KI- agent -Sicherheit mit Exeon.Guard

Erfahren Sie, wie KI eingesetzt wird — und wann sie zum Risiko wird

KI-Assistenten und KI-Agenten können auf Unternehmensdaten zugreifen, Tools aufrufen und mit regulär erteilten Berechtigungen handeln. Exeon.AgentGuard analysiert Interaktionen mit KI, um mögliche Datenabflüsse aufzuzeigen und riskantes Agentenverhalten zu erkennen.

Verhaltensbasierte Bedrohungserkennung für Interaktionen mit KI
KI- agent ssicherheit

Warum KI-Sicherheit den Verhaltenskontext benötigt

KI geht über das Chat-Fenster hinaus

Externe KI-Dienste können mit Unternehmensdaten genutzt werden. Autonome Agenten können Dateien lesen, APIs aufrufen und über verbundene Tools agieren. Beides erzeugt Datenflüsse und Aktivitäten, die Sicherheitsteams nachvollziehen müssen.

Auch bei genehmigtem Zugriff können Daten offengelegt werden

Ein autorisierter Assistent kann versteckte Anweisungen in einem Dokument oder auf einer Website erhalten. Auch bei der alltäglichen Nutzung von KI können sensible Informationen an einen externen Dienst gesendet werden, ohne dass dabei böswillige Absichten vorliegen.

Einzelne Ereignisse lassen Lücken im Gesamtbild entstehen

Identitäts-, Anwendungs- und Netzwerkkontrollen zeigen jeweils einen Teil einer Interaktion auf. Durch die Verknüpfung von Modellen, Eingabeaufforderungen, Tools und Zielen können Teams besser nachvollziehen, was über diese Grenzen hinweg geschehen ist.

Veränderungen in der KI-Aktivität können Risiken aufzeigen

Ein neues Tool, ein unbekannter MCP-Server oder ein ungewöhnliches Volumen an ausgehenden Daten können auf ein Risiko hindeuten. Mithilfe von Regeln und Verhaltensanalysen können Teams Aktivitäten identifizieren, die eine Überprüfung durch das „ Untersuchung “ erfordern.

Lösung

Warum Exeon.AgentGuard?

Verhaltensbasierte Bedrohungserkennung für Interaktionen mit KI

Exeon Analytics, Schweizer Cybersicherheit

agent en und Benutzeraktivitäten in Echtzeit überprüfen

Überprüfen Sie detaillierte Agent- und Benutzeraktivitäten, einschliesslich Anweisungen, Tool-Aufrufe und Datenflüsse, um Risiken zu untersuchen.

Erkennen Sie bekannte Risiken mit anpassbaren Regeln

Setzen Sie anpassbare „ Sigma-Regeln “ ein, um „ Zugangsdaten “, sensible Daten und risikoreiche externe Interaktionen in der KI-Kommunikation zu erkennen. Passen Sie die Erkennung an Ihre Sicherheitsrichtlinien an.

Abtrünnige Agenten aufspüren

Machen Sie sich mit den zu erwartenden Mustern bei Tools, Ressourcen, MCP-Servern und Ordnern vertraut. Markieren Sie wesentliche Änderungen bei den Aktivitäten von „ agent “, „Application“ und „ workflow “.

Identifizieren und markieren Datenabfluss

Suchen Sie in den ausgehenden Eingabeaufforderungen und Dateien der Agenten nach sensiblen Daten. Untersuchen Sie externe Ziele und ungewöhnliche Übertragungsvolumina, die auf Datenabfluss hindeuten könnten.

Sensible Sicherheitskontexte lokal halten

Lokale Verarbeitung, „ Pseudonymisierung “ vor der Analyse und „ Deduplizierung “ dienen dazu, nützliche Beweismittel zu sichern und gleichzeitig unnötige Datenduplizierung und externe Datenübertragung zu begrenzen.

So funktioniert Exeon.AgentGuard

Von KI-Aktivitäten bis zu belastbarer Evidence

KI- agent -Sicherheit für die Erkennung komplexer Bedrohung – Exeon Analytics

Ihr Anruf bei „ discovery “.

Präzision und Spitzenqualität bei den Produkten von Exeon: Erleben Sie die Leistungsfähigkeit unseres KI-Agenten-Security-Tools.

KI-Agenten Security mit Exeon

Umgang mit den Risiken des Einsatzes von KI und autonomen Agenten

Zusammenfassung der Aktivitäten im Bereich KI- agent

Erfahren Sie, welche Modelle, Tools und Ressourcen Agenten nutzen. AgentGuard fasst Aktivitätsübersichten und relevante Kontoinformationen zusammen, um Sicherheitsteams dabei zu helfen, die Arbeitsweise von Agenten besser zu verstehen.

Vorteile:
agent en und Benutzeraktivitäten in Echtzeit überprüfen

Überprüfen Sie die detaillierten Aktivitäten von Agenten und Benutzern in Echtzeit. Analysieren Sie Anweisungen, Tool-Aufrufe und Datenflüsse, um zu verstehen, was geschehen ist, und potenzielle Risiken zu untersuchen.

Vorteile:
Datenlecks durch Agenten erkennen

Vertrauliche Informationen können über die Eingaben, Dateien oder verbundenen Tools eines Agenten nach aussen gelangen. AgentGuard deckt vertrauliche ausgehende Daten und ungewöhnliche Übertragungsmuster auf, um Teams bei der Untersuchung potenzieller Datenlecks zu unterstützen.

Vorteile:
Schädliche Dateien erkennen agent Verhalten

Agenten können unter Nutzung legitimer Berechtigungen unsichere Aktionen ausführen. AgentGuard kombiniert Erkennungsregeln mit Verhaltensanalysen, um verdächtige Aktionen und Abweichungen vom erwarteten Verhalten zu kennzeichnen.

Vorteile:
Kundenstimmen

Was Kunden über unsere KI-Sicherheit sagen

Exeon.AgentGuard

Factsheet

Erfahren Sie, wie Exeon.AgentGuard Sicherheitsteams Einblick in KI-Agenten und deren Interaktionen mit Modellen, Tools, MCP-Servern und Daten verschafft, indem es Regeln und Verhaltensreferenzwerte kombiniert, um Risiken zu erkennen und support Untersuchung , während die Überwachungsdaten lokal und pseudonymisiert bleiben.

KI- agent ssicherheit mit Exeon
FAQs

Häufig gestellte Fragen

Erfahren Sie, wie AgentGuard darauf ausgelegt ist, Visibilität, Erkennung und Untersuchung im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI und den Aktivitäten von Agenten zu unterstützen.

Was ist Exeon.AgentGuard?

Exeon.AgentGuard ist ein KI- agent -Sicherheitsprodukt, das entwickelt wurde, um sicherheitsrelevante KI-Aktivitäten zu analysieren und potenzielle Risiken über Modelle, Agenten, Anwendungen, Tools und externe Ressourcen hinweg zu erkennen.

Nein. Exeon.AgentGuard konzentriert sich auf KI-Agenten und deren Interaktionen mit Modellen, Dateien, APIs, MCP-Servern und verbundenen Tools. „Shadow-KI“, einschliesslich der Nutzung nicht genehmigter externer KI-Dienste durch Mitarbeiter, wird von Exeon.NDR abgedeckt. Beide Produkte zusammen ergeben das vollständige Bild: Exeon.NDR erkennt die Schattennutzung, AgentGuard vertieft die Agenten-Ebene.

AgentGuard unterstützt Web- proxy en über ICAP oder eine KI- gateway über Callback-Funktionen. Diese Integrationen liefern Kontextinformationen zu KI-Interaktionen und externen Datenflüssen.

Es kombiniert „ Kunde “ mit anpassbaren „ Sigma-Regeln “ für bekannte Risiken und verhaltensbasiertes Lernen über Agenten, Anwendungen und KI-Workflows hinweg. Für die Baselines ist eine repräsentative Lernphase erforderlich, um die erwartete Nutzung von Tools, Ressourcen, MCP-Servern und Ordnern zu ermitteln.

AgentGuard verknüpft Regeln für sensible ausgehende Informationen mit dem Kontext von Modell, Anwendung, Ziel und Datenvolumen. Diese Signale beschleunigen die Untersuchung.

AgentGuard identifiziert die an KI-Aktivitäten beteiligten MCP-Server, APIs, Websites und Tools, misst deren Nutzung und meldet Abweichungen von den erwarteten Mustern.

Das Konzept nutzt lokale Verarbeitung, Pseudonymisierung vor der Analyse und Deduplizierung, um nützliche Sicherheitskontexte zu erhalten, ohne den Überwachungsdatensatz an einen externen Analysedienst zu übertragen.

Nein. Der Zweck besteht in der Cybersicherheitsanalyse von KI-Interaktionen, Arbeitsabläufen, Agenten und Datenflüssen. Es ist nicht dazu gedacht, Produktivität, Leistung, Anwesenheit oder Arbeitszeit zu messen.

Wenden Sie sich an den Vertrieb

Nehmen Sie Kontakt mit uns auf, um mehr über unsere Sicherheitslösungen mit KI-Agenten zu erfahren oder Ihre spezifischen Sicherheitsanforderungen zu besprechen.

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