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Um antipadrão comum é dar ao modelo uma credencial de longa duração e esperar que os prompts o mantenham educado. SAIF e NIST argumentam o contrário: credenciais e escopos devem estar vinculados a ferramentas e tarefas, alternados regularmente e auditáveis. Os agentes então solicitam recursos com escopo restrito por meio dessas ferramentas.
Na prática, isso se parece com: “o agente de operações financeiras pode ler, mas não escrever, certos livros-razão sem a aprovação do CFO”.
A pergunta do CEO: Podemos revogar uma capacidade específica de um agente sem reestruturar todo o sistema?
Essas etapas controlam entradas, saídas e restringem o comportamento.
A maioria dos incidentes de agentes começa com dados furtivos: uma página da web, PDF, e-mail ou repositório envenenado que contrabandeia instruções adversárias para o sistema. A folha de dicas de injeção imediata da OWASP e a própria orientação da OpenAI insistem na separação estrita das instruções do sistema do conteúdo do usuário e no tratamento de fontes de recuperação não verificadas como não confiáveis.
Operacionalmente, bloqueie antes que qualquer coisa entre na recuperação ou na memória de longo prazo: novas fontes são revisadas, marcadas e integradas; a memória persistente é desativada quando um contexto não confiável está presente; a proveniência é anexada a cada pedaço.
A pergunta do CEO: Podemos enumerar todas as fontes de conteúdo externo com as quais nossos agentes aprendem e quem as aprovou?
No caso da Antrópico, o código de exploração gerado pela IA e os despejos de credenciais entraram diretamente em ação. Qualquer saída que possa causar um efeito colateral precisa de um validador entre o agente e o mundo real. A categoria de manipulação de saída insegura do OWASP é explícita neste ponto, assim como as melhores práticas de segurança do navegador em torno dos limites de origem.
”Negócio desatualizado ele não está apenas perdendo dinheiro, mas está perdendo a chance de fazer a diferença ao mundo”
Produtor
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