Nástroje a credentials
Inventář každého nástroje, API, MCP serveru, identity a credentialu, který agent používá.
AI Agent Security · MCP · produkční controls
Zabezpečte AI agenty dřív, než dostanou nástroje nebo produkční přístup.
Pro CTO, platform leady a security ownery, kteří posouvají agenta za hranici dema. Prověříme, kam dosáhne, co může změnit, kdo schvaluje citlivé akce a jaká evidence zůstane při incidentu.
Tool permissions · MCP trust · datové hranice · approval gates · audit logs · kill switch · incident ownership
Problém kupujícího
Agent funguje. Provozní controls kolem něj ne.
Review převede nejasné produkční riziko do explicitních rozhodnutí o přístupu, schvalování a ownershipu.
Hranice autonomie
Oddělíme read, draft, propose a execute akce a určíme, kde je povinné lidské schválení.
Logy a replay
Definujeme záznamy potřebné k vysvětlení vstupů, contextu, tool calls, schválení a výsledků.
Trust boundaries
Zmapujeme citlivé datové cesty, retention, třetí strany a pohyb mezi prostředími.
Scénáře zneužití
Prověříme prompt injection, příliš široké nástroje, otrávené zdroje a nebezpečné sekvence akcí.
Incident control
Přiřadíme detekci, eskalaci, odebrání přístupu, kill switch a recovery ownership.
Decision package
Produkční rozhodnutí, ne obecná AI policy.
Každý finding má vlastníka, dotčenou komponentu a remediační rozhodnutí.
- Inventář agentů, nástrojů, identit a MCP serverů.
- Tool-access matice s read, write a approval hranicemi.
- Architektura a mapa datových trust boundaries.
- Prioritizované scénáře zneužití a selhání.
- Požadavky na logging, replay a evidence.
- Kill switch, eskalace a incident-response design.
- Remediační backlog a doporučení go, limit nebo stop.
Jak review probíhá
Čtyři ohraničené workstreamy udělají z agenta kontrolovatelný systém.
Mapovat
Dokumentujeme agenty, modely, data, nástroje, MCP servery, identity, prostředí a vlastníky.
Prověřit
Projdeme misuse, failure, prompt-injection a privilege-escalation scénáře proti skutečnému návrhu.
Řídit
Definujeme least-privilege přístup, schvalování, evidence, monitoring, fallback a incident handling.
Rozhodnout
Prioritizujeme remediation a uděláme explicitní go, omezený rollout nebo stop decision.
Dobrý fit
Agent potřebuje skutečné nástroje, data nebo produkční dosah.
- Interní pilot míří do produkce.
- MCP servery nebo custom tools překračují trust boundaries.
- Tým neumí vysvětlit approval, logging nebo incident ownership.
- Security potřebuje evidence před povolením rollout.
Není vhodný fit
Potřebujete jen obecnou AI policy.
Review vyžaduje konkrétní agent architecture, zamýšlené uživatele a pojmenované nástroje nebo datové cesty. Nejde o certifikaci, penetrační test ani garanci bezpečnosti AI systému.
Potřebujete nejprve AI platformu a RAG pipeline? Otevřít AI infrastrukturu →
AI Agent Security FAQ
Je to penetrační test?
Ne. Jde o architecture a production-readiness review zaměřený na permissions, nástroje, data, approvals, evidence a provozní controls.
Zahrnuje MCP servery?
Ano. Mapujeme každý server, jeho provozovatele, vystavené nástroje, credentials, přístup k datům a trust boundary mezi agentem a serverem.
Jaké je finální rozhodnutí?
Review končí prioritizovaným backlogem a explicitním doporučením pokračovat, omezit rollout nebo zastavit, dokud nejsou hotové pojmenované controls.
Vědět, co agent dokáže, dřív než to zjistí produkce.
Přineste architekturu, seznam nástrojů a zamýšlený workflow. Doporučíme nejmenší smysluplný rozsah review.