Dit artikel geeft een samenvatting van de belangrijkste inzichten uit een interview met Max Romanenko, Chief Engineering Officer bij EDB. The discussion focuses on how regulated enterprises can eliminate agentic AI risks including sensitive data leakage and non-compliant overreach actions through robust data and infrastructure-layer controls.
Kernverschillen tussen AI-agenten, menselijke gebruikers en traditionele toepassingen
AI-agenten verschillen fundamenteel van menselijke operators en conventionele toepassingen.AI-agenten zullen de wereldwijde digitale beroepsbevolking in drie jaar tijd met meer dan 34% uitbreiden.Deze snelle adoptie vereist geheel nieuwe kaders voor toegangscontrole, besluitvorming en infrastructuurontwerp.
Traditionele toepassingen werken binnen vaste, voorspelbare parameters, terwijl menselijke gebruikers handelen met een duidelijke rolgebaseerde zakelijke context.ze interpreteren taken zelfstandigHet is niet langer voldoende om de traditionele validatie van geloofsbrieven uit te voeren.of het gedrag van een agent overeenkomt met zijn toegewezen taakomvangBijvoorbeeld: een agent voor het opsporen van bankfraude dient alleen toegang te krijgen tot klantgegevens die relevant zijn voor zijn lopende zaak, waarbij strenge in-line data governance de toegang tot niet-gerelateerde cross-data blokkeert.
Agent-specifiek identiteits- en toegangsbeheer (anders dan Human IAM)
AI-agenten hebben speciale identiteits- en contextuele toegangscontrolesystemen nodig en kunnen niet vertrouwen op conventionele menselijke IAM-frameworks. Agenten voeren vaak honderden verschillende taken per uur uit,met een dynamische aanpassing, contextbewuste machtigingen gecentreerd opspecifieke taaken op scenario's gebaseerde toegangsnauwkeurigheid.
Een wijdverspreide valkuil in de beveiliging van bedrijven is het verlenen van agenten breed service account privileges of volledige geërfde menselijke gebruikers machtigingen,alleen geloofsbrieven valideren in plaats van de legitimiteit van taakgebaseerde gegevenstoegang. Agents with distinct business functions — such as bank fraud analysis and customer service — must be assigned isolated identities and tailored permission boundaries to build rigorous data security guardrails.
Definitie en handhaving van toelatingsgrenzen voor systeemoverschrijdende AI-agenten
AI-agenten die op meerdere systemen werken, vereisenpreventieve, doelgebonden toegangsgrenzen. Agenten moeten alleen toegang krijgen tot gegevens die essentieel zijn voor hun onmiddellijke taak, zelfs als de gebruiker of toepassing die oproept bredere rechten heeft.Toestemmingen moeten strikt beperkt zijn tot realtime taakbehoeften en vervallen na voltooiing van de taak.
Het beleid van de algemene applicatielaag regelt niet de activiteit van de agent die zich uitstrekt over API's, zoeksystemen en databases.waar gevoelige gegevens worden bewaard en de definitieve toegangsbeslissingen worden genomen. EDB maakt gebruik van PostgreSQL's native rolgebaseerde machtigingen en regelniveaubeveiliging (RLS) om het beheer van agenten op het niveau van de database af te dwingen, in plaats van te vertrouwen op aftermarket-controleplanen.Deze aanpak brengt veiligheid en prestaties in evenwicht, met een uitgebreide agent governance laag gepland voor toekomstige release.
Vermindering van de nalevingsrisico's van erfelijke menselijke toestemming
Legacy enterprise permission architecturen zijn ontworpen voor vertrouwde menselijke werknemers en deterministische toepassingen, niet autonome, dynamisch gedragsmatige AI-agenten.Dit creëert ernstige nalevingsrisico's voor gereguleerde industrieën: zorg- en financiële dienstverleners kunnen legaal toegang krijgen tot gevoelige patiënt- of klantgegevens via geldige referenties, maar overschrijden de toegestane bedrijfsomvang, wat leidt tot inbreuken op de naleving.
De definitieve oplossing is om elke AI-agent te voorzien van een unieke onafhankelijke identiteit, taakgebonden privileges en gescheiden lezen/schrijven machtigingen.Databankniveau-rijniveaucontroles zorgen voor nauwkeurige zichtbaarheid van gegevens, waardoor wordt voorkomen dat agenten ongereguleerde omleidingssystemen worden van bedrijfscompliance-systemen.
Audit, controle op rijniveau en beleidsnormen voor gereguleerde AI-omgevingen
Compliance-grade agent auditing vereist end-to-end traceerbaarheid, volledig loggen agent identiteit, oproep bron, toegang tot gegevens, machtiging beleid,De mogelijkheid om de gegevens te verzamelen en te verzamelen, is niet alleen van groot belang voor het bedrijfsleven, maar ook voor het bedrijfsleven.Een effectief bestuur is gebaseerd op:Native data-layer handhavingHet is de bedoeling dat de gegevens worden gecontroleerd via PostgreSQL's ingebouwde controles, in plaats van retrospectief auditing.
Systemen moeten ook een onderscheid maken tussen risiconiveaus tussen het lezen en schrijven van acties van agenten met scenario-afgestemde machtigingen.de toegang tot klantgegevens voor fraudeonderzoek verschilt van routinematige vragen aan de klantenservice;, net zoals de toegang tot klinische en administratieve patiëntgegevens isoleerd is in de gezondheidszorg.beperking van agenten tot alleen gegevens die aan de taak zijn gekoppeld en eliminatie van risico's op blootstelling aan bulkgevoelige gegevens.
Beveiligde AI-adoptie voor gereguleerde industrieën via een soevereine data-infrastructuur
Financiële, telecom- en gezondheidszorgorganisaties moeten zich houden aan het kernprincipe:AI naar de data brengen, niet data naar de AI.Gereguleerde gevoelige gegevens mogen nooit worden gemigreerd naar externe, ongecontroleerde platforms, wat de grenzen van soeverein bestuur overtreft en blootstellingsrisico's met zich meebrengt.
Bedrijven moeten AI en analytics inzetten bovenop hun bestaande betrouwbare, beheerde databasis.en agentic AI op een enkele compliant architectuur elimineert gefragmenteerde platforms en inconsistente besturingsmodellen, waardoor gedwongen gegevensmigratie en vendor lock-in worden vermeden.
Soevereiniteit van gegevens: van juridische termen tot technische handhaving
Data-soevereiniteit kan niet alleen een wettelijke of contractuele vereiste blijven, maar moet in de runtime-systeemlogic worden ingebed.zoals ongeoorloofde gegevensaggregatie, cross-domein querying, of gereguleerde datalekken. Gereguleerde ondernemingen moeten soevereine controles op de datalaag afdwingen via native database-toestemmingen en beveiliging op rijniveau om realtime te leveren,verplichte beveiligingsbeperkingen.
De rol van AI-agenten in het bestuur van soevereiniteit
AI-agenten kunnen het beheer van de soevereiniteit van gegevens ondersteunen, maarmag nooit als de laatste autoriteit dienenZe identificeren effectief afwijkende toegangspatronen, markeren verkeerd uitgelijnd gegevensgebruik en detecteren verouderde configuraties, waardoor de last van handmatige inspectie voor complexe moderne datarumgevingen wordt verminderd.
De kernregels voor soevereiniteit en de veiligheidsgrenzen moeten echter door menselijke beheerders worden gedefinieerd en gecontroleerd.AI-agenten werken strikt binnen de door de onderneming vastgestelde governance-raamwerken en hebben geen bevoegdheid om gevestigde compliance- en soevereiniteitsbeleid te overschrijden of te omzeilen.
Beijing Qianxing Jietong Technology Co., Ltd.
Sandy Yang, directeur Global Strategy
WhatsApp / WeChat: +86 13426366826
Email: yangyd@qianxingdata.com
Website: www.qianxingdata.com/www.storagesserver.com
Zaken:
Distributie van ICT-producten/Systeemintegratie en diensten/Infrastructuuroplossingen
Met meer dan 20 jaar IT-distributie-ervaring werken we samen met toonaangevende wereldwijde merken om betrouwbare producten en professionele diensten te leveren.
Technologie gebruiken om een intelligente wereld te bouwenUw betrouwbare ICT-productdienstverlener!
Uw bericht moet tussen de 20-3.000 tekens bevatten!
Dutch
