Hướng dẫn đầy đủ về quy trình làm việc của AI và AppSec Agent

Informatec Digital » Recursos » Hướng dẫn đầy đủ về quy trình làm việc của AI và AppSec Agent

Có lẽ bạn đã từng nghe về trí tuệ nhân tạo tạo sinh (generative AI), nhưng điều đang được ấp ủ hiện nay còn mạnh mẽ hơn nhiều. Chúng ta không chỉ nói về những cuộc trò chuyện đơn giản trả lời câu hỏi, mà là về... quy trình làm việc của tác nhânCác hệ thống có khả năng tự điều khiển, suy luận về một vấn đề và thực hiện các hành động thực tế để giải quyết vấn đề đó mà không cần chúng ta phải đưa ra hướng dẫn từng bước.

Sự thay đổi mô hình này không phải là lời hứa cho tương lai, mà nó đang diễn ra rồi. làm lung lay nền tảng của nhiều ngành công nghiệp.Từ quản lý sức khỏe đến phát hiện gian lận tài chính, khả năng hoạt động như một tác nhân tự chủ của AI đang cho phép các công ty tinh giản các quy trình mà trước đây đòi hỏi sự giám sát liên tục và tốn nhiều công sức của con người.

Bài viết liên quan:

Sử dụng AST trong quy trình làm việc và mã hóa bảo mật

Trí tuệ nhân tạo dựa trên tác nhân so với trí tuệ nhân tạo truyền thống

Nói một cách đơn giản, trí tuệ nhân tạo truyền thống giống như một trợ lý tuân theo sách hướng dẫn: nếu A xảy ra, thì hãy làm B. Nó mang tính xác định và bị hạn chế. Ngược lại, Trí tuệ nhân tạo tác nhân (Agent AI) có khả năng suy luận.Lập kế hoạch lộ trình và sử dụng các công cụ bên ngoài, chẳng hạn như API hoặc thiết bị đầu cuối, để đạt được mục tiêu phức tạp. Nó không chỉ cung cấp cho bạn câu trả lời, mà còn... thiết kế và thực hiện quy trình làm việc cần thiết để hoàn thành nhiệm vụ.

Các trụ cột hỗ trợ mô hình này là: khả năng thích ứng và tính tự chủNếu một tác nhân gặp phải trở ngại, chẳng hạn như API không phản hồi, nó có thể chuyển hướng và tìm kiếm giải pháp thay thế, như đã xảy ra trong các cuộc trình diễn nổi tiếng của Andrew Ng, nơi AI ​​thay thế công cụ bị lỗi bằng Wikipedia để hoàn thành nhiệm vụ. Sự linh hoạt này chính là điều cho phép AI... giảm đáng kể các nhiệm vụ thường ngày và lặp đi lặp lại.

Tác động thực tế đến các lĩnh vực chiến lược

Trong lĩnh vực khách hàngChúng ta đang chuyển từ các chatbot cứng nhắc sang các tác nhân phân tích ý định thực sự của người dùng và cá nhân hóa giải pháp trong thời gian thực. Ước tính đến năm 2025, phần lớn các công ty sẽ tích hợp các hệ thống này. Quản lý các yêu cầu và chuyển tiếp các trường hợp cần thiết Không cần sự can thiệp của con người, giúp nâng cao hiệu quả hoạt động.

Lĩnh vực tài chính đã tìm thấy trong những dòng vốn này một công cụ mạnh mẽ để phát hiện gian lận thời gian thựcTrong khi các biện pháp an ninh truyền thống đôi khi phản ứng quá muộn, trí tuệ nhân tạo (AI) phân tích các mô hình đáng ngờ ngay lập tức, ngăn chặn tội phạm trước khi nó xảy ra. Không phải ngẫu nhiên mà các ngân hàng đã đầu tư vào công nghệ này. hàng tỷ đô la trong AI gần đây.

Mặt khác, trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, những luồng thông tin này hứa hẹn sẽ giải quyết được sự hỗn loạn trong việc phân bổ nguồn lực. Hãy tưởng tượng một hệ thống mà... ưu tiên chăm sóc bệnh nhân Dựa trên mức độ khẩn cấp và phân bổ giường bệnh một cách linh hoạt. Mặc dù việc triển khai rộng rãi diễn ra dần dần, xu hướng cho thấy người dùng ưa chuộng trí tuệ nhân tạo (AI) hơn. các nhiệm vụ hành chính cơ bảnnhờ đó giảm bớt gánh nặng cho đội ngũ y tế.

Cách mạng hóa bảo mật ứng dụng: Vượt xa SAST và DAST

Đây là lúc mọi thứ trở nên thú vị. Có một quan điểm khá gây tranh cãi cho rằng các quy trình làm việc dựa trên tác nhân trong lĩnh vực bảo mật về cơ bản là các công cụ để... phân tích tĩnh (SAST) và động (DAST)Nhưng với một vòng lặp suy luận ở trên. Thay vì chạy kiểm tra và chờ báo cáo, tác nhân sẽ nhập một chu kỳ đánh giá liên tụcPhân tích mã nguồn, quan sát hành vi khi thực thi và điều chỉnh hướng đi dựa trên những gì tìm thấy.

Phương pháp này đặc biệt nguy hiểm trong việc phát hiện Những sai sót logic và các trường hợp ranh giới mà chúng ta thường bỏ sót. Hệ thống không chỉ tìm kiếm các chữ ký quen thuộc mà còn cố gắng hiểu ngữ cảnh, cho phép chúng ta khám phá ra nhiều điều. các tuyến đường khai thác nhiều bước hoặc những lỗi, dù về mặt kỹ thuật vẫn hoạt động được, nhưng lại tiềm ẩn rủi ro tuyệt đối. Tuy nhiên, chúng ta không nên quá phấn khích: Trí tuệ nhân tạo vẫn rất tuyệt vời và Nó không thay thế các kỹ sư bảo mật ứng dụng.Nhưng điều đó lại giúp tăng cường khả năng của nó một cách đáng kinh ngạc.

Rủi ro và biện pháp giảm thiểu trong việc áp dụng tác nhân

Không phải lúc nào mọi chuyện cũng suôn sẻ. Việc trao quyền tự chủ cho AI tiềm ẩn những rủi ro kỹ thuật nghiêm trọng mà các nhóm bảo mật phải giám sát. Một trong những mối nguy hiểm rõ ràng nhất là... lạm dụng công cụMột tác nhân có thể thực thi lệnh cập nhật làm gián đoạn quá trình sản xuất hoặc tệ hơn là in các biến môi trường ra nhật ký, gây nguy hiểm cho hệ thống. bí mật và chìa khóa nhạy cảm.

• Lạm dụng khóa API: Nếu một tác nhân có quá nhiều quyền hạn, bất kỳ sai sót nào cũng trở thành một sự thay đổi hệ thống nghiêm trọng (Quyền hạn quá mức).
• Cài đặt sai: Việc thiếu xác thực trong các trình kết nối như MCP có thể mở ra lỗ hổng cho các kho dữ liệu bí mật.
• Thông tin cập nhật mới nhất: Cài đặt các gói phụ thuộc chỉ vì có phiên bản mới mà không kiểm tra kỹ. rủi ro khắc phục hoặc EPSS Đó là công thức dẫn đến thảm họa.
• Vòng lặp vô hạn: Một tác nhân thiếu kinh nghiệm có thể rơi vào vòng lặp làm quá tải API hoặc liên tục xóa tệp, gây ra tình trạng từ chối dịch vụ nội bộ.

Phát triển dựa trên đặc tả (SDD)

Để ngăn chặn đặc vụ mất kiểm soát và lạc lối khỏi mục tiêu, điều tối quan trọng là phải Phát triển dựa trên đặc tảVề cơ bản, nó bao gồm việc định nghĩa một đặc tả chính thức và rõ ràng trước khi AI chạm vào bất kỳ dòng mã nào. Đặc tả này đóng vai trò như... La bàn của đặc vụGiảm thiểu sự mơ hồ và cho phép kiểm toán quá trình thực hiện dựa trên hợp đồng ban đầu.

Trong các môi trường như quy trình GitHub mới, các thông số kỹ thuật này được viết bằng Markdown thuần túy. Điều này cho phép Trí tuệ nhân tạo tiếp tụcnơi các chuyên viên xử lý việc phân loại sự cố, đề xuất các bản vá tự động cho các lỗi tích hợp và duy trì hệ thống. Tài liệu luôn được cập nhật., loại bỏ khoản nợ kỹ thuật muôn thuở của các tệp README.

Triển khai kỹ thuật: Trường hợp Azure Logic Apps

Đối với những ai muốn áp dụng điều này vào thực tế, các công cụ như Azure Logic Apps cho phép bạn tạo ra... quy trình làm việc của tác nhân tự độngCác hệ thống này sử dụng vòng lặp tác nhân và mô hình ngôn ngữ (như GPT-4o) để xử lý các tác vụ một cách lặp đi lặp lại. Quá trình này bao gồm việc cấu hình... hướng dẫn theo quy định Những điều khoản này xác định vai trò, giới hạn và công cụ mà người đại diện có thể sử dụng.

Điểm mấu chốt ở đây là việc tạo ra công cụ cụ thểVí dụ, một người dự báo thời tiết sẽ cần một công cụ để thu thập thông tin thời tiết và một công cụ khác để gửi email. Các công cụ này được cấu hình với các tham số có thể được tạo ra bởi mô hình hoặc lấy từ các nguồn tĩnh. Đây là điều cơ bản. quản lý độ dài ngữ cảnh Từ lịch sử trò chuyện để tránh lỗi giới hạn token, sử dụng các kỹ thuật giảm thiểu tin nhắn lỗi thời.

Một mẹo hay của chuyên gia là nguyên mẫu với hành động Soạn thảoThay vì kết nối trực tiếp AI với cơ sở dữ liệu thực, các phản hồi được mô phỏng để tinh chỉnh hướng dẫn và tên công cụ mà không gây ra tác dụng phụ cho hệ thống. Khi quy trình ổn định, các trình mô phỏng sẽ được thay thế bằng... kết nối động thực sự.

Việc tích hợp trí tuệ nhân tạo tác nhân vào vòng đời phần mềm và bảo mật đại diện cho một bước tiến vượt bậc về chất lượng. tự động hóa thông minhBằng cách kết hợp khả năng suy luận tự chủ với các quy tắc nghiêm ngặt và phát triển dựa trên đặc tả kỹ thuật, các tổ chức có thể giải phóng các nhà phát triển của mình khỏi gánh nặng máy móc và tập trung vào kiến ​​trúc và chiến lược, miễn là vẫn duy trì sự giám sát của con người tại các điểm triển khai quan trọng.