Архитектура доверенных агентов: превращение графов знаний в безопасные движки политик

Description

Вы предоставили своим ИИ-агентам доступ к графу знаний. Теперь они могут отвечать на любые вопросы, основываясь на реальных данных, без галлюцинаций. Проблема решена, верно? Не совсем. Что произойдет, если кто-то попросит агента подвести итоги конфиденциальных HR-файлов? Или узнать зарплату CEO? Что, если агент удалит критически важный актив, и вы не будете знать, почему? И как все это соответствует требованиям GDPR или CCPA? Безопасность — это та часть, которую большинство команд игнорирует при создании ИИ на основе знаний. А когда они начинают об этом думать, они стремятся использовать управление доступом на основе ролей (RBAC), которое тихо превращается в хаос из-за взрывного роста ролей и чрезмерного предоставления прав. Это плохое сочетание с ИИ, где поведение динамично и трудно предсказуемо. На этой сессии вы узнаете, как превратить свой собственный граф в движок политик, которому ваши агенты могут действительно доверять. Мы обсудим: Почему связанные данные повышают риски безопасности для агентного ИИ Почему RBAC перестает работать и что использовать вместо него Как применить свой 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/ )