Forestil dig, at du har ansat en ny medarbejder. Vedkommende er ekstremt effektiv - kan læse tusindvis af dokumenter på minutter og producere perfekte analyser. Men denne medarbejder har én kritisk svaghed: Den stoler blindt på alle instruktioner, den får, uanset kilden.
Dette beskriver præcist sikkerhedsrisikoen ved AI-agenter som Microsoft Copilot. Faren er ikke ondsindet AI, men hjælpsomme systemer, der bliver manipuleret gennem deres legitime adgange. Angriberens mål er at forvandle dine hverdagsfiler til trojanske heste, der kan vildlede AI-systemet til at klassificere ondsindet kode som sikker.
Heldigvis kræver løsningen ikke at fjerne AI - det kræver 3 kritiske sikkerhedsforanstaltninger.
Forstå den reelle risiko: Fra datalæk til direkte sabotage
Den primære trussel, som førende sikkerhedsorganisationer advarer imod, kaldes "Indirect Prompt Injection". Det er en teknik, hvor angribere indlejrer skjulte, ondsindede kommandoer i de dokumenter eller data, som din AI-agent skal behandle.
Fordi AI-agenten er designet til at følge instruktioner, vil den forsøge at adlyde kommandoen og bruge sin legitime adgang til at udføre handlinger.
Udfordringen er, at disse ondsindede instruktioner er usynlige for den almindelige bruger. De kan være gemt i alt fra kommentarer i et Word-dokument til metadata i en billedfil – steder, som en bruger ignorerer, men som AI-agenten omhyggeligt læser og behandler.
Denne type angreb er ikke længere teoretisk. Sårbarheder som den nyligt opdagede 'EchoLeak' i Microsoft 365 Copilot har demonstreret, hvordan en simpel e-mail kan indeholde skjulte kommandoer, der får AI-assistenten til at udføre handlinger automatisk og uden brugerens viden.
Risikoen rækker langt ud over datalæk. I de mest alarmerende scenarier bruges prompt injection til at:
- Generere og udføre malware: Sikkerhedsforskere har demonstreret, hvordan AI kan manipuleres til at skabe selvspredende ransomware - og advarer om at cyberkriminelle allerede udnytter denne teknik.
- Manipulere kritiske systemer: Angreb har vist, hvordan hospitalssystemer kan manipuleres til at ændre patientjournaler, eller hvordan SCADA-systemer, der styrer industriel infrastruktur, kan overtages med potentielt fatale konsekvenser.
De 3 kritiske sikkerheds-foranstaltninger
For at imødekomme disse trusler, kan du etablere tre fundamentale sikkerhedsforanstaltninger, der bygger på Zero Trust-principper. Disse handler ikke kun om at beskytte data, men om at kontrollere handlinger.
1: Begrænset adgang til data og handlinger
En AI-agent skal konfigureres efter least-privilige-princippet. Dette gælder ikke kun data, men også handlinger. Agenten skal som udgangspunkt kun have lov til at læse information, ikke til at ændre den.
I praksis betyder det: Brug Zero Trust Network Access (ZTNA) til at mikrosegmentere adgangen. AI-agentens servicekonto skal kun have adgang til nødvendige data og kun have tilladelse til at kalde godkendte, ufarlige API-funktioner (f.eks. getStatus), ikke risikable funktioner (f.eks. deleteRecord eller shutdownSystem).
2: Strikse "guardrails" for applikationer og destinationer
En AI-agent skal ikke have lov til frit at kommunikere med enhver server eller applikation. Dette handler ikke kun om at blokere ondsindede domæner, men også om at føre streng kontrol med, hvilke applikationer og API'er den må interagere med. Den skal altså operere inden for strikse, forhåndsdefinerede "guardrails".
I praksis betyder det: Brug en Secure Web Gateway (SWG) og en Cloud Access Security Broker (CASB) til at håndhæve en "allow-list" over godkendte applikationer. En moderne sikkerhedsplatform kan desuden håndhæve, at en AI-agent kun må kalde specifikke, godkendte funktioner i et system, hvilket forhindrer misbrug af legitime værktøjer. Al kommunikation til ukendte eller ikke-godkendte tjenester skal altså blokeres som standard.
3: "Deep inspection" og kontinuerlig overvågning
Næsten al AI-trafik er krypteret (HTTPS). Uden evnen til at inspicere denne trafik, er du blind for de kommandoer og data, der bliver sendt. Du har brug for et system, der kan se indholdet af trafikken og forstå konteksten. Systemet skal kunne udføre "deep inspection" af filer og data, der kommer ind i dit miljø, før de når AI-systemet.
I praksis betyder det: Implementer en sikkerhedsplatform, der kan udføre TLS-inspektion i realtid. Denne overvågning skal kombineres med:
- Sandboxing: En teknik, hvor filer analyseres i et sikkert, isoleret miljø for at se, hvad de faktisk gør.
- Data Loss Prevention (DLP): For at stoppe datalæk, hvis en trussel slipper igennem de første lag.
- Intrusion Prevention System (IPS): For at genkende og blokere kendte angrebsmønstre i selve datatrafikken.
Effekten af kontrol-mekanismerne
Hvad der sker uden reglerne:
- AI læser inficeret dokument
- Tilgår fortrolig data eller et kritisk system
- Lækker data ELLER udfører en ondsindet kommando (f.eks. "slet database")
- Ingen opdager noget, før skaden er sket
Hvad der sker med reglerne:
- AI læser inficeret dokument
- Adgang til unødvendige data eller farlige handlinger blokeres (Regel #1)
- Kommunikation til ukendt server stoppes (Regel #2)
- Ondsindede kommandoer i trafikken detekteres og blokeres (Regel #3)
- IT-team får øjeblikkelig alarm
Konklusion: Fra Blind Tillid til Kontrolleret Værdi
AI-agenter er en enorm ressource, men de må ikke gives blind tillid. Ved at implementere disse tre kritiske foranstaltninger – begrænset adgang, strikse guardrails og deep inspection – kan du trygt integrere AI i din organisation. Du fjerner risikoen for både datalæk og sabotage og sikrer, at AI forbliver et værdifuldt og sikkert værktøj.
