Архитектура надежных агентов: превращение графов знаний в безопасные движки политик

Вы предоставили своим ИИ-агентам доступ к графу знаний. Теперь они могут отвечать на любые вопросы, опираясь на реальные данные, без галлюцинаций. Проблема решена, верно? Не совсем. Что произойдет, если кто-то попросит агента подвести итоги конфиденциальных файлов по HR? Или узнать зарплату генерального директора? Что, если агент удалит критически важный актив, и вы не знаете почему? И как всё это соблюдает GDPR или CCPA? Безопасность — это тот раздел, который большинство команд пропускает при создании основанного на знаниях ИИ. А когда они о ней думают, они обращаются к контролю доступа на основе ролей (RBAC), который тихо превращается в беспорядок с взрывом ролей и избыточными правами. Это плохая комбинация с ИИ, где поведение динамично и трудно предсказуемо. На этой сессии вы узнаете, как превратить свой граф в движок политик, которому ваши агенты действительно могут доверять. Мы рассмотрим: Почему связанные данные повышают риски безопасности для агентов ИИ Почему RBAC не работает и что использовать вместо него Как использовать ваш граф в качестве контекста безопасности Реальные стандарты, которые вы можете использовать уже сегодня: MCP, A2A, OAuth2 и новый стандарт авторизации AuthZEN. Гость: Алекс Бабеану ( https://www.linkedin.com/in/ababeanu/ ) #neo4j #графоваяБазаДанных #агентскийИи #слойЗнаний #графЗнаний #графраг #ИААгенты