Protection des agents IA
Voir ce que fait réellement l'agent, comprendre son rayon d'action et contenir ses effets au runtime.
IA et automatisation
Sécuriser les agents IA
Donner de l'autonomie aux agents IA sans perdre la maîtrise de leurs identités, de leurs outils, de leurs données et de leurs effets réels.
Un agent n'est pas un utilisateur de plus, ni une simple API. Il décide, appelle des outils et produit des effets dans le système d'information. La question n'est plus seulement « qui se connecte », mais « quelle action peut être exécutée, avec quel mandat, sur quelle donnée ».
Vous reconnaissez cette situation ?
- Des équipes commencent à connecter des agents à des API et à des données internes.
- Les agents utilisent des tokens, des secrets ou des comptes de service difficiles à gouverner.
- Personne ne connaît précisément tous les outils ou serveurs MCP utilisés.
- Les règles d'autorisation sont directement codées dans les agents ou les applications.
- Les équipes savent filtrer des prompts, mais pas contenir une action au runtime.
- Le SOC manque de contexte pour distinguer une dérive, une injection et une compromission.
Ce que vous cherchez à obtenir
- Attribuer un owner, une identité et un mandat à chaque agent.
- Limiter les secrets, les privilèges et les outils accessibles.
- Décider dynamiquement quelles actions sont autorisées.
- Protéger les prompts, MCP, API, RAG, mémoires et workloads.
- Détecter un agent qui explore ou agit hors de son périmètre.
- Isoler, révoquer et expliquer un incident.
Les capacités Ariovis à mobiliser
Chaque offre garde son rôle propre. Voici ce qu'elle apporte précisément dans cette situation.
Autorisation fine
Décider si une action précise peut être exécutée selon l'identité, la ressource et le contexte, en dehors du code de l'agent.
PAM et gestion des secrets
Retirer les secrets des prompts et des configurations, et réduire les privilèges dont l'agent dispose en permanence.
Stratégie IAM et Zero Trust
Fixer les règles d'entrée : qui peut déployer un agent, avec quel mandat et quelles conditions d'exploitation.
Trapster — Deceptive Security
Placer des leurres crédibles pour révéler un agent qui explore au-delà de ce qui lui a été confié.
La protection des agents IA ne remplace pas l'IAM. Elle l'étend jusqu'aux outils, aux décisions et aux effets réels de l'agent.
Par où commencer
Sélectionner un agent, un workflow métier, ses outils et ses données, puis cartographier son rayon d'action réel.
- 01Choisir un agent déjà en usage ou en préparation, sur un workflow métier identifiable.
- 02Lister ses outils, serveurs MCP, API, sources de données et mémoires.
- 03Identifier l'identité, les secrets et les privilèges qu'il utilise aujourd'hui.
- 04Décrire les actions qu'il peut déclencher et celles qui devraient être refusées.
Commencer concrètement
Un format court, déjà en ligne, pour objectiver votre situation avant d'engager un chantier.
- Runtime
Runtime
Un point de départ utile pour situer votre maturité sur l'autorisation dynamique des usages IA (MCP, RAG, ABAC/PBAC).
- Autorisation fine
Autorisation fine
Permet de qualifier les applications et les API que vos agents vont solliciter avant d'ouvrir des accès.
Approfondir le sujet
Nos contenus publiés qui traitent directement de cette situation.
Retour d'expérience
Un rôle administrateur n'est pas une politique de sécurité pour un agent IA
Montre pourquoi un rôle d'administrateur ne suffit pas à encadrer les actions d'un agent.
Retour d'expérience
OAuth donne un jeton. AuthZEN demande si l'action est autorisée.
Apporte un retour utile sur la différence entre délivrer un jeton et décider si une action est autorisée.
Retour d'expérience
Un moteur d'autorisation ne connaît pas votre métier
Permet d'approfondir la façon dont les règles métier doivent sortir du code de l'application ou de l'agent.
Comprendre les concepts
Les notions utiles pour discuter de ce sujet avec vos équipes.
Ce cas d'usage ressemble au vôtre ?
Décrivez-nous votre contexte. Nous identifions ensemble les capacités prioritaires et la première étape utile.