Agentenverhaltensanalyse: Sicherung des autonomen Unternehmens
Whitepaper
Verständnis dafür, wie man die Aktivitäten von KI-Agenten in modernen Sicherheitsoperationen erkennt, überwacht und untersucht
Autonome Agenten führen zu Lücken in der Sichtbarkeit und Zuordnung, die von traditionellen Sicherheitsmodellen nicht erkannt werden können.
Die Einführung von KI schreitet rasant voran, und Agenten führen nun Workflows aus, rufen APIs auf und interagieren mit Systemen mithilfe geerbter Anmeldeinformationen. Herkömmliche identitätsbasierte Erkennungsmethoden können diese Aktivitäten nicht erfassen, wodurch Sicherheitsteams nur eingeschränkten Einblick in agentenbasierte Risiken erhalten.
Dieses Whitepaper erläutert, wie Exabeam die Verhaltensanalyse von Nutzern und Entitäten (UEBA) um die Verhaltensanalyse von Agenten (ABA) erweitert, um Agentenaktivitäten zu erkennen und zu untersuchen. Es stellt ein dreistufiges Agentenmodell vor und zeigt, wie Verhaltensanalysen und die Rekonstruktion der Beweiskette die Erkennung und Zuordnung verbessern.
Wichtige Fragen, die dieses Whitepaper beantwortet
- Wie erzeugen KI-Agenten neue Lücken in der Transparenz und Zuordnung?
- Welche Bedrohungen sind spezifisch für das Verhalten von Agenten, wie z. B. das sofortige Einschleusen von Daten und das Verletzen von Schutzmechanismen?
- Wie erweitert ABA UEBA zur Agentenerkennung?
- Warum erschwert die Fragmentierung von Anmeldeinformationen die Nachverfolgung von Agentenaktivitäten?
- Wie kann die Rekonstruktion der Beweiskette die Aktivitäten von Benutzer, Agent und System miteinander verknüpfen?
- Welche Erkennungsstrategien eignen sich für verschiedene Agententypen?
Wie Exabeam agentenbedingte Sicherheitsrisiken angeht
Exabeam kombiniert UEBA mit ABA, um Aktivitäten von Cloud-LLM-Plattformen, Task-Agenten und digitalen Mitarbeitern zu erkennen und zu analysieren. Telemetriedaten von KI-Plattformen, Identitätssystemen und Cloud-Protokollen werden im Common Information Model normalisiert und korreliert, um Ausführungspfade zu rekonstruieren. Verhaltensanalysen identifizieren Abweichungen bei Zugriffen, Werkzeugnutzung und Arbeitsabläufen, während Exabeam Nova die Untersuchung durch Rekonstruktion von Zeitabläufen und evidenzbasierte Zusammenfassungen unterstützt.
Laden Sie das Whitepaper herunter, um zu verstehen, wie Agent Behavior Analytics dabei hilft, die Aktivitäten von KI-Agenten zu erkennen und zu untersuchen.
