セキュリティは信頼性の高いAIエージェントシステムを構築するための基本です。 この記事では、セキュリティの境界を特定し、リスクを評価し、エージェントソリューションに適切なコントロールを実装するための参考アーキテクチャと脅威モデリング手法を提供します。
この記事では、次の方法について説明します。
- エージェントのデータフローをマッピングしてセキュリティコントロールポイントを特定します。
- 脅威モデリング手法をエージェントアーキテクチャに適用しましょう。
- カスタムエンジン実装における信頼の境界を理解しましょう。
エージェント参照データフロー
一般的なエージェントのデータフローは、ユーザープロンプトが生データとしてシステムに入力するところから始まります。 言語モデルであれ論理コードフローであれ、オーケストレーターは反復的な意図検出および応答マッチングプロセスを通じて、プロンプトを適切な応答ロジックにマッチングします。
複雑なエージェントは、初期のコンテキストだけでは正確な応答が得られない場合、意図検出と応答マッチングを複数回繰り返し行う必要があるかもしれません。 例えば、「メールの要約」を処理するには、ユーザーの身元を適切なメールアカウントにマッピングするグラウンディングデータを取得するためのツール呼び出しが必要です。
データフローの各ステップは潜在的なセキュリティ境界線および制御ポイントであり、システムの完全性とユーザーの信頼を維持するために信頼、トレーサビリティ、透明性の要件を強制する必要があります。
脅威モデル
脅威モデリングは、エージェントアーキテクチャにおけるセキュリティリスクを特定し軽減するためのアプローチを提供します。 Microsoft Threat Modeling Toolのような確立されたツールを使い、特定のエージェント実装に合わせたカスタマイズされた脅威モデルを作成しましょう。
カスタムエンジンエージェント脅威モデル
カスタムエンジンエージェントは、サービス境界、データフロー、潜在的な攻撃経路に対処するための包括的な脅威モデリングが必要です。
脅威モデルは、クライアントインターフェース、オーケストレーションサービス、言語モデル、ツール統合、データソースなど、エージェントアーキテクチャの分散性を考慮しなければなりません。 各コンポーネントは、適切なセキュリティ管理と監視を必要とする潜在的な攻撃面を表しています。