Рабочие процессы агентного ИИ в кибербезопасности: управление и риски скачать в хорошем качестве

Рабочие процессы агентного ИИ в кибербезопасности: управление и риски

Рабочие процессы агентного ИИ в кибербезопасности: возможности, проблемы и управление с помощью модели MCP 🎙️ Шри Кирти Суггу, старший инженер по кибербезопасности, Visa 📍 Доклад на саммите SANS CloudSecNext 2025 Рабочие процессы агентного ИИ — автономные конвейеры, в которых большие языковые модели (LLM) планируют, декомпозируют и выполняют последовательности задач — быстро внедряются в кибербезопасность для поиска угроз, реагирования на инциденты и управления уязвимостями. Однако неуправляемая автономность влечет за собой значительные риски: несанкционированные действия, утечка данных, неправильная конфигурация и скрытое уклонение от контроля. В данной статье мы (1) рассматриваем архитектуру рабочих процессов агентного ИИ, (2) подробно описываем уникальные проблемы безопасности, которые они создают, (3) представляем модель «Контекст–Протокол–Стандарт» (MCP) в качестве основы управления и (4) оцениваем ее эффективность в прототипе сценария центра управления безопасностью (SOC). Мы обнаружили, что MCP снижает количество несанкционированных действий на 85%, сокращает среднее время обнаружения на 70% и обеспечивает задержку всего в 12 мс на вызов. В заключение мы предлагаем лучшие практики и дорожную карту для безопасной интеграции агентских рабочих процессов в современные операции по кибербезопасности. #AgenticAI #Cybersecurity #AIGovernance