Yapay Zeka Aracılarının, MCP Sunucularının ve LLM Uygulamalarının Üretimde Güvence Altına Alınması: Pratik Bir Çerçeve

Mend.io'nun yeni rehberi 'AI ajanlarını, MCP sunucularını ve LLM uygulamalarını güvence altına almak: Pratik bir çerçeve', ajanların, MCP entegrasyonlarının ve LLM destekli uygulamaların hızla benimsenmesinin yarattığı güvenlik açığını hedefliyor. Geleneksel uygulama güvenliği (AppSec), ajan davranışının yalnızca koddan değil, bir modelden, sistem isteminden, alınan bağlamdan, kullanıcı girişinden ve araçlardan kaynaklanması nedeniyle başarısız oluyor; bu da veri yoluyla istem enjeksiyonu, aşırı yetkilendirilmiş ajanlar, kullanımdan kaldırılmış modeller ve zehirli araç açıklamaları gibi yeni hata modlarına yol açıyor. Rehber, etkileşim, ajan, entegrasyon, model ve kod katmanlarını kapsayan beş katmanlı bir saldırı yüzeyi haritası sunuyor ve keşif için depoları tarama ve hizmet hesaplarını denetleme gibi yapıtlar ile düzeltme için 12 maddelik bir yanlış yapılandırma kontrol listesi ve bir önceliklendirme hattı dahil olmak üzere düzeltme yapıtları sağlıyor. Çalışma zamanı güvenliği için, uygulama içi Python SDK'sı veya bağımsız API sunucusu olarak koruma önlemlerini, sistem istemi sertleştirme desenlerini ve NIST AI RMF ile OWASP AIMA gibi standartlarla uyumluluğu öneriyor. Olgunluk yol haritası, 'Gelişmekte Olan'dan 'Lider'e dört aşamayı ve 15 soruluk bir öz değerlendirmeyi içeriyor. Ana çıkarımlar, ajan davranışının birden çok faktörden kaynaklandığını, beş risk katmanının bulunduğunu ve otomatik önceliklendirmenin kanıta dayalı olması gerektiğini, risk kabulünün ise yalnızca insanlara ait kalması gerektiğini vurguluyor.