Разработчики инструмента Agentmetry провели внутренний аудит безопасности собственной платформы, используя для этого созданный ими же сканер уязвимостей для ИИ-агентов. В ходе проверки системы было обнаружено пять критических ошибок, четыре из которых оказались результатом собственных недоработок команды. Этот кейс демонстрирует эффективность автоматизированного тестирования агентных систем на ранних этапах разработки для предотвращения эксплуатации векторов атак.
Процесс «догфудинга» (использования собственного продукта) позволил выявить специфические уязвимости, характерные для агентных архитектур, такие как некорректная обработка инструкций и проблемы с изоляцией контекста. Авторы подчеркивают, что по мере усложнения логики агентов и их интеграции с внешними API, традиционные методы тестирования ПО становятся недостаточными. Необходимо внедрение специализированных инструментов, способных анализировать цепочки рассуждений и действия агента в реальном времени.
Использование автоматизированных систем безопасности позволяет не только находить классические баги, но и отслеживать попытки «отравления» промптов или несанкционированного доступа к инструментам, которые агент использует для выполнения задач. Подобный подход становится стандартом для обеспечения надежности агентных систем, работающих с конфиденциальными данными или имеющих доступ к критической инфраструктуре.
Ключевые факты
- В ходе внутреннего аудита безопасности было обнаружено 5 уязвимостей в агентной системе.
- 4 из 5 найденных ошибок были допущены непосредственно разработчиками платформы в процессе проектирования.
- Тестирование проводилось с помощью специализированного инструмента Agentmetry, предназначенного для поиска уязвимостей в ИИ-агентах.
- Основной акцент в проверке был сделан на выявлении рисков, связанных с выполнением агентом неавторизованных действий и манипуляцией контекстом.