NIST опубликовал проект SP 2400-102 с главой об атаках на ИИ-агентов
NIST выпустил проект SP 2400-102 E2026 с отдельной главой об атаках на ИИ-агентов. Замечания принимаются до 18 декабря 2026 года.

Национальный институт стандартов и технологий США (NIST) 9 ноября 2026 года опубликовал первый публичный проект SP 2400-102 E2026. Авторы развивают таксономию атак на системы машинного обучения 2025 года и отдельную главу посвящают агентам ИИ. Замечания принимаются до 18 декабря 2026 года.
NIST систематизирует известные способы атак и защиты, чтобы разработчики, исследователи и специалисты по безопасности использовали единую терминологию. На эту классификацию планируют опираться при создании следующих стандартов и практических руководств. Документ охватывает предиктивные, генеративные и агентные системы.
Этапы работы агента и цели нарушителя
В главе 4 атаки разобраны по этапам работы агента, целям и возможностям нарушителя. Он может вмешаться в постановку задачи, планирование, выполнение действий или получение результатов инструментов. Среди целей NIST называет нарушение доступности и целостности, раскрытие чувствительных данных и использование агента во вредоносных целях. Например, агента можно заставить бесконечно вызывать инструменты: он будет тратить ресурсы и не завершит задачу.
Способ атаки зависит от доступа нарушителя. Рассмотрены запрос пользователя (опасную задачу разбивают на внешне безобидные шаги), цепочка поставки модели (отравление обучающих данных и компонентов дообучения), недоверенные данные и память (косвенная инъекция в промпт и отравление долговременной памяти, закрепляющее воздействие между сеансами), а также инструменты и подключаемые навыки (skills). В многоагентных системах скомпрометированный агент может рассылать другим подложные сообщения. Отдельный раздел посвящён агентам, которые работают долго и сохраняют состояние.
Защита и испытания
Защиту авторы рассматривают на уровне модели и системы. Модель обучают отличать поручение пользователя от инструкций в недоверенном содержимом, но специально подобранные атаки способны это обойти. Поэтому на уровне системы ограничивают передачу данных и выполнение операций даже в случае, когда модель приняла внедрённую инструкцию. Отдельно описана изоляция исполнения инструментов, которые могут содержать вредоносный код.
Ограничения сказываются и на полезных задачах, поэтому при проектировании нужно понимать, какие операции будут запрещены и сможет ли агент работать. Сочетание защиты модели и системы, по мнению авторов, требует дальнейших исследований. В условном примере агент готовит ответы клиентам и может отправить письмо только после согласования сотрудником; испытатели проверяют, что будет, если к обращению приложить документ с требованием отправить ответ сразу.
Приложения, на которые стоит взглянуть
Выбирайте нужные клетки, складывайте, достигайте цели. Легко понять, сложно освоить. Бесплатно, для любого возраста.
Общайтесь с ИИ-собеседником: каждая фраза возвращается исправленной и объяснённой на вашем языке. 9 языков, от A1 до C2.
Открывайте сообщения EDIFACT и X12, каждый сегмент объяснён, конвертация в JSON/XML, экспорт в PDF и Excel. Работает локально, без загрузки.
Выберите, кому, по какому поводу и с каким характером. Поисковик читает описания товаров местных магазинов и выводит то, что подходит. Бесплатно, без регистрации.
Ещё за этот день
Показать все →
Google Wallet получил цифровые ключи от дома с NFC и UWB

TSMC планирует инвестировать до $1 млрд в Anthropic и OpenAI

Acecore, Supplya и Navidyn заняли первые места на TC Battlefield

Airwallex вложит в Сингапур более $1,6 млрд в течение пяти лет
Ещё в рубрике: Безопасность
Показать все →
Храм Ясукуни: утечка данных 14,5 тыс. клиентов интернет-магазина

GMO Aozora Net Bank дважды приостановил банковский API из-за атак

Helix заменяет капчу голосовой проверкой из четырёх цифр
