Безопасность LLM агентов
О разделе
Этот раздел посвящен безопасности LLM агентов, включая уязвимости, атаки и их применение в кибербезопасности.
Основные концепты
LLM Agent
LLM Agent - это интеллектуальная система, использующая большую языковую модель для выполнения задач.
MultiAgent
MultiAgent: Когда существует ансамбль из множества агентов, выполняющих одну большую задачу - это называется мульти-агентной системой. Она использует LLM, в качестве ядра, которое отвечает за планирование задач и принятие решений.
Память
Память в автономных агентах можно разделить на два основных типа:
- Краткосрочная память: Способность агента использовать данные из контекста, временно сохраняя информацию во время одного взаимодействия.
- Долгосрочная память: Позволяет агенту хранить и вспоминать информацию в течение длительных периодов времени.
Планирование
Планирование включает способность агента разбивать сложные задачи на управляемые подцели:
- Декомпозиция задач: Разбиение большой задачи на меньшие, более управляемые шаги
- Самоанализ: Оценка прошлых действий и улучшение стратегий
- Внешние инструменты планирования: Использование классических методов планирования
Действие
Действие относится к выполнению задач на основе планирования и памяти агента:
- Использование инструментов: Взаимодействие с внешними API и инструментами
- ReAct Framework: Интеграция рассуждений и действий
- Динамическое взаимодействие: Адаптация действий на основе обратной связи
Сравнение фреймворков
| Фреймворк | Ключевые особенности | Область применения | Лицензия | Поддержка языков | Распределенные системы |
|---|---|---|---|---|---|
| LangChain | - Блочная архитектура - Управление памятью - Интеграция инструментов | Общего назначения | MIT | Python, JavaScript | Ограниченно |
| AutoGPT | - Автономное достижение целей - Долгосрочная память - Может писать промпты для себя | Автономные агенты | MIT | Python | Нет |
| AgentGPT | - Веб-интерфейс - Декомпозиция задач - GUI | Автоматизация задач | MIT | TypeScript | Да |
| BabyAGI | - Приоритизация задач - Простая архитектура - Фокус на обучении | Исследования и образование | MIT | Python | Нет |
| Lyzr | - Коммерческая платформа для корпораций - Масштабируемая архитектура - Готовые агенты с ролями | Решение для корпораций | Commercial | Python | Да |
| CrewAI | - Мульти-агентная коллаборация - Агенты с ролями - Координация и управление агентами | Построение сложных агентных систем | Apache 2.0 | Python | Да |
Ключевые различия
| Категория | Особенности | Примеры/Детали |
|---|---|---|
| Фокус на архитектуру системы | - Ориентация на задачи - Блочная структура - Мульти-агентность - Корпоративное решение | - BabyAGI, AgentGPT - LangChain - CrewAI - Lyzr |
| Оптимизация под разные применения | - Исследования - Корпоративные решение - Автоматизация под себя - Для обучения | - Академические проекты - Бизнес-решения - Индивидуальные инструменты - Обучающие платформы |
| Упрощённый подход к разработке | - Low-code решения - Программно-интенсивный - Визуальные управление агентами - API-first дизайн | - No-code платформы - Кастомная разработка - Drag-and-drop интерфейсы - API интеграция |
| Варианты развертывания | - Cloud-native - Self-hosted - Гибридное развертывание - Edge computing | - Облачные платформы - On-premise решения - Смешанные среды - Edge-devices |
LLM Агенты в кибербезопасности
Основные свойства агентов
| Базовые компоненты | Описание |
|---|---|
| Определение роли | Специфические функции безопасности и разделение обязанностей |
| Постановка целей | Четкие цели для обеспечения защиты и критерии успеха |
| Предыстория | Детальные возможности и операционный контекст |
| Доступ к инструментам | Интеграция с инструментами безопасности и API |
Ключевые возможности
| Возможность | Описание |
|---|---|
| Наследование задач | Способность получать и делегировать задачи |
| Управление границами | Работа в рамках определенных ограничений, которые могут быть наложены на агента |
| Использование инструментов | Эффективное применение инструментов безопасности и API |
| Совместная оценка | Оценка и координация с другими агентами |
Применение в безопасности
| Категория | Функции |
|---|---|
| Обнаружение угроз | - Мониторинг в реальном времени - Автоматизированное реагирование на инциденты |
| Использование в SecOps | - Круглосуточный автономный мониторинг - Автоматизация рутинных задач |
| Управление уязвимостями | - Непрерывная оценка безопасности - Автоматизированное сканирование |
| Расследование инцидентов | - Автоматический сбор доказательств - Реконструкция временной шкалы |
Ландшафт безопасности
OWASP Top 10 для AI агентов (Неофициальный)
| Категория | Риск | Описание |
|---|---|---|
| AAC-01 | Захват авторизации и контроля | Несанкционированный контроль действий агента |
| ACS-02 | Взаимодействие с критическими системами | Небезопасное взаимодействие с критическими системами |
| AGI-03 | Манипуляция целями | Злонамеренное изменение целей агента |
| AHE-04 | Эксплуатация галлюцинаций | Использование ложных предположений агента |
| AIC-05 | Цепочка воздействия | Каскадные эффекты действий агента |
| AMC-06 | Манипуляция памятью | Вмешательство в память агента |
| AOR-07 | Эксплуатация оркестрации | Уязвимости мульти-агентных систем |
| ARE-08 | Истощение ресурсов | DoS атаки и истощение ресурсов |
| ASC-09 | Атаки на цепочку поставок | Скомпрометированные зависимости |
| AKP-10 | Отравление базы знаний | Загрязнение базы знаний агента |
Практические лаборатории
| Проект | Тип | Особенности | Назначение |
|---|---|---|---|
| Damn Vulnerable LLM Agent | Уязвимое приложение | - Тестирование ReAct агентов - Сценарии инъекций промптов - Практика Prompt Injection | Изучение атак на LLM агентов |
| Medusa | Тестовая платформа | - Тестирование уязвимостей агентов - Оценка безопасности - Симуляция атак | Обучение атакам |
Исследования и публикации
Академические статьи
| Название | Авторы | Год | Ключевые выводы |
|---|---|---|---|
| Security Concerns with AI Agents | VPNRanks | 2024 | - 52.5% утечек данных к 2025 - Рост рынка до $7.41B |
| Key Challenges in AI Agent Security | Tal Eliyahu | 2024 | - Описывает риски конфиденциальности - Проблемы для обеспечения безопасности агентов |
| Beyond RCE: Autonomous Code Execution | Security Runners | 2024 | - Описывает риски выполнения кода - Угрозы среде, где агент может быть использован |
| Exploiting Huggingface's Assistants | Lasso Security | 2023 | - Описывает уязвимости извлечения данных из агентной системы, которая была сделана в huggingface |
Инструменты и фреймворки для применения в ИБ
| Проект | Тип | Описание | Особенности |
|---|---|---|---|
| HackSynth | Фреймворк | Тестирование безопасности AI | - Оценка уязвимостей - Симуляция атак |
| OsintAGI | Инструмент | Автоматизация OSINT | - Сбор информации - Анализ данных |
| Agent-Smith | PoC | Эксплуатация уязвимостей | - Jailbreak - Уязвимости агентов |
| AI-OPS | Платформа | Тестирование безопасности | - Обнаружение рисков - Автоматизация реагирования |
| PentAGI | Инструмент | Тестирование безопасности | - Автономные AI агенты - Мониторинг |
Бенчмарки и инструменты для оценки безопасности агентов
| Проект | Фокус | Метрики | Ключевые особенности |
|---|---|---|---|
| Agent-Attack | Тестирование атак | Уязвимости безопасности | - Векторы атак - Оценка защиты - Оценка рисков |
| Auto-Pen-Bench | Пентест | Бенчмарки безопасности | - Автоматизированное тестирование - Метрики производительности - Оценка безопасности |
| ASB | Бенчмарк безопасности | Безопасность агентов | - Метрики безопасности - Анализ производительности - Тестирование уязвимостей |
| LLM-Agent-Benchmark | Комплексный | Оценка агентов | - Тестирование безопасности - Метрики производительности - Коллекция бенчмарков |
Проекты
| Проект | Тип | Назначение | Особенности |
|---|---|---|---|
| Multi-Agent-SecOps | SecOps | Безопасность с использованием агентов и LLM | - Обнаружение угроз - Автоматизация реагирования - Мониторинг безопасности |
| Cyber-Security-LLM-Agents | SecOps | Безопасность с использованием агентов | - Автоматизация безопасности - Анализ угроз - Координация агентов для реагирования на инциденты |
| Ridge Security | Платформа | AI решение для безопасности | - Оценка уязвимостей - Тестирование безопасности - Управление рисками |
Технические презентации
| Название | Организация | Год | Ключевые темы |
|---|---|---|---|
| The Double AI Agent | Black Hat EU | 2024 | - Техники манипуляции агентами - Сценарии двойных агентов |
| Mind the Data Gap | Black Hat EU | 2024 | - Приватность в AI агентах - Мульти-агентные системы |
| Agentic AI: New Frontier | AI Security Union | 2024 | - Про то, как AI Agents могут быть использованы в кибербезопасности - Тренды |
| Agent Security Analysis | arXiv | 2024 | - Фреймворки безопасности - Оценка уязвимостей |
Ресурсы сообщества
- OWASP AI Agent Security Project - Неофициальный репозиторий
- OWASP Slack #team-llm-autonomus-agents - Обсуждения сообщества
