Flujos de datos de referencia y modelos de amenazas para evaluaciones de seguridad

La seguridad es fundamental para construir sistemas de agentes de IA fiables. Este artículo ofrece arquitecturas de referencia y enfoques de modelado de amenazas para ayudarte a identificar límites de seguridad, evaluar riesgos e implementar controles adecuados en tus soluciones de agentes.

En este artículo aprenderá a:

• Mapea flujos de datos de agentes para identificar puntos de control de seguridad.
• Aplicar metodologías de modelado de amenazas a las arquitecturas de agentes.
• Entiende los límites de confianza en implementaciones de motores personalizados.

Flujo de datos de referencia de agentes

Los flujos de datos de agentes comunes comienzan con las indicaciones de usuario entrando en el sistema como datos en bruto. El orquestador, ya sea un modelo de lenguaje o un flujo de código lógico, empareja los prompts con la lógica de respuesta adecuada mediante procesos iterativos de detección de intención y correspondencia de respuestas.

Los agentes complejos pueden necesitar múltiples iteraciones de detección de intención y coincidencia de respuestas cuando el contexto inicial no es suficiente para respuestas precisas. Por ejemplo, procesar "resumir mis correos" requiere llamadas a herramientas para recuperar datos de conexión a tierra que asignan la identidad del usuario a cuentas de correo correspondientes.

Cada paso en el flujo de datos representa un posible límite de seguridad y un punto de control donde debes hacer cumplir los requisitos de confianza, trazabilidad y transparencia para mantener la integridad del sistema y la confianza del usuario.

Modelos de amenazas

El modelado de amenazas proporciona enfoques para identificar y mitigar riesgos de seguridad en las arquitecturas de agentes. Utiliza herramientas consolidadas como la Microsoft Threat Modeling Tool para crear modelos de amenazas personalizados para tus implementaciones específicas de agentes.

Modelo de amenaza de agente de motor personalizado

Los agentes de motores personalizados necesitan un modelado completo de amenazas para abordar los límites de servicio, los flujos de datos y los posibles vectores de ataque a lo largo de todo el ecosistema de agentes.

Los modelos de amenaza deben tener en cuenta la naturaleza distribuida de las arquitecturas de agentes, incluyendo interfaces cliente, servicios de orquestación, modelos de lenguaje, integraciones de herramientas y fuentes de datos. Cada componente representa superficies de ataque potenciales que requieren controles de seguridad y monitorización adecuados.