企业AI需要运行时信任以确保安全

随着企业级人工智能的发展，自主代理正在成为主流。这些代理能够独立完成复杂的业务流程，并通过动态决策来实现目标。然而，这种灵活性也带来了新的安全挑战。传统的身份验证机制无法确保代理在执行过程中的行为符合组织政策和用户意图。因此，企业需要引入“运行时信任”概念，即在代理执行过程中持续监控其行为是否合规，以防止潜在的安全风险。现代AI代理越来越多地与大型语言模型、模型上下文协议服务器、检索增强生成系统等交互，这使得自动化变得更加复杂，但也扩大了攻击面。因此，安全团队必须确定这些行动是否仍然符合用户的意图和组织政策。运行时信任通过持续验证AI行为来扩展安全性，而不是假设经过身份验证的代理在执行过程中始终是可信赖的。这种架构依赖于几个互补的能力，包括意图验证、行为监控和策略执行等，以确保AI系统的安全性和合规性。