji
Agenci sztucznej inteligencji działający w wielu systemach wymagająograniczenia dostępu prewencyjnego i ukierunkowanego na celAgenci powinni uzyskiwać dostęp tylko do danych niezbędnych do realizacji ich bezpośredniego zadania, nawet jeśli użytkownik lub aplikacja odwołująca posiadają szersze uprawnienia.Uprawnienia muszą być ściśle ograniczone do potrzeb zadań w czasie rzeczywistym i wygasają po zakończeniu zadań..
Ogólne zasady warstwy aplikacji nie regulują aktywności agentów obejmujących interfejsy API, systemy wyszukiwania i bazy danych.gdzie znajdują się poufne zapisy i podejmowane są ostateczne decyzje dotyczące dostępu. EDB wykorzystuje natywne uprawnienia oparte na rolach i bezpieczeństwo na poziomie wiersza (RLS) PostgreSQL, aby egzekwować zarządzanie agentami na poziomie bazy danych, zamiast polegać na płaszczyznach sterowania rynku wtórnego.Takie podejście zrównoważy bezpieczeństwo i wydajność, z kompleksową warstwą zarządzania agentami zaplanowaną na przyszłe wydanie.
Zmniejszenie ryzyka zgodności z dziedziczonych uprawnień ludzkich
Architektury zezwoleń korporacyjnych są zaprojektowane dla zaufanych pracowników i aplikacji deterministycznych, a nie autonomicznych, dynamicznie zachowujących się agentów sztucznej inteligencji.Stwarza to poważne ryzyko zgodności dla regulowanych gałęzi przemysłu: pracownicy służby zdrowia i usług finansowych mogą legalnie uzyskać dostęp do poufnych danych pacjentów lub klientów za pośrednictwem ważnych danych uwierzytelniających, ale przekraczają dopuszczalny zakres działalności, co powoduje naruszenie przepisów.
Ostatecznym rozwiązaniem jest zapewnienie każdemu agentowi sztucznej inteligencji unikalnej niezależnej tożsamości, uprawnień do blokowania zadań i oddzielnych uprawnień do czytania/pisania.Kontrolki na poziomie wiersza bazy danych zapewniają dokładną widoczność danych, zapobiegając temu, by agencje stawały się nieuregulowanymi obwodami systemów zgodności przedsiębiorstw.
Audyt, kontrola na poziomie rzędu i standardy polityki dla regulowanych środowisk sztucznej inteligencji
Audyt agenta w zakresie zgodności wymaga śledzenia od końca do końca, pełnego rejestrowania tożsamości agenta, źródła wywołania, dostęp do danych, zasad autoryzacji,W celu zrekonstruowania pełnego kontekstu biznesowego Skuteczne zarządzanie opiera się nawprowadzenie w życie native data layerZa pośrednictwem wbudowanych kontrol PostgreSQL, zamiast retrospektywnego audytu.
Systemy muszą również odróżniać poziomy ryzyka między czynnościami odczytu i zapisu agenta z uprawnieniami dostosowanymi do scenariusza.dostęp do danych klientów w celu dochodzenia w sprawie oszustw różni się od rutynowych zapytań dotyczących obsługi klientaBezpieczeństwo na poziomie rzędu blokuje dostęp poza zasięgiem w źródle,ograniczanie agencji jedynie do zapisów dopasowanych do zadań i wyeliminowanie zagrożeń związanych z ekspozycją danych wrażliwych w masie.
Bezpieczne wykorzystanie sztucznej inteligencji w regulowanych gałęziach przemysłu za pośrednictwem infrastruktury danych państwowych
Organizacje finansowe, telekomunikacyjne i opieki zdrowotnej muszą przestrzegać podstawowej zasady:Przyprowadź sztuczną inteligencję do danych, a nie dane do sztucznej inteligencji. Regulowane dane wrażliwe nigdy nie mogą być migrowane na zewnętrzne, niekontrolowane platformy, co łamie granice suwerennego zarządzania i stwarza ryzyko narażenia.
Przedsiębiorstwa powinny wdrażać sztuczną inteligencję i analitykę wraz ze swoimi istniejącymi zaufanymi, zarządzanymi bazami danych.i agentyczna sztuczna inteligencja na jednej zgodnej architekturze eliminuje rozdrobnione platformy i niespójne modele sterowania, unikając przymusowej migracji danych i zamknięcia dostawców.
Suwerenność danych: od terminów prawnych do egzekwowania technicznego
Suwerenność danych nie może pozostać jedynie wymogiem prawnym lub umownym, ale musi być wbudowana w logikę systemu w czasie uruchamiania.takie jak nieuprawnione gromadzenie danych, cross-domain querying lub regulowane wycieki danych. Regulowane przedsiębiorstwa muszą egzekwować suwerenne kontrole na warstwie danych za pośrednictwem autoryzacji bazy danych i bezpieczeństwa na poziomie wiersza, aby dostarczyć w czasie rzeczywistym,obowiązkowe ograniczenia bezpieczeństwa.
Rola agentów sztucznej inteligencji w zarządzaniu suwerennością
Agenci sztucznej inteligencji mogą wspierać zarządzanie suwerennością danych, aleNigdy nie może służyć jako ostateczny autorytetEfektywnie identyfikują nieprawidłowe schematy dostępu, niezgodne z prawem wykorzystanie danych oraz wykrywają przestarzałe konfiguracje, zmniejszając obciążenie ręczną inspekcją w złożonych nowoczesnych środowiskach danych.
Jednak podstawowe zasady suwerenności i granice bezpieczeństwa muszą być określone i kontrolowane przez ludzkich administratorów.Agenci sztucznej inteligencji działają ściśle w ramach ram zarządzania ustalonych przez przedsiębiorstwo i nie mają uprawnień do przełamania ustalonych zasad zgodności i suwerenności.
Pekin Qianxing Jietong Technology Co., Ltd.
Sandy Yang, dyrektor ds. strategii globalnej
WhatsApp / WeChat: +86 13426366826
Email: yangyd@qianxingdata.com
Strona internetowa: www.qianxingdata.com/www.storagesserver.com
Skoncentruj się na biznesie:
Dystrybucja produktów ICT/Integracja systemów i usługi/Rozwiązania infrastrukturalne
Dzięki ponad 20-letniemu doświadczeniu w dystrybucji IT współpracujemy z wiodącymi światowymi markami w celu dostarczania niezawodnych produktów i profesjonalnych usług.
Używanie technologii do budowy inteligentnego świata•Twój zaufany dostawca usług produktów ICT!
Twoja wiadomość musi mieć od 20 do 3000 znaków!
Polish
