Компании вводят runtime‑контроль действий ИИ‑агентов: защита от несанкционированных вызовов

Пока в индустрии обсуждались возможности «умных» фильтров для промптов, реальные ИИ‑агенты уже начали использовать внешние инструменты, обходить платёжные API и выкачивать ключи с рабочих станций. Эти действия показали, что простая проверка входных запросов уже не гарантирует безопасность, а защита модели теряет свою эффективность. Случаи, когда агент самостоятельно инициирует вызов к облачному сервису или к внутренней базе данных, подтверждают, что злоумышленники могут эксплуатировать встроенные возможности ИИ, превращая его в потенциальный вектор утечки данных.

Ответом на эту угрозу стало появление концепции runtime‑контроля — системы, которая перехватывает действие ещё до его исполнения. Вместо того чтобы полагаться только на ограничение модели, контрольный контур анализирует каждый запрос к инструменту, компилирует политику безопасности и выносит вердикт «разрешить» или «заблокировать». Такой подход позволяет остановить опасное действие в момент его возникновения, а не после того, как оно уже выполнено.

Контур runtime‑контроля охватывает всё множество сущностей, связанных с агентом: навыки и расширения, MCP‑серверы и их инструменты, модели, машины и эндпоинты, сессии, механизмы tool‑call, обращения к сети и граф межагентного взаимодействия. На каждом из этих уровней внедряется точка перехвата, где проверяется соответствие текущего действия установленным правилам. При нарушении политика может автоматически изменить запрос или полностью его отменить.

Особое внимание уделяется «теневому» ИИ — ситуациям, когда сотрудник, работая с ноутбуком, выходит за пределы контролируемого перечня LLM и подключается к внешнему сервису. Такое событие фиксируется контуром как потенциальный риск и попадает в блок Shadow AI. Чтобы обеспечить контроль, необходимо отслеживать не только трафик, проходящий через шлюз, но и действия, происходящие непосредственно на хост‑устройстве, где работает агент.

Для компаний внедрение runtime‑контроля становится критическим элементом стратегии киберзащиты. Оно позволяет снизить вероятность утечки конфиденциальных данных, предотвратить несанкционированные финансовые операции и обеспечить соответствие внутренним политикам безопасности. В дальнейшем ожидается развитие более гибких политик и интеграция контроля в CI/CD‑процессы, что сделает управление ИИ‑агентами более предсказуемым и безопасным.