با ظهور پارادایم‌های جدید هوش مصنوعی، فناوری در حال تطبیق با نیازهای متغیر و تغییرات در عادات مصرف است. در سال ۲۰۲۵، یکی از تغییراتی که تأثیر قابل توجهی داشته، جهش به سمت مصرف API توسط عامل‌های هوش مصنوعی است.
این تغییر به سمت عامل‌های هوش مصنوعی پیامدها و ملاحظات متعددی دارد، اما مهم‌ترین آن امنیت است. استانداردها و رویکردهای امنیتی به سرعت در حال تغییر هستند و نیاز به بازنگری در نحوه ایمن‌سازی سیستم‌ها و اطمینان از دسترسی ایمن ایجاد شده است. پس چگونه می‌توان دسترسی عاملیت‌محور به APIها را ایمن کرد؟
در ادامه، چند تکنیک برای ایمن‌سازی دسترسی هوش مصنوعی عاملیت‌محور به APIها بررسی می‌کنیم، از تضمین کنترل دسترسی قوی تا اعمال محدودیت نرخ و مدیریت بار، و بیشتر. با ادامه مقاله، با جزئیات دسترسی عاملیت‌محور و آماده‌سازی ارائه‌دهندگان API برای این نوع مصرف جدید آشنا خواهید شد.
افزایش دسترسی عاملیت‌محور هوش مصنوعی
با ظهور مدل‌های زبان بزرگ (LLM) و سیستم‌های هوش مصنوعی، نحوه تعامل کاربران با APIها تغییر کرده است. سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند چیزی به نام عامل‌ها را مستقر کنند — در واقع، این عامل‌ها سیستم‌های هوش مصنوعی خودمختار و ساخت‌یافته هستند که ورودی کاربر را درک کرده و درخواست‌ها را با استفاده از زبان طبیعی پردازش می‌کنند.
تمرکز بر عامل‌های هوش مصنوعی باعث افزایش تعاملات ماشین به ماشین شده است. مدل‌های هوش مصنوعی اکنون می‌توانند به طور خودکار به APIها دسترسی داشته باشند، بر اساس درخواست‌های کاربر که ممکن است حتی از فعالیت عامل مطلع نباشد. این موضوع پیچیدگی‌های قابل توجهی ایجاد می‌کند.
اولاً، این تغییر به مصرف خودمختار، ماهیت ایمن‌سازی بر اساس یک کاربر واحد و نقطه ورود واحد را تغییر داده است. وقتی عامل‌ها می‌توانند به سیستم‌ها در مقیاس بزرگ و به صورت خودکار دسترسی داشته باشند، در واقع با یک ماشین سروکار دارید نه صرفاً یک کاربر، که تمام ملاحظات مربوط به اندازه‌گیری، ثبت لاگ، کنترل دسترسی و بهره‌وری داده ساخت‌یافته را شامل می‌شود.
ثانیاً، این مسئله نگرانی‌های قابل توجهی در مورد کاهش تهدید ایجاد کرده است. یک کاربر منفرد یک بردار حمله است که می‌توان با آن مقابله کرد، اما ماشین‌ها بردارهای دیگری هستند، معمولاً قابل شناسایی به دلیل غیر انسانی بودنشان. وقتی ماشین‌ها رفتارهایی شبیه انسان انجام دهند، وضعیت کمی پیچیده‌تر می‌شود.
چگونه دسترسی عاملیت‌محور به APIها را ایمن کنیم؟
با توجه به این موضوع، بیایید به برخی تاکتیک‌ها برای ایمن‌سازی دسترسی عاملیت‌محور توسط ارائه‌دهندگان API نگاه کنیم.
۱. کنترل‌های هویت و دسترسی قوی و دقیق‌تر
پیاده‌سازی صحیح کنترل‌های هویت و دسترسی اولین گام برای مقابله با این مسائل است. شما باید سیستم‌های قوی برای هویت، مجوزدهی و احراز هویت داشته باشید. احراز هویت سنتی مبتنی بر توکن ممکن است برای این کاربردهای پیچیده کافی نباشد، به ویژه که دسترسی عاملیت‌محور معمولاً از اعتبارنامه‌های کوتاه‌مدت و خاص استفاده می‌کند.
برای اعتبارسنجی هویت ماشین‌ها، استفاده از SPIFFE و SPIRE برای اتصال هویت‌های کاری به وظایف عاملیت‌محور می‌تواند به شدت مفید باشد تا دسترسی در مقیاس و زمان کنترل شود.
مجوزدهی و احراز هویت بخش بزرگی از این معادله هستند، بنابراین پیاده‌سازی معماری صفر اعتماد (Zero-Trust) تضمین می‌کند که هیچ عاملی اجازه ارتقای دسترسی یا سوءاستفاده از سیستم‌های داخلی را نداشته باشد. از اعتبارسنجی مداوم استفاده کنید و از کلیدها و توکن‌های API بلندمدت اجتناب کنید.
در نهایت، سیستم‌هایی را مد نظر قرار دهید که هویت‌های ثابت را کاملاً حذف کنند. اگرچه کنترل دسترسی مبتنی بر نقش (RBAC) و کنترل دسترسی مبتنی بر ویژگی (ABAC) محبوب هستند، بسیاری از APIهای متصل به عامل‌ها به کنترل دسترسی مبتنی بر رفتار (BBAC) روی آورده‌اند — رویکردی مبتنی بر سیاست‌ها و مدل‌سازی رفتار برای شناسایی و جلوگیری از سوءاستفاده عامل‌ها.
۲. اعمال محدودیت نرخ و پیشگیری از سوءاستفاده در ترافیک هوش مصنوعی
حتی با وجود تمام موارد بالا، باید اعتراف کنیم که ترافیک هوش مصنوعی نه مانند ترافیک انسانی و نه مانند ترافیک ماشین است. در یک لحظه شبیه کاربر عادی به نظر می‌رسد و در لحظه بعد می‌تواند مانند حمله DDoS باشد. دسترسی عاملیت‌محور می‌تواند بسیار غیرقابل پیش‌بینی باشد.
خبر خوب این است که غیرقابل پیش‌بینی بودن به نوعی قابل پیش‌بینی است. اگر بدانید عامل‌ها ممکن است سریعاً تغییر کنند، می‌توانید با ایجاد سیستم‌های مؤثر محدودیت نرخ و پیشگیری از سوءاستفاده پیش‌دستی کنید.
محدودیت نرخ می‌تواند کمک‌کننده باشد، اما آن را به صورت ثابت اعمال نکنید. محدودیت‌های تطبیقی به شما کمک می‌کنند از محدودیت بیش از حد جلوگیری کنید و دسترسی عامل‌ها را منطقی نگه دارید. محدودیت‌ها می‌توانند بر اساس قصد، الگوهای درخواست، ساختارهای غیرمعمول درخواست یا محدودیت‌های جزئی در نقاط انتهایی اعمال شوند.
همچنین می‌توانید از کنترل جریان (throttling) بهره ببرید. اگر درخواست‌ها عاملیت‌محور را شناسایی کنید، می‌توانید آن‌ها را محدود یا به سرویس‌های خاص با منابع مناسب هدایت کنید. اجرای این روش همراه با Load Balancing سلامت و کارایی سیستم را تضمین می‌کند.
۳. تضمین امنیت داده و انطباق
دسترسی عاملیت‌محور تهدیدات خود را برای امنیت داده و انطباق ایجاد می‌کند. هوش مصنوعی داده‌ها را مصرف و برای پردازش استفاده می‌کند. دسترسی API توسط عامل‌ها باید تعادل بین عملکرد و حفظ محرمانگی داده‌ها را رعایت کند.
APIها باید سیاست‌های حاکمیت داده را در کل تعاملات با عامل‌ها اجرا کنند تا از دسترسی غیرمجاز، تحلیل یا استخراج داده جلوگیری شود. حتی اگر عامل‌ها نیت بدی نداشته باشند، درخواست‌های گسترده می‌تواند داده‌های حساس را بدون محدودیت بازگرداند. بنابراین برنامه‌ریزی امنیتی اهمیت بالایی دارد.
حریم خصوصی و امنیت طولانی‌مدت داده نیز اهمیت دارد. داده‌ها باید در حین انتقال و در حالت استراحت رمزگذاری شوند و ثبت لاگ ساختاریافته پیاده‌سازی شود تا بتوان ردیابی کرد چه داده‌ای توسط چه کسی و چرا دسترسی داشته است. برخی موارد الزامات قانونی مانند GDPR یا HIPAA را نیز شامل می‌شوند.
همچنین، بازرسی منظم نقاط انتهایی و سیستم‌های داده برای انطباق با قوانین و سیاست‌های داخلی الزامی است.
۴. استقرار سیستم‌های مؤثر شناسایی تهدید و پایش
با توجه به ماهیت دسترسی عاملیت‌محور، باید فرض شود که این سیستم‌ها همیشه به حاکمیت و سیاست‌ها برای رفتار صحیح متکی هستند. همچنین ممکن است این سیستم‌ها به طور تصادفی یا عمدی رفتار نامطلوب داشته باشند.
استقرار سیستم‌های مؤثر پایش و شناسایی تهدید بسیار کمک‌کننده است. عامل‌های هوش مصنوعی ممکن است در چندین نقطه آسیب‌پذیر باشند یا داده‌ها را به اشتباه افشا کنند. استفاده از API Gateway برای ثبت لاگ، ردیابی و کاهش رفتار غیرمعمول یا استخراج داده توصیه می‌شود.
الگوهای داده را ردیابی کنید، به ویژه افزایش ناگهانی ترافیک، دسترسی عجیب به داده‌ها یا حرکت جانبی در سیستم. همچنین تست کنید که حقوق دسترسی به حداقل محدود شده و سیستم‌ها قابلیت کنترل دسترسی را دارند.
۵. توسعه یک عامل داخلی
آخرین گام برای مقابله با این مشکل، پیاده‌سازی عامل هوش مصنوعی داخلی است. ایجاد میان‌افزار برای شناسایی دسترسی عاملیت‌محور اجازه می‌دهد ترافیک به عامل داخلی واسطه هدایت شود. این عامل به داده‌ها به راحتی دسترسی نمی‌دهد و تنها در قالب و کاربرد مشخص داده را ارائه می‌کند.
این روش مؤثر اما هزینه‌بر است و با توجه به رشد دسترسی عاملیت‌محور، پذیرش آن رو به افزایش است. احتمالاً در کوتاه‌مدت، استفاده از سیستم‌های عامل به پایگاه‌داده همانند امروز متداول خواهد شد.
جمع‌بندی: دسترسی عاملیت‌محور به APIها یک نگرانی رو به رشد است
واقعیت این است که این مشکل از بین نخواهد رفت. با رشد قابلیت‌های LLM و ظرفیت آن‌ها برای پردازش درخواست‌های تحول‌آفرین، سیستم‌های عاملیت‌محور نیز افزایش می‌یابند و مزایا و معایب آن در مقیاس وسیع ظاهر می‌شود.
این تغییر از فراخوانی API توسط انسان به تعاملات خودمختار و بزرگ‌مقیاس، امنیت را پویا، ماشین‌محور و مبتنی بر بار کاری می‌سازد. راهکارهایی مانند SPIFFE/SPIRE بخشی از این مشکل را حل می‌کنند، اما لازم است تغییر به روش‌های جدید مصرف و راهکارهای امنیتی نیز همراه آن اعمال شود.
