Sztuczna inteligencja agentowa (ang. Agentic AI) wkracza na nowe terytorium, zmieniając dotychczasowe podejście do cyberbezpieczeństwa. Jej autonomiczna natura nie tylko oferuje nowe możliwości ochrony danych i systemów, ale także stawia przed organizacjami zupełnie nowe wyzwania. W przeciwieństwie do klasycznych systemów AI, agentowa AI potrafi działać samodzielnie — komunikować się z innymi narzędziami, eksplorować środowiska, współpracować z innymi agentami i przetwarzać wrażliwe dane w czasie rzeczywistym. To sprawia, że organizacje muszą jednocześnie nauczyć się wykorzystywać tę technologię do obrony oraz potrafić się przed nią bronić.
W obliczu rosnących braków kadrowych oraz przeciążenia zespołów bezpieczeństwa liczbą powiadomień i alertów, rozwiązania oparte na Agentic AI oferują przełomowy sposób na zwiększenie efektywności wykrywania zagrożeń, reagowania na incydenty oraz samo zabezpieczanie środowisk sztucznej inteligencji. To fundamentalna zmiana podejścia do cyberbezpieczeństwa, która redefiniuje, jakie miejsce zajmuje AI w ochronie cyfrowej infrastruktury.
Systemy agentowe potrafią nie tylko analizować dane, ale również samodzielnie podejmować decyzje i działać. Dzięki temu stają się nieocenionym wsparciem dla specjalistów ds. bezpieczeństwa – wspierają procesy decyzyjne, automatyzują rutynowe zadania i pomagają lepiej zarządzać ryzykiem. Przykładowo, agent AI może w zaledwie kilka sekund przeanalizować nową lukę w oprogramowaniu, ocenić jej krytyczność i przygotować rekomendacje dla analityka. Dzięki temu czas reakcji skraca się z godzin do minut. To jednak dopiero początek możliwości – liderzy rynku, tacy jak Deloitte, AWS czy NVIDIA, pokazują, jak z wykorzystaniem takich narzędzi jak Morpheus, NIM czy AI Blueprint radykalnie przyspieszyć zarządzanie podatnościami i patchowanie systemów w chmurze.
Nie mniej istotną funkcją agentowej AI jest możliwość usprawnienia procesu klasyfikacji alertów w centrach operacji bezpieczeństwa (SOC). Nadmiar informacji skutkuje często tzw. zmęczeniem alertowym, co przekłada się na zwiększone ryzyko przeoczenia realnych zagrożeń. Technologie opracowane przez firmy takie jak CrowdStrike (m.in. Charlotte AI) czy Trend Micro umożliwiają dwukrotnie szybszą analizę zdarzeń przy nawet 50% mniejszym zużyciu zasobów obliczeniowych. Dzięki temu analitycy mogą skupić się na najbardziej wymagających zadaniach, a nowe osoby w zespołach mogą szybciej zdobywać doświadczenie, korzystając ze skonstruowanych agentów jako cyfrowych mentorów.
W miarę jak AI staje się integralną częścią infrastruktury organizacji, równie ważne jak ich zastosowanie staje się zabezpieczanie samych agentów. Systemy agentowe mogą podejmować działania, które mają konsekwencje w świecie rzeczywistym – od zmian w konfiguracji po przesyłanie danych wrażliwych. Aby zapewnić ich bezpieczne działanie, potrzebne są dwie warstwy zabezpieczeń: testy przed wdrożeniem oraz kontrola w czasie rzeczywistym. Testy red teaming i specjalistyczne narzędzia, jak np. Garak – skaner podatności dla dużych modeli językowych – pozwalają sprawdzić, jak agent radzi sobie z błędnymi danymi, atakami manipulacyjnymi oraz niestandardowymi scenariuszami.
W czasie działania systemów agentowych kluczowe staje się też zapewnienie tzw. guardrails – czyli ograniczeń, które określają granice ich aktywności. NVIDIA NeMo Guardrails umożliwia tworzenie reguł opisujących, co agent może „powiedzieć” oraz „zrobić”, dając jednocześnie elastyczność w szybkim reagowaniu na nowe zagrożenia. Z NeMo korzystają liderzy branży, tacy jak Amdocs, Cerence AI czy Palo Alto Networks, budując zaufane doświadczenia z AI dla swoich klientów.
Do zapewnienia integralności nie tylko działań, ale także danych przetwarzanych przez agentowe AI, niezbędna jest ochrona na poziomie przetwarzania – na tzw. „etapie użycia” danych. Technologia NVIDIA Confidential Computing chroni dane w czasie, gdy są przetwarzane, redukując ryzyko ich wycieku zarówno podczas treningu modeli, jak i w trakcie inferencji. Rozwiązanie to dostępne jest w najważniejszych środowiskach chmurowych, w tym Google Cloud i Microsoft Azure, z planowanym rozszerzeniem na innych dostawców.
Bezpieczne systemy agentowe zależą od solidnych fundamentów technologicznych – tutaj z pomocą przychodzi NVIDIA AI Enterprise. Platforma ta powstaje z myślą o stabilności API, systematycznej analizie kodu oraz cyklicznych aktualizacjach bezpieczeństwa. Co więcej, certyfikaty, podpisy kontenerów oraz cyfrowe listy składników oprogramowania są wbudowane w procesy produkcyjne, pozwalając organizacjom na bieżąco weryfikować autentyczność i integralność komponentów AI.
Infrastruktura, na której działają systemy agentowe, również musi sprostać nowym wymaganiom bezpieczeństwa. W przypadku coraz bardziej autonomicznych agentów AI, którzy wykonują działania w środowiskach fizycznych (np. na halach produkcyjnych czy w data center), kluczowa jest ochrona środowiska działania – izolacja, pełna widoczność i kontrola muszą być mechanizmem „by design”. NVIDIA BlueField (Data Processing Unit) w połączeniu z oprogramowaniem DOCA Argus zapewnia zaawansowaną analizę zachowań agentów w czasie rzeczywistym – aż po analizę pamięci operacyjnej, co pozwala zidentyfikować zagrożenia jeszcze zanim się rozwiną.
Tworzenie bezpiecznej infrastruktury dla agentowej AI wymaga także krystalicznie czystych ścieżek weryfikacji. EQTYLab stworzył nowatorski system certyfikatów kryptograficznych osadzony na krzemie – pierwszy tego rodzaju mechanizm monitorowania zgodności AI na poziomie sprzętowym, który już zdobył uznanie jako innowacja w tegorocznym RSAC Innovation Sandbox.
Z NVIDIA Confidential Computing wspierającą procesy przetwarzania na GPU (zarówno Hopper, jak i najnowsza architektura Blackwell), izolacja danych i modeli może obejmować nie tylko pojedyncze maszyny, ale również klastry wielu jednostek obliczeniowych. Rozwiązania takie jak Protected PCIe pozwalają rozciągać zabezpieczenia również na poziomie architektury magistrali, co otwiera szerokie możliwości wdrażania AI w krytycznych środowiskach produkcyjnych.
Wreszcie, wraz z ekspansją agentowej AI do systemów cyber-fizycznych rośnie znaczenie niezawodności i bezpieczeństwa. Każda ewentualna luka w zabezpieczeniach może bezpośrednio wpłynąć na bezpieczeństwo ludzi, dostępność systemów lub integralność procesów przemysłowych. W odpowiedzi na te wyzwania, wiodące firmy, takie jak Armis, CrowdStrike, Deloitte, Nozomi Networks czy Check Point, integrują pełną ofertę technologii NVIDIA, aby zabezpieczyć infrastrukturę krytyczną w sektorach energetyki, łączności i przemysłu.
Agentowa sztuczna inteligencja to przyszłość cyberbezpieczeństwa. Organizacje, które chcą sprostać wyzwaniom jutra, muszą już dziś inwestować w infrastrukturę i rozwiązania AI, które pomogą im nie tylko przewidywać zagrożenia, ale i na nie błyskawicznie reagować. Wspólna praca całego ekosystemu technologicznego nad stworzeniem bezpiecznego środowiska dla agentowej AI umożliwia budowę zaufania oraz skalowalnych rozwiązań, które sprostają nawet najbardziej wymagającym scenariuszom.
Jeśli chcesz być na bieżąco z najnowszymi technologiami AI i cyberbezpieczeństwem, warto śledzić rozwój tych rozwiązań i brać udział w wydarzeniach branżowych, gdzie prezentowane są najnowsze wdrożenia i innowacje kształtujące przyszłość cyfrowej ochrony.
