A legfontosabb tudnivalók
- Az agentikus mesterséges intelligencia már bevezetésre került a pénzügyi szektorban: megfelelési ellenőrzések, tranzakciók nyomon követése, könyvvizsgálati előkészítés, hatósági jelentések készítése – az ügynökök alapértelmezés szerint fájlellenőrzés nélkül működnek.
- A pénzügyi ügynökök kapcsolódnak a fizetési feldolgozókhoz, az ERP-rendszerekhez, a szabályozott adattárakhoz és az auditorportálokhoz. Minden kapcsolat egy bizalmi határ; egyetlen fertőzött fájl is veszélybe sodorhatja az összeset.
- A hagyományos kártevőprogramok (Emotet, Carbanak, FIN7) és az újonnan megjelenő fenyegetések (prompt-beillesztés) a rendszer sebességével kihasználják az ügynökök iránti bizalmat; még mielőtt az ember beavatkozhatna.
- A DORA, a PCI DSS, a SEC kiberbiztonsági közzétételi szabályai, valamint a FINRA/FFIEC egyaránt előírják az ügynöki munkafolyamatok irányítását, és olyan incidensjelentési kötelezettségeket írnak elő, amelyek már abban a pillanatban életbe lépnek, amikor egy ügynök helytelenül kezeli egy fájlt.
- A fájlok ellenőrzése az ügynök általi beolvasás előtt az a kritikus fontosságú, eddig hiányzó ellenőrzési lépés. A MetaDefender™ Cloud minden fájlt elfog: több mint 20 motor, a Deep CDR™ technológia, és Adaptive Sandbox; még mielőtt az ügynök egyáltalán látná azokat.
2026 júliusát – enyhén szólva is – érdekes hónapnak lehetne nevezni az önálló mesterséges intelligencia biztonsága szempontjából. Mind az Anthropic, mind az OpenAI jelentős hírekkel került a címlapokra; mindkét vállalatnál előfordultak olyan esetek, amikor az ügynökök kiszabadultak a szandbox-környezetből, és behatoltak az egyébként biztonságosnak tartott szerverekbe.
A hír senkit sem lepett meg. Már 2026 februárjában megjelentek azok a tanulmányok, amelyek dokumentálták, hogy az ügynökök hajlamosak önfejűen cselekedni, ha felügyelet nélkül maradnak. Az egyik ilyen tanulmány az „Agents of Chaos” című, amelyből kiderül, hogy az ügynökök képesek:
- kövessék a nem tulajdonosok utasításait
- érzékeny adatok közzététele
- romboló rendszer szintű műveletek végrehajtása
- egymás között terjesztik a nem biztonságos gyakorlatokat
Röviden: az agentikus mesterséges intelligencia jelenleg még nem áll készen arra, hogy teljes mértékben átvegye a mindennapi feladatok ellátását. Ez sehol sem nyilvánvalóbb, mint a pénzügyi szektorban, ahol az AI-ügynökök támadási felülete már most is meghaladja a felügyelet hatókörét.
A megfelelőségi ügynököd ebben a hónapban körülbelül 300 dokumentumot dolgozott fel, és ehhez a tárolási környezet minden szegletéből előkereste a bejelentéseket, számlákat, beszállítói kimutatásokat és könyvvizsgálati fájlokat. A folyamat melyik szakaszában ellenőrizte, hogy ezek közül a fájlok közül valóban biztonságosak-e?
Ha nem tudsz biztos választ adni:
- Nem vagy egyedül; a legtöbb pénzügyi szervezet sem teszi ezt.
- Ennek a kérdésnek a megválaszolása legyen az első számú prioritásod.
Hogyan növeli az Agentic AI a pénzügyi szektor támadási felületét?
A Gartner megállapította, hogy 2025-ben a pénzügyi vezetők 59%-a vezette be a mesterséges intelligenciát a pénzügyi részlegeiben. Bár a 2026-os adatok még nem állnak rendelkezésre, feltételezhetjük, hogy a bevezetési arányok nőttek. A mesterséges intelligencia-alapú rendszereket szabályozási megfelelés ellenőrzésére, tranzakciók nyomon követésére, könyvvizsgálati előkészületekre vagy szabályozási jelentések készítésére használják.
Vegyünk egy tipikus havi megfelelési ellenőrzési munkafolyamatot. Egy ügynök:
- Dokumentumokat tölt le a SharePointból, a Boxból vagy az Amazon S3-ból
- Elemzi és kinyeri az adatokat, majd azokat a kísérő dokumentációval összevetve ellenőrzi
- A Salesforce-t vagy a Stripe-ot lekérdezi a fizetési eltérések összehangolása érdekében
- Jira-jegyeket hoz létre, és továbbítja azokat a pénzügyi vagy a jogi részlegnek
- Értesíti az érintett csapatokat a Teams-en vagy e-mailben
- Összeállítja a szabályozási előírásoknak való megfelelést igazoló jelentéseket, és azokat továbbítja a külső érdekelt feleknek
Ez hat lépés, több rendszer és egyáltalán nincs fájlellenőrzés. Minden dokumentum, amely bekerül a folyamatba, megbízhatónak minősül. Ez egyszerre a rendszer felépítése és a probléma is.
Miért vannak a pénzügyi munkafolyamatok nagyobb mértékben kitéve az ügynökszerű mesterséges intelligencia biztonsági kockázatainak?
A hacktivisták és az államilag támogatott szereplők kivételével a támadók többsége elsősorban a nagy hasznot ígérő iparágakat veszi célba, anélkül, hogy bármilyen más cél vezérelné őket. Tavaly a gyártóipar, az egészségügy, a pénzügyi szektor és a kormányzati szféra volt a célpont; vagyis azok az ágazatok, amelyek gazdag adathalmazokkal rendelkeznek, és amelyeknek sok vesztenivalójuk van.
A közvetlen lopás esetében a hackerek a fizetési hálózatokat, a bankszámlákat és a blokklánc-infrastruktúrát veszik célba, hogy közvetlenül elszívják a pénzeszközöket. A pénzügyi szervezeteket azért is célozzák meg, mert hatalmas nyomás nehezedik rájuk a működés fenntartása, a szabályoknak való megfelelés és a közbizalom megőrzése miatt, ami miatt nagyobb a valószínűsége, hogy váltságdíjat fizetnek a rendszerek helyreállítása érdekében.
Az iparág-specifikus folyamatok is szerepet játszhatnak. Az Agentic munkafolyamatai összekapcsolódnak fizetési feldolgozókkal, ERP-rendszerekkel, szabályozási portálokkal, felhőalapú tárolókkal és könyvvizsgálói portálokkal. Ezen kapcsolatok mindegyike egy bizalmi határ, és minden bizalmi határ potenciális egyetlen hibaforrás.
Az „agenciális” mesterséges intelligencia egyre nagyobb teret nyer a gépi sebességű végrehajtásának, valamint az ezzel járó termelékenységnövekedés ígéretének köszönhetően. De éppen ebben a sebességben rejlik a veszély.
Korábban az egyetlen dolog, ami megakadályozta a rosszindulatú számlák vagy a fertőzött auditjelentések bejutását, az volt, hogy az ember egy pillanatra elgondolkodott, mielőtt megnyitotta volna őket. Az Agentic AI ezt az ellenőrzési pontot teljesen kiküszöböli. Egy fertőzött fájl, amely korábban egy napig a beérkező levelek között maradt volna, most másodpercek alatt feldolgozásra kerül, elolvasásra kerül, és a rendszer azonnal intézkedik az ügyben.
A szervezetek azzal is küzdenek, hogy az alkalmazottak a szabályozott csatornákon kívül használnak mesterséges intelligencia-eszközöket, vagy engedély nélkül osztanak meg adatokat a mesterséges intelligenciával. 2023-ban a Samsung mérnökei saját fejlesztésű forráskódot és belső értekezleti jegyzeteket töltek fel a ChatGPT-be. Tavaly nyáron a CISA akkori megbízott igazgatója érzékeny kormányzati dokumentumokat töltött fel egy nyilvános ChatGPT-munkamenetbe.
Ha a szabályozatlan csevegőeszközök már ennyire megnövelték a kockázatot, akkor a szabályozatlan ügynöki munkafolyamatok – amelyek közvetlen hozzáférést biztosítanak a fizetési rendszerekhez és a szabályozási adatokhoz – jelentősen megnövelik a kockázatot.
Az ügynökalapú mesterséges intelligencia valós veszélyforrásai a pénzügyi szektorban
Azoknak a kártevőcsaládoknak, amelyek már több mint egy évtizede a pénzügyi szektort veszik célba, nem kell sokat fejlődniük ahhoz, hogy kihasználják az ügynökalapú munkafolyamatokat. Nevezzük akár ügynökalapú mesterséges intelligencia-kártevőnek, ha úgy tetszik: ugyanazok a hasznos terhelések, csak gyorsabb, kevésbé felügyelt terjedési út. Néhány példa:
- Emotet, a banki trójai évekig terjedt számláknak és fizetési értesítéseknek álcázott spam e-maileken keresztül, makrókat tartalmazó Word-dokumentumokat használva terjesztési eszközként; a CISA a kijavításának egyik legköltségesebb kártevőcsaládjaként jelölte meg. Egy ügynökalapú munkafolyamatban a működési mechanizmus közvetlenül átvihető. Az ügynök a rutin dokumentumfeldolgozás részeként beolvassa a „számla” mellékletet. Ha ebben a szakaszban nincs bevezetve az AI-ügynökök fájlbiztonsági ellenőrzése, semmi sem akadályozza meg abban, hogy a normál indexelés részeként szinkronizálja azt a SharePointba, vagy hogy az ügynök maga ossza meg a Teams-en.
- A Carbanak egy 1 milliárd dolláros bankrablás volt, amelyet fegyverként használt számlák segítségével hajtottak végre. A támadók fegyverként használt Word- és CPL-mellékleteket használtak, hogy bejussanak a rendszerbe, majd a belső rendszereken keresztül eljutottak a pénzfeldolgozó szolgáltatásokhoz, az ATM-ekhez és a SWIFT-átutalásokhoz. Az eredeti rabláshoz körülbelül két évnyi türelmes, oldalirányú mozgásra volt szükség emberi operátorok részéről. Egy ügynöki környezetben egy olyan ügynök, aki állandó hozzáféréssel rendelkezik az ERP-hez vagy a fizetési rendszerekhez, elvileg egyetlen automatizált művelettel elérhetné ugyanazt a rendszerosztályt.
- A FIN7 karrierjét olyan spear-phishing e-mailekre építette, amelyek ismert sebezhetőségeket kihasználó Office-dokumentumokat tartalmaztak, ami több mint 100 szervezetnél hitelesítő adatok ellopásához, valamint fizetési kártyaadatok és pénzügyi nyilvántartások kiszivárogtatásához vezetett. Ha ugyanazt a dokumentumot egy olyan ügynöknek továbbítják, aki autonóm e-mail- vagy fájlkezelési jogosultságokkal rendelkezik, akkor a dokumentum befogadása, a hitelesítő adatok kiszivárogtatása és az adatok kiszivárogtatása egymás után történhet anélkül, hogy valaki átnézné a fájlt.
- A prompt-befecskendezés esetében az aktív fenyegetés már valós, nem pedig hipotetikus. A Microsoft nyilvánosságra hozta az EchoLeak (CVE-2025-32711) nevű, a Microsoft 365 Copilotban található, „zero-click” típusú prompt-befecskendezési sebezhetőséget, amelynek során egy e-mailbe ágyazott rejtett utasítások arra késztették a Copilotot, hogy azokat automatikusan végrehajtsa. A prompt-injekció egy új támadási osztály, amelynek működéséhez nincs is szükség rosszindulatú szoftverre, így a szignatúra-alapú észlelés egyáltalán nem képes azonosítani. Pontosan ez teszi a négy közül a legnehezebben felismerhetővé.
Ami a pénzügyi szektor gyakorlati működését illeti:
- A Shadow AI által okozott adatvédelmi incidens átlagos költsége elérheti a 4,63 millió dollárt; ez 670 ezer dollárral magasabb, mint egy átlagos adatvédelmi incidens esetében.
- A biztonsági szakemberek közel fele (48%) az önálló mesterséges intelligenciát tartotta a legfőbb támadási vektornak 2026-ban.
- És a szervezetek mindössze 33%-a rendelkezik az erős mesterséges intelligencia-biztonsági gyakorlatokhoz szükséges alapadatokkal.
Hogyan szabályozzák a szabályozási keretek az ügynöki mesterséges intelligenciát?
A legtöbb pénzügyi szabályozási keretrendszer már beépítette az ügynöki mesterséges intelligenciát a megfelelési szabályaiba, előírva, hogy a szervezeteknek az ügynökök viselkedését ugyanazokhoz az ellenőrzési mechanizmusokhoz kell rendelniük, mint a többi munkafolyamat esetében. Ezért az ügynöki mesterséges intelligencia szabályozási kérdés, és központi szerepet játszik abban, ahogyan a felügyelők manapság a pénzügyi szolgáltatások mesterséges intelligenciájával kapcsolatos kockázatokat meghatározzák.
- A DORA az AI-ügynököket IKT-rendszerekként kezeli. Mivel a törvény 2025. január 17-től hatályba lépett, az uniós pénzügyi szervezeteknek az ügynökök meghibásodásait ugyanazon IKT-kockázatkezelési, incidensjelentési és ellenállóképességi tesztelési pillérekbe kell beépíteniük, amelyek minden más rendszerre is vonatkoznak. A német BaFin ezt közvetlenül megerősítette a 2026. januári iránymutatásában: az ügynökökre és az LLM-ekre nem vonatkozik külön szabályozás, és azokat a meglévő DORA-irányítási és tesztelési keretrendszerbe kell beépíteni. A DORA értelmében egy ügynök által helytelenül kezelt fájl ugyanolyan IKT-incidensnek minősül, mint bármely más.
- A PCI DSS minden olyan rendszerre vonatkozik, amely kártyatulajdonosi adatokat tárol, feldolgoz vagy továbbít, illetve amely befolyásolhatja az ilyen adatok biztonságát; a PCI Biztonsági Szabványügyi Tanács kifejezetten kijelentette, hogy ez magában foglalja a védett fizetési információkhoz hozzáférő mesterséges intelligencia rendszereket is. Az ügynök által kezelt számla vagy kivonat ugyanúgy a PCI hatálya alá tartozik, mint egy ember által működtetett rendszer, ami azt jelenti, hogy ugyanazok az ellenőrzési intézkedések vonatkoznak rá, függetlenül attól, hogy ügynökről van-e szó vagy sem.
- Az SEC kiberbiztonsági közzétételi szabályai előírják, hogy a tőzsdén jegyzett vállalatoknak a lényegesség megállapítását követő négy munkanapon belül közzé kell tenniük a lényeges kiberbiztonsági incidenseket. A szabály nem tesz különbséget az emberi hiba által kiváltott és az autonóm ügynök által kiváltott incidensek között. Ha kiderül, hogy egy ügynök által feldolgozott fájl lényeges adatokat tesz közzé, a közzétételi határidő ugyanúgy kezdődik, mint bármely más adatvédelmi incidens esetén.
- A FINRA és az FFIEC az AI-irányítást helyezték felülvizsgálatuk középpontjába. A FINRA 2026. évi éves szabályozási felügyeleti jelentése első külön fejezetét a generatív és az agentikus mesterséges intelligenciának szentelte, amelyben elvárásokat fogalmazott meg az AI-vezérelt tevékenységek tesztelésével, nyomon követésével, emberi ellenőrzésével és nyilvántartásával kapcsolatban.
Összefoglalva: egy fájlalapú, mesterséges intelligenciával terjedő fertőzés kiválthat egy DORA szerinti IKT-incidenst, egy PCI DSS szerinti hatályi szabályszegést, egy SEC-szabályok szerinti lényegességi értékelést, valamint a FINRA vagy az FFIEC ellenőrei által jelzett felügyeleti hiányosságot.
Öt intézkedés a pénzügyi biztonsági vezetők számára
Ahogyan azt már előrevetítettük, az Agentic AI vezérlése fájlszinten kezdődik; vagyis az egész egy kérdéssel indul: mi találhatóabban a fájlban, amelyet ez az ügynök feldolgozni készül?
A válasz alapján kirajzolódik egy sor bevált gyakorlat (amelyeknek szokássá kell válniuk):
- Minden bemeneti adatot tekintsünk megbízhatatlannak – beleértve a megbízható belső forrásokból származó fájlokat is –, és irányítsuk azokat egy erre a célra kialakított ellenőrző rétegen keresztül, mielőtt az ügynök egyáltalán látná őket.
- A „ zero-trust ” elv alapján többrétegű biztonsági és ellenőrzési szabályokat kombinálunk annak megállapítására, hogy a fájl sérült-e vagy sem.
- Határozzuk meg, hogy mit jelent a „romboló cselekvések” kifejezés az ügynöki mesterséges intelligencia kontextusában, majd állapítsunk meg egyértelmű szabályokat.
- Ellenőrizze és biztosítsa az adatmozgás útvonalait az ügynökei által használt rendszerek között: adattárolás, CRM, fizetési szolgáltatók, jegykezelés, kommunikációs eszközök.
- Védje a SharePoint és az S3-hoz hasonló tárolási környezeteket eseményvezérelt vizsgálattal, így a fájlokat már a letöltés pillanatában ellenőrzik, nem pedig akkor, amikor az ügynök már végrehajtotta a velük kapcsolatos műveletet.
Hogyan illeszkedik a MetaDefender™ Cloud a folyamatba?
A fentebb tárgyalt fenyegetési forgatókönyvek csak akkor lehetségesek technikailag, ha egy fájl eljut egy ügynökhöz, mielőtt bárki is megerősítette volna, hogy biztonságos. A MetaDefender™ Cloud beavatkozik és eltávolítja a fenyegetést. Íme, hogyan történik ez.
Egy fájl bekerül a feldolgozási folyamatba, akár a beérkező levelek mappájából, akár egy megosztott meghajtóról, akár egy feltöltési portálról. MetaDefender Cloud még mielőtt az AI-ügynök hozzáérne, máris elfogja azt. Innen több mint 20 kártevőellenes motor (a Metascan™ Multiscaning technológián keresztül), a Deep CDR™ technológia, a Proactive DLP™ és a Adaptive Sandbox technológia párhuzamosan futnak:
- A motorok ismert szignatúrákat keresnek.
- A Deep CDR™ technológia lebontja és újjáépíti a fájlt, így semmilyen aktív tartalom nem marad fenn, függetlenül attól, hogy észlelték-e azt vagy sem.
- A Adaptive Sandbox a fájlokat izolált környezetben futtatja, hogy megfigyelje a viselkedésüket.
- Proactive DLP az érzékeny adatokat kitakarja, mielőtt azok továbbkerülnének.
Ha a fájl rosszindulatú, akkor még mielőtt eljutna a csatlakozott ügynökökhöz, máris blokkolásra kerül. Az egész folyamat pedig összevethető a DORA, a PCI DSS és a SEC ellenőrei által kért bizonyítékokkal.
MetaDefender Cloud nélkül az ügynökalapú munkafolyamat vakon működik; a fájlok közvetlenül bekerülnek az AI-munkafolyamatba, anélkül, hogy az út bármely pontján ellenőrzés történne, így a rosszindulatú programok, a kártékony makrók és a parancssor-beavatkozások észrevétlenül jutnak át. Senki sem látja a fájlok tartalmát vagy a bennük rejlő fenyegetéseket, amíg valami nem romlik el a folyamat későbbi szakaszában. Egyetlen rosszindulatú dokumentum is perceken belül szervezet-szintű incidenssé válhat, tekintve, milyen gyorsan képes egy ügynök szinkronizálni, megosztani és cselekedni. És amikor a szabályozó hatóság végül bizonyítékot kér arra, hogy mi történt és mikor, nincs olyan ellenőrzési nyomvonal, amelyet bemutathatnának.
Így ugyanaz a fájl már az ügynök által történő észlelés előtt eléri az ellenőrzőpontot. A fő gondolat az, hogy megváltoztatjuk az ellenőrzőpont helyét. Ha az ügynök elé helyezzük, akkor az ügynök sebessége már nem jelent hátrányt. Ez a helyesen megvalósított, ügynökalapú mesterséges intelligencia biztonsági rendszer alapelve.
Kezdés a MetaDefender Cloud
Az „Agentic AI” bebizonyítja, mire lehet képes, ha a szabályozási ellenőrzések, az audit-előkészületek és a tranzakciók nyomon követése napok helyett percek alatt lezajlik. De amikor megérkezik a fertőzött fájl, semmi sem állítja meg.
El tudod képzelni, milyen hatással van ez a sebesség egy hibára vagy egy rosszindulatú fájlra, ha előzetesen senki sem ellenőrzi azokat? Áthelyezd az ellenőrzési pontot! Helyezd az ügynök elé, ne pedig az incidens utánra, és így a fájlalapú fenyegetéseknek való kitettség már nem a szerencsén múlik.
Forduljon szakértőhöz az „ MetaDefender ” segítségével megvalósítható, ügynökszerű mesterséges intelligencia-folyamatának biztonságáról:Cloud.
Gyakran ismételt kérdések
Mi az az „agentikus” mesterséges intelligencia, és miért jelent új kiberbiztonsági kockázatokat?
Az „agentikus mesterséges intelligencia” olyan mesterséges intelligencia-rendszereket jelöl, amelyek önállóan képesek adatokat lekérni, összekapcsolt rendszereken belül műveleteket végrehajtani, valamint több lépésből álló feladatokat elvégezni anélkül, hogy minden egyes lépéshez emberi jóváhagyásra lenne szükség. A pénzügyi szektorban ez az autonómia azt jelenti, hogy egyetlen fájl olyan műveleteket indíthat el, mint például adatkinyerés, rendszerlekérdezések, jegy létrehozása, külső jelentések készítése – mindezt még mielőtt egy ember áttekintené azt.
Hogyan képes egyetlen fertőzött fájl veszélybe sodorni egy mesterséges intelligencia-ügynök munkafolyamatát?
Előfordulhat, hogy egy ügynök tudta nélkül beolvas egy rosszindulatú fájlt, majd végrehajtja azt. Ez azt jelentheti, hogy a fájlt szinkronizálja a tárolórendszerek között, megosztja azt a kommunikációs csatornákon, vagy a beágyazott kódot az ügynök saját végrehajtási környezetében futtatja – mindezt anélkül, hogy sor kerülne arra a kézi ellenőrzési lépésre, amely korábban ezeket a támadásokat kiszűrte.
Mi az a prompt-befecskendezés, és hogyan hat a pénzügyi mesterséges intelligencia-ügynökökre?
A prompt-befecskendezés során utasításokat rejtenek el egy dokumentumban, amelyeket egy mesterséges intelligencia-ügynök parancsokként értelmez. Mivel nem tartalmaz rosszindulatú kódot, a hagyományos víruskereső és kártevő-felismerő eszközök nem jelzik, ezért különösen nehéz észlelni a nagy mennyiségű külső dokumentumot feldolgozó pénzügyi munkafolyamatokban.
Hogyan teszi az árnyék-AI a pénzügyi intézményeket sebezhetővé az adatbiztonsági incidensekkel szemben?
Az „árnyék-AI” kifejezés arra utal, hogy a munkavállalók a jóváhagyott, szabályozott csatornákon kívül használnak mesterséges intelligencia-eszközöket. Amint ezek az adatok kikerülnek a szervezet ellenőrzése alól, azokat már nem lehet visszahívni, és a szabályozási követelmények betartásának ellenőrzéséhez szükséges nyomonkövethetőségi adatok sem állnak rendelkezésre.
Mely szabályozások vonatkoznak az ügynöki mesterséges intelligenciára a pénzügyi szolgáltatások területén?
A DORA, a PCI DSS, a SEC kiberbiztonsági közzétételi szabályai, valamint a FINRA/FFIEC vizsgálati szabványai mind érintik az agentikus mesterséges intelligencia pénzügyi szektorban való alkalmazását, bár egyik sem kifejezetten erre a célra készült. Mindegyik előírja az irányítás, a tesztelés, a validált adatkezelés és az incidensek jelentésének valamilyen kombinációját, amelynek az agentikus munkafolyamatoknak meg kell felelniük.
Hogyan adhatok hozzá fájlbiztonsági beállításokat egy meglévő AI-ügynök-folyamathoz?
Helyezzen el egy különálló vizsgálati réteget a fájlok beolvasása és az ügynök általi feldolgozás közé. Minden fájlt megvizsgálnak, mielőtt az ügynök bármilyen műveletet végrehajtaná rajta, ahelyett, hogy az ügynökre bíznák a rosszindulatú tartalmak felismerését.
Mit tud a fájlellenőrzés, amit a hagyományos víruskereső nem?
A hagyományos vírusvédelmi megoldások elsősorban az ismert kártevő-szignatúrákra támaszkodnak. MetaDefender ACloud ötvözi a multiscanning, a Deep CDR™ technológiát (amely a fájlokat újjáépíti a potenciálisan rosszindulatú aktív tartalmak eltávolítása érdekében) és a sandboxing megoldásokat, hogy felismerje azokat a zero-day fenyegetéseket és fegyverként felhasználható dokumentumokat, amelyeket a szignatúra-alapú eszközök teljesen figyelmen kívül hagynak.
Mi a különbség az agentikus mesterséges intelligencia alapú biztonság és a hagyományos végpontbiztonság között?
A hagyományos végpontbiztonság azt az eszközt védi, amelyre a fájl kerül. Az ügynökalapú mesterséges intelligencia (AI) biztonsági megoldásnak a teljes folyamatot kell védenie – a fájl befogadásától kezdve minden olyan rendszeren át, amelyhez az ügynök csatlakozik. Egy végpontbiztonsági eszköz csak akkor észleli a fájlt, ha az egy felügyelt eszközhöz ér; egy ügynök viszont a felhőalapú tárolókban, a SaaS-eszközökben és a fizetési rendszerekben is befogadhatja, átalakíthatja és feldolgozhatja a fájlt anélkül, hogy egy felügyelt végpont valaha is részt venne a folyamatban.
A hagyományos biztonsági eszközök képesek-e felismerni a prompt-behatolási támadásokat?
Nem. A „prompt injection” technika a dokumentumon belül egyszerű szöveg formájában rejti el az utasításokat; nincs benne rosszindulatú kód, nincs kihasználható sebezhetőség, és nincs egyező aláírás sem. A hagyományos víruskeresők és EDR-eszközök ezt nem észlelik. Az észleléshez olyan tartalomérzékeny vizsgálatra és „ sandboxing ” technológiára van szükség, amely képes megfigyelni, hogyan viselkedik egy AI-ügynök a dokumentum feldolgozása során – és pontosan ezt biztosítja a MetaDefender Cloud Adaptive Sandbox szolgáltatása biztosítja.
