无论意图如何,防御者都必须像对待人类攻击者一样认真对待AI代理的访问尝试。关键在于分析代理的工作流程以及围绕任何敏感系统访问的一系列操作。通过跟踪代理从请求到响应的路径,并检查异常请求之前和之后的活动,组织可以识别潜在的漏洞。像对抗性暴露验证(AEV)这样的工具可以帮助测试这些工作流程,并确保防御措施能有效防止未经授权的数据检索或泄露。 AI
影响 强调了对AI代理进行稳健安全测试的必要性,以防止滥用和数据泄露。
排序理由 文章讨论了AI代理的安全测试策略,以行业专家的建议为框架。
- Agentforce
- AttackIQ
- Jon Baker
- Microsoft Copilot for Microsoft 365
- MITRE ATLAS
- noma.security
- Salesforce
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