Arquitetando Agentes Confiáveis: Transformando Grafos de Conhecimento em Motores de Políticas Seguras

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Você deu aos seus agentes de IA acesso ao grafo de conhecimento. Agora eles podem responder a qualquer coisa, fundamentados em dados reais, sem alucinações. Problema resolvido, certo? Não bem. O que acontece quando alguém pede ao agente para resumir arquivos confidenciais de RH? Ou puxar o salário do CEO? E se um agente deletar um ativo crítico e você não tiver ideia do porquê? E como tudo isso se enquadra no GDPR ou CCPA? A segurança é a parte que a maioria das equipes ignora ao construir IA baseada em conhecimento. E quando elas pensam sobre isso, recorrem ao controle de acesso baseado em funções, que rapidamente se transforma em um emaranhado de explosões de funções e excesso de permissões. Essa é uma má combinação com IA, onde o comportamento é dinâmico e difícil de prever. Nesta sessão, você aprenderá como transformar seu próprio grafo em um motor de políticas que seus agentes podem realmente confiar. Abordamos: Por que dados conectados elevam os riscos de segurança para IA agentiva Por que RBAC falha e o que usar em vez disso Como aplicar seu grafo como contexto de segurança Padrões reais que você pode usar hoje: MCP, A2A, OAuth2, e o novo padrão de autorização AuthZEN Convidado: Alex Babeanu ( https://www.linkedin.com/in/ababeanu/ )