30/09/2026 · VietTechies · Biên tập
Red Hat đang đề xuất một kiến trúc bảo mật dựa trên toàn hệ thống cho các tác nhân AI trong doanh nghiệp. Công ty cho rằng hàng rào bảo vệ ở cấp mô hình không thể đóng vai trò ranh giới chính khi phần mềm đã có khả năng gọi công cụ, truy cập thông tin xác thực và tác động đến hệ thống kinh doanh. Trong bài viết ngày 28/9, Red Hat trình bày các cơ chế kiểm soát độc lập nhằm giới hạn tác nhân ngay cả khi chỉ dẫn, thành phần phụ thuộc hoặc hành vi của nó gặp sự cố.
Quyền hạn cần được giới hạn từ bên ngoài
Cách tiếp cận này xem tác nhân AI là một workload có quyền lực lớn, có thể hành xử ngoài dự kiến hoặc bị xâm nhập. Danh tính và cơ chế phân quyền xác định những tài nguyên tác nhân được phép tiếp cận. Các giới hạn đối với công cụ, sandbox, cô lập workload và chính sách mạng tiếp tục thu hẹp phạm vi hành động cũng như liên lạc của tác nhân. Khả năng quan sát và AgentOps giúp ghi lại việc sử dụng công cụ, hoạt động đã diễn ra và kết quả phát sinh.
Thực thi kiểm soát trên toàn bộ hệ thống
Theo Red Hat, các cơ chế này cần hoạt động tại nhiều lớp độc lập, từ mô hình và ứng dụng đến môi trường thực thi của tác nhân, hệ điều hành, mạng và hạ tầng. Kiến trúc của hãng kết hợp Red Hat OpenShift AI, Red Hat OpenShift, Red Hat Enterprise Linux và Red Hat AI Inference với các công nghệ điện toán, mạng và AI của NVIDIA trong Red Hat AI Factory with NVIDIA.
Red Hat không coi bất kỳ biện pháp kiểm soát riêng lẻ nào trên nền tảng là đủ để bảo vệ tác nhân. Nguyên tắc cốt lõi là phòng thủ nhiều lớp: các giới hạn phải tiếp tục có hiệu lực mà không phụ thuộc vào việc tác nhân có nhận biết hoặc tuân thủ chúng hay không.
Chính sách phải trở thành biện pháp có thể kiểm thử
Red Hat cũng chỉ ra khoảng cách giữa chính sách quản trị của tổ chức và các quy tắc kỹ thuật có thể thực thi. Cộng đồng nguồn mở asago, do Red Hat thành lập cùng NVIDIA và các đối tác trong ngành cũng như giới nghiên cứu, đang tìm cách chuyển chính sách thành rủi ro đã xác định, kịch bản kiểm thử và biện pháp kiểm soát, đồng thời duy trì lộ trình triển khai có thể kiểm toán. Kiến trúc này vẫn đang được phát triển; bài viết nêu các môi trường thực thi tác nhân như OpenShell là một điểm thực thi tiềm năng.
Đưa ranh giới kiểm soát ra ngoài máy chủ
NVIDIA Open Agent Safety Platform bổ sung thêm một ranh giới khả dĩ. OpenShell cung cấp cơ chế sandbox và chính sách, còn các bộ xử lý dữ liệu NVIDIA BlueField có thể vận hành một số chức năng mạng, bảo mật, chính sách hoặc giám sát trong môi trường cách ly bằng phần cứng, tách biệt với ứng dụng chạy trên tài nguyên điện toán của máy chủ. Red Hat xem lớp phân tách này là phần bổ trợ cho các cơ chế về danh tính, môi trường thực thi, hệ điều hành và nền tảng, chứ không phải lời giải trọn vẹn cho bảo mật tác nhân.
Lập luận về bảo mật nhiều lớp còn mở rộng xuống bên dưới môi trường thực thi. Red Hat cho biết các lỗ hổng trong framework, dịch vụ và thành phần phụ thuộc nguồn mở đều ảnh hưởng đến mức độ an toàn của ứng dụng tác nhân. Sáng kiến Lightwell của hãng với IBM tập trung vào các biện pháp bảo vệ chuỗi cung ứng phần mềm, gồm biện pháp khắc phục đã được xác thực, tạo tác phần mềm có chữ ký và thông tin nguồn gốc phần mềm.
Ảnh minh họa do AI tạo, không phải ảnh tư liệu.
Nguồn: Securing AI agents requires securing the systems around them