Osegi
Bezpieczeństwo·2 min czytania

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.

Illustration of an AI agent connected to tools and memory with a shield symbol representing security standards for attacks on agents.
Zdjęcie: Хабр

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

SUMO: łamigłówka liczbowa

Wybierz właściwe pola, dodaj je i trafiaj w cel. Łatwa do nauczenia, trudna do opanowania. Za darmo, dla każdego wieku.

Tagi:nistai agentsprompt injectionsp 2400-102taxonomyai security

Więcej z tego dnia

Zobacz wszystkie →

Więcej w kategorii: Bezpieczeństwo

Zobacz wszystkie →