NIST publikuje projekt SP 2400-102 z rozdziałem o atakach na agentów AI
NIST opublikował projekt SP 2400-102 E2026 z nowym rozdziałem o atakach na agentów AI. Uwagi można zgłaszać do 18 grudnia 2026 roku.

9 listopada 2026 roku amerykański Narodowy Instytut Standardów i Technologii (NIST) opublikował pierwszy publiczny projekt dokumentu SP 2400-102 E2026. Autorzy rozwijają taksonomię ataków na systemy uczenia maszynowego z 2025 roku i poświęcają osobny rozdział agentom AI. Uwagi do projektu przyjmowane są do 18 grudnia 2026 roku.
NIST porządkuje znane metody ataków i środki zaradcze, by programiści, badacze i specjaliści ds. bezpieczeństwa posługiwali się wspólną terminologią. Klasyfikacja ma być podstawą dla kolejnych standardów i praktycznych wytycznych. Dokument obejmuje systemy predykcyjne, generatywne i agentowe.
Etapy pracy agenta i cele atakującego
W rozdziale 4 ataki opisano według etapów pracy agenta, celów i możliwości napastnika. Może on ingerować w zadanie, planowanie, wykonywanie działań albo w odbiór wyników narzędzi i korektę planu. Wśród celów NIST wymienia naruszenie dostępności, integralności, ujawnienie danych wrażliwych oraz wykorzystanie agenta do złośliwych celów. Dostępność można naruszyć np. zmuszając agenta do nieskończonego wywoływania narzędzi, co zużywa zasoby i uniemożliwia dokończenie zadania.
Metoda zależy od tego, do jakich komponentów lub danych napastnik ma dostęp. Rozważono m.in. zapytanie użytkownika (np. podział groźnego zadania na pozornie niewinne kroki), łańcuch dostaw modelu (zatrucie danych treningowych lub komponentów dostrajania), niezaufane dane i pamięć (pośredni prompt injection oraz zatrucie pamięci długoterminowej, utrwalające wpływ między sesjami), a także narzędzia i podłączane umiejętności (skills), w których złośliwe instrukcje mogą trafić do opisu narzędzia lub zwracanych danych. W systemach wieloagentowych skompromitowany agent może przekazywać innym fałszywe komunikaty. Osobny fragment dotyczy agentów działających długo i zachowujących stan.
Obrona i testy
Autorzy omawiają ochronę na poziomie modelu i systemu. Model można uczyć odróżniania poleceń użytkownika od instrukcji w niezaufanej treści, ale odpowiednio dobrane ataki potrafią to obejść. Dlatego na poziomie systemu ogranicza się przepływ danych i wykonywanie operacji, nawet jeśli model uległ wstrzykniętej instrukcji. Osobno omówiono izolację wykonywania narzędzi, które mogą zawierać złośliwy kod.
Ograniczenia wpływają też na użyteczność agenta, więc projektanci muszą ocenić, czy agent będzie działał po zablokowaniu części operacji. Połączenie ochrony modelu i systemu wymaga dalszych badań. W przykładowym teście agent przygotowuje odpowiedzi dla klientów i może wysłać e-mail dopiero po akceptacji pracownika; testerzy sprawdzają, co się stanie, gdy do zgłoszenia dołączono dokument nakazujący wysłać odpowiedź od razu.
Aplikacje warte uwagi
Wybierz właściwe pola, dodaj je i trafiaj w cel. Łatwa do nauczenia, trudna do opanowania. Za darmo, dla każdego wieku.
Rozmawiaj z partnerem AI; każde zdanie wraca poprawione i wyjaśnione w Twoim języku. 9 języków, od A1 do C2.
Otwieraj komunikaty EDIFACT i X12, każdy segment objaśniony, konwersja do JSON/XML, eksport PDF i Excel. Działa lokalnie, bez wysyłania.
Wybierz dla kogo, okazję i osobowość. Wyszukiwarka czyta opisy produktów lokalnych sklepów i układa to, co pasuje. Za darmo, bez rejestracji.
Więcej z tego dnia
Zobacz wszystkie →
Google Wallet z cyfrowymi kluczami do domu: NFC i UWB w smart zamkach

TSMC planuje zainwestować do 1 mld dolarów w Anthropic i OpenAI

Acecore, Supplya i Navidyn triumfują na TechCabal Battlefield

Airwallex zainwestuje w Singapurze ponad 1,6 mld dolarów w pięć lat
Więcej w kategorii: Bezpieczeństwo
Zobacz wszystkie →
Yasukuni: wyciek danych 14,5 tys. klientów sklepu internetowego

GMO Aozora Net Bank dwukrotnie wstrzymał bankowe API po ataku

Helix zastępuje captcha czterocyfrowym testem głosowym
