O que é Segurança de IA para Agentes

Visão geral

Segurança de IA para Agentes permite que você adote com segurança agentes de IA em sua organização sem perder visibilidade ou controle sobre como eles acessam dados, usam ferramentas e realizam ações. Você pode proteger fluxos de trabalho de agentes contra injeções de prompt, acesso não autorizado a dados, exposição de dados sensíveis e outros usos indevidos que podem levar a riscos de segurança ou conformidade.

Cato classifica agentes de IA nestas categorias:

Agentes locais normalmente operam no ponto final do usuário e são fornecidos principalmente por terceiros. Agentes gerenciados são geralmente agentes de baixa ou nenhuma codificação, fornecidos por plataformas de nuvem e provedores de SaaS. Agentes personalizados são agentes totalmente codificados que você constrói e executa em pontos finais ou em ambientes de nuvem.

Segurança de IA para Agentes oferece uma maneira unificada de monitorar e governar esses tipos de agentes nos ambientes que você gerencia. Isso ajuda você a implantar agentes de IA com confiança, mantendo a aplicação de políticas, reduzindo riscos operacionais e apoiando seus requisitos de conformidade.

Riscos Apresentados por Agentes de IA

Agentes de IA que operam de forma autônoma e interagem com ferramentas, dados e sistemas externos introduzem riscos únicos de segurança, conformidade e governança que vão além das ameaças tradicionais de chatbots de IA.

• Ataques específicos de IA - incluindo: injeção de prompt, tentativas de fuga e ataques de múltiplas interações, projetados para manipular o comportamento dos agentes. Ao contrário de chatbots, agentes também podem ser atacados por meio de suas respostas a ferramentas (injeção de prompt indireta), onde uma carga maliciosa na saída de uma ferramenta pode sequestrar as ações do agente.
• Exfiltração de dados - agentes que têm acesso a repositórios de código, APIs internas, sistemas CRM ou sistemas de arquivos. Esses agentes podem, inadvertidamente ou maliciosamente, vazar dados sensíveis, como código-fonte, credenciais, identificadores pessoais ou dados financeiros, através de chamadas de ferramentas ou saídas de modelos.
• Agentes sombras - podem haver agentes de IA não gerenciados ou não autorizados instalados por funcionários sem a aprovação de TI, criando pontos cegos na postura de segurança. Isso inclui instâncias pessoais de assistentes de codificação operando sem licenças empresariais ou controles de segurança.
• Riscos de servidores MCP - servidores MCP maliciosos ou mal configurados podem expor dados sensíveis, executar comandos não autorizados ou introduzir vulnerabilidades no fluxo de trabalho do agente.
• Violações de conformidade - falha em atender aos requisitos regulatórios para sistemas de IA, como a Lei de IA da UE, ou políticas internas que regem a geração de código, manuseio de dados e tomada de decisões automatizadas.
• Lacunas de governança - falta de visibilidade sobre quais agentes estão implantados, a quais ferramentas estão conectados e quais dados podem acessar, impossibilitando a aplicação consistente de políticas de segurança em toda a organização.