AIDR: Nowa kategoria w cyberbezpieczeństwie dla ochrony agentów AI

Powierzchnia ataku związana z wykorzystaniem sztucznej inteligencji zasadniczo różni się od tej, którą dotychczas zabezpieczały zespoły cyberbezpieczeństwa. Jej kluczowym elementem stały się agenty AI — autonomiczne systemy zdolne do uruchamiania kodu, korzystania z narzędzi, wywoływania interfejsów API, uzyskiwania dostępu do poświadczeń oraz wykonywania złożonych operacji z szybkością nieosiągalną dla człowieka, w granicach uprawnień nadanych przez użytkownika lub organizację. Rozwiązania takie jak Claude Code czy OpenAI Codex są już wykorzystywane do wykonywania zadań bezpośrednio w środowiskach użytkowników i stanowią nową kategorię tożsamości oraz aktywności, którą organizacje muszą uwzględnić w swojej strategii bezpieczeństwa.

Rysunek 1. Środowiska SaaS, urządzenia końcowe i chmury tworzą trzy główne płaszczyzny, na których operują systemy AI.

Autonomia agentów AI otwiera nowe możliwości automatyzacji, ale jednocześnie tworzy nową kategorię ryzyka. Zagrożenie może wynikać zarówno z przejęcia kontroli nad agentem przez atakującego, jak i z błędów konfiguracji, niewłaściwego wykorzystania uprawnień czy nieprzewidzianego sposobu realizacji powierzonych zadań. W takich przypadkach agent może nieświadomie doprowadzić do naruszenia zasad bezpieczeństwa lub ujawnienia poufnych danych. Przykładem jest opisywany na początku 2026 roku atak na łańcuch dostaw wymierzony w ClawHub – publiczny rejestr umiejętności dla OpenClaw. W jego wyniku agenty korzystające ze skompromitowanej umiejętności wykonywały ukryty kod odpowiedzialny za eksfiltrację danych.

Zespół CrowdStrike Falcon® Adversary OverWatch™ monitoruje również aktywność inicjowaną przez agentów AI. Według danych producenta liczba wykryć związanych z aktywnością agentów AI na monitorowanych urządzeniach końcowych była 2,5-krotnie wyższa niż liczba analogicznych działań inicjowanych bezpośrednio przez użytkowników. W jednym z analizowanych przypadków agent AI, realizując zadanie udostępnienia danych, próbował przesłać poufne pliki korporacyjne do publicznego repozytorium plików.

Agenty AI koncentrują się na realizacji wyznaczonego celu zgodnie z otrzymanymi instrukcjami i zakresem przyznanych uprawnień. Coraz więcej procesów biznesowych będzie wykonywanych autonomicznie, co oznacza, że agenty AI staną się pełnoprawnymi uczestnikami środowisk IT. Opisane przykłady pokazują, że organizacje muszą przygotować się na nową klasę zagrożeń wynikających z autonomicznego wykonywania operacji przez oprogramowanie działające w ich imieniu.

Tradycyjne rozwiązania cyberbezpieczeństwa projektowano z myślą o ochronie użytkowników, urządzeń końcowych i infrastruktury, a nie środowiska wykonawczego agentów AI. Ataki wykorzystujące techniki takie jak prompt injection czy kompromitacja poświadczeń wykorzystywanych przez agenta nie zawsze są skutecznie wykrywane przez klasyczne mechanizmy monitorowania, a działania wykonywane przez zaufaną tożsamość mogą omijać część istniejących mechanizmów kontroli. Samo wykrycie zagrożenia po zakończeniu operacji często nie wystarcza do ograniczenia jego skutków.

Dlatego rozwiązania klasy AI Detection and Response (AIDR) powinny zapewniać ciągłe monitorowanie aktywności agentów AI oraz możliwość wykrywania i powstrzymywania zagrożeń na etapie wykonywania operacji. Ochrona środowiska wykonawczego agentów oraz kontrola ich działań w czasie rzeczywistym stają się jednym z kluczowych elementów nowoczesnej architektury cyberbezpieczeństwa.

AI Detection & Response (AIDR) to nowa kategoria rozwiązań cyberbezpieczeństwa projektowanych z myślą o ochronie środowisk wykonawczych agentów AI. Jej celem jest wykrywanie, monitorowanie i reagowanie na zagrożenia wymierzone w systemy AI lub wynikające z ich działania, niezależnie od miejsca ich uruchomienia — na urządzeniach końcowych, w aplikacjach SaaS czy środowiskach chmurowych.

AIDR zakłada stworzenie spójnej architektury bezpieczeństwa dla środowisk wykorzystujących agentów AI, zapewniającej ciągły nadzór nad ich działaniami oraz możliwość egzekwowania polityk bezpieczeństwa w czasie rzeczywistym.

Platformy klasy AIDR wyróżniają się na tle dotychczasowych rozwiązań trzema podstawowymi założeniami:

1. Ochrona środowiska wykonawczego zamiast wyłącznie oceny postury bezpieczeństwa

   Narzędzia klasy AI Security Posture Management (AI-SPM) koncentrują się przede wszystkim na identyfikowaniu błędów konfiguracji, podatności i ryzyka przed uruchomieniem systemu lub po zakończeniu jego działania. AIDR uzupełnia ten model, działając bezpośrednio w środowisku wykonawczym i analizując w czasie rzeczywistym polecenia, wywołania narzędzi, operacje na danych oraz działania wykonywane przez agenta AI. Jest to szczególnie istotne w przypadku autonomicznych ataków, które rozwijają się w ciągu sekund.

2. Jedna platforma zapewniająca pełny kontekst zamiast izolowanych narzędzi

   Podczas realizacji pojedynczego zadania agent AI może jednocześnie korzystać z urządzeń końcowych, usług chmurowych, aplikacji SaaS oraz interfejsów API. Wykorzystywanie odrębnych narzędzi bezpieczeństwa dla każdego z tych obszarów prowadzi do powstawania rozproszonych sygnałów telemetrycznych i utrudnia odtworzenie pełnego przebiegu incydentu. Platforma AIDR integruje informacje z wielu warstw środowiska, zapewniając spójny obraz aktywności agenta AI.

3. Aktywczne egzekwowanie polityk bezpieczeństwa zamiast pasywnej obserwacji

   AIDR nie ogranicza się wyłącznie do wykrywania zagrożeń. Rozwiązania tej klasy powinny umożliwiać podejmowanie działań ochronnych w czasie wykonywania operacji, takich jak blokowanie nieautoryzowanych działań, maskowanie danych wrażliwych, izolowanie skompromitowanych komponentów czy unieważnianie poświadczeń wykorzystywanych przez agenta.

Dodatkowo architektura AIDR powinna obejmować ochronę całego ekosystemu AI, uwzględniając wszystkie jego kluczowe elementy: dane, modele, prompty, agentów AI, tożsamości cyfrowe, infrastrukturę oraz interakcje z systemami zewnętrznymi. Każda z tych warstw stanowi odrębną powierzchnię ataku i wymaga zastosowania dedykowanych mechanizmów ochrony.

Rysunek 2. Ekosystem AI składa się z siedmiu warstw: dane, modele, polecenia, agenty AI, tożsamości cyfrowe, infrastruktura i interakcje.

Fundamentem operacyjnym AIDR jest AI Control Plane — zintegrowana płaszczyzna kontroli bezpieczeństwa AI, która zapewnia realizację czterech kluczowych funkcji ochronnych w czasie rzeczywistym:

• kontrola tożsamości cyfrowych przez ciągłą weryfikację i autoryzację;
• ochrona danych poprzez blokowanie niebezpiecznych operacji, maskowanie poufnych informacji i szyfrowanie;
• kontrola wykonywania agentów AI, umożliwiająca zatrzymanie zagrożeń bezpośrednio podczas ich realizacji;
• reakcja na incydenty, w tym izolacja, lokalizacja i eliminacja zagrożeń.

Ta płaszczyzna kontroli powinna obejmować wszystkie siedem poziomów ekosystemu AI i zapewniać zunifikowaną ochronę we wszystkich środowiskach, w których operuje sztuczna inteligencja: na urządzeniach końcowych, w aplikacjach SaaS i infrastrukturze chmurowej.

CrowdStrike rozwija nowo kształtującą się kategorię AI Detection and Response (AIDR), oferując rozwiązanie CrowdStrike Falcon® AI Detection and Response. Platforma zapewnia jednolitą widoczność aktywności agentów AI, wykrywanie zagrożeń w czasie rzeczywistym, ochronę danych, egzekwowanie polityk dostępu oraz zautomatyzowane reagowanie na incydenty w środowiskach urządzeń końcowych, aplikacji SaaS i infrastruktury chmurowej.

Rozwiązanie chroni zarówno wykorzystanie narzędzi AI przez pracowników, jak i korporacyjnych agentów AI oraz workloady AI, monitorując i zabezpieczając ich działania bezpośrednio w środowisku wykonawczym.

Rysunek 3. Panel monitorujący Falcon AIDR zapewnia pełną widoczność użytkowników, aplikacji AI i używanych w organizacji podstawowych modeli AI oraz wyświetla statystyki dotyczące zużycia tokenów AI.

Kluczowe możliwości Falcon AIDR obejmują:

• Ochrona wykorzystania AI przez pracowników:
  Falcon AI Detection and Response (AIDR) zapewnia pełną widoczność wykorzystania agentów oraz usług AI przez pracowników, umożliwiając wykrywanie zjawiska Shadow AI. Platforma monitoruje aktywność na urządzeniach końcowych, za pośrednictwem bram AI (AI Gateways), serwerów Model Context Protocol (MCP), środowisk chmurowych oraz ekosystemu Microsoft Copilot.Rozwiązanie umożliwia egzekwowanie szczegółowych polityk kontroli dostępu opartych na atrybutach (Attribute-Based Access Control – ABAC), zgodnych z zasadami zarządzania AI w organizacji. Polityki mogą uwzględniać m.in. rolę użytkownika, poziom ryzyka, typ wykorzystywanego modelu AI czy jego wersję.Falcon AIDR identyfikuje również próby przesyłania poufnych informacji do usług AI i może automatycznie blokować ujawnienie danych wrażliwych, danych osobowych (PII), kluczy kryptograficznych, poświadczeń oraz innych informacji podlegających ochronie. Platforma obsługuje różne mechanizmy ochrony danych, w tym szyfrowanie zachowujące format (Format-Preserving Encryption – FPE), umożliwiając zabezpieczenie informacji bez zakłócania działania aplikacji AI.
• Ochrona środowiska wykonawczego agentów AI:
  Falcon AIDR zapewnia ochronę środowiska wykonawczego agentów AI przed atakami wykorzystującymi techniki prompt injection oraz jailbreak, identyfikując ponad 200 wzorców i technik ataków na modele językowe. Platforma analizuje interakcje z serwerami Model Context Protocol (MCP), ograniczając ryzyko nieautoryzowanego uruchamiania narzędzi oraz wykrywa w czasie rzeczywistym złośliwe adresy URL, domeny, adresy IP i inne potencjalnie niebezpieczne artefakty pojawiające się w odpowiedziach generowanych przez systemy AI.Rozwiązanie prowadzi również szczegółowy rejestr aktywności agentów AI, wspierając wymagania audytowe, analizę powłamaniową (digital forensics) oraz doskonalenie procesów bezpieczeństwa. Wszystkie wykryte zdarzenia i wyniki analiz są automatycznie przekazywane do platformy CrowdStrike Falcon® Next-Gen SIEM, umożliwiając ich korelację z telemetrią pochodzącą z urządzeń końcowych, środowisk chmurowych, aplikacji SaaS oraz innych źródeł w ramach jednolitej platformy Security Operations.

Najważniejszym kierunkiem rozwoju bezpieczeństwa AI jest ochrona urządzeń końcowych, gdyż to na nich działają najsilniejsze agenty AI.

Procesy wykonawcze, wywołania narzędzi, operacje na plikach i interakcje za pomocą Model Context Protocol (MCP) odbywają się bezpośrednio na urządzeniu końcowym i w dużej mierze pozostają poza zasięgiem tradycyjnych narzędzi kontroli na poziomie sieci i aplikacji. Jest tylko jeden punkt, który pozwala na obserwację, kontrolę i reakcję na taką aktywność – urządzenie końcowe.

Dlatego CrowdStrike rozwinie możliwości Falcon AIDR poprzez głęboką integrację z Falcon Sensor, tym samym sensorem systemu operacyjnego na poziomie jądra, który chronił urządzenia końcowe przed nowoczesnymi zagrożeniami cybernetycznymi przez ponad dekadę.

To pozwoli na wykrywanie, identyfikację i ciągłe monitorowanie operacji agentów AI bezpośrednio na poziomie systemu operacyjnego. Organizacje nie będą potrzebowały integracji z zewnętrznymi dostawcami, specjalistycznych SDK ani dodatkowych procedur wdrożeniowych, co znacznie uprości wprowadzenie nowej warstwy ochrony.

Rysunek 4.Interfejs Falcon AIDR pokazujący agenty AI działające w środowisku korporacyjnym. Agenty AI o podwyższonym poziomie ryzyka są zaznaczone na czerwono.

Połączenie możliwości Falcon AIDR i Falcon Sensor ujawni nowy poziom ochrony agentów AI podczas ich wykonywania, w tym:

• Pełna inwentaryzacja agentów AI w czasie rzeczywistym

  Falcon AI Detection and Response (AIDR) zapewnia bieżącą inwentaryzację agentów AI działających w organizacji, obejmując zarówno rozwiązania takie jak Claude Code, Cursor, Microsoft Copilot, Kiro czy OpenAI Codex, jak i nieautoryzowane narzędzia klasy Shadow AI. Platforma identyfikuje miejsce wdrożenia każdego agenta, przypisanych użytkowników oraz aktualny poziom ryzyka. W środowiskach korporacyjnych, gdzie liczba legalnie wykorzystywanych agentów AI stale rośnie, pełna widoczność ich aktywności staje się kluczowym elementem skutecznej ochrony.

• Ocena ryzyka agentów AI i wykrywanie anomalii behawioralnych

  Falcon AIDR koreluje sygnały bezpieczeństwa pochodzące z całego środowiska wykonawczego agentów AI, identyfikuje anomalie behawioralne oraz automatycznie przypisuje ocenę ryzyka poszczególnym agentom. Pozwala to zespołom SOC szybciej ustalać priorytety i koncentrować działania na incydentach o najwyższym poziomie ryzyka.Po wykryciu podejrzanej aktywności analitycy mogą prześledzić pełny przebieg incydentu, łącząc działania wykonywane przez agenta AI z drzewem procesów systemu operacyjnego oraz innymi artefaktami telemetrycznymi w jeden spójny łańcuch zdarzeń. Umożliwia to analizę zależności pomiędzy poleceniami wydawanymi agentowi a ich skutkami na poziomie systemu operacyjnego, takimi jak dostęp do plików, wykorzystanie poświadczeń, komunikacja sieciowa czy wykonywanie innych operacji mogących wskazywać na próbę kompromitacji. Platforma pozwala również analizować poszczególne elementy łańcucha ataku, takie jak skompromitowane rozszerzenia lub komponenty agenta AI, co ułatwia ocenę skali incydentu oraz szybkie wdrożenie działań naprawczych.

• Od wykrycia incydentu do reakcji w czasie rzeczywistym

  Z poziomu tej samej konsoli analitycy mogą płynnie przejść od analizy incydentu do podjęcia działań ochronnych. Przykładowo, utworzenie globalnej polityki bezpieczeństwa umożliwia natychmiastowe zablokowanie uruchamiania złośliwego komponentu lub nieautoryzowanego działania agenta AI w całym środowisku. Takie podejście pozwala jednocześnie ograniczyć skutki bieżącego incydentu oraz zmniejszyć ryzyko ponownego wykorzystania tej samej techniki ataku w przyszłości.

W chwili publikacji funkcjonalność ta jest w fazie pre-beta. Jej wydanie ogólnodostępne (GA) jest planowane na trzeci kwartał tego roku.

Rynek AI Detection and Response (AIDR) znajduje się na wczesnym etapie rozwoju, a jego kształt jest dopiero definiowany przez największych dostawców platform cyberbezpieczeństwa. Przewaga CrowdStrike wynika z wieloletniego rozwoju architektury Falcon, która od ochrony urządzeń końcowych została stopniowo rozszerzona o zabezpieczenia środowisk chmurowych, aplikacji SaaS oraz tożsamości cyfrowych.

Falcon Sensor jest wdrożony na setkach milionów urządzeń końcowych na całym świecie, zapewniając szeroką widoczność procesów, aktywności systemowej i telemetrii bezpieczeństwa. Wraz z pojawieniem się agentów AI infrastruktura ta stała się naturalną podstawą do monitorowania i ochrony ich środowiska wykonawczego. Możliwość korelowania aktywności agentów AI z telemetrią systemu operacyjnego, urządzeń końcowych, środowisk chmurowych i aplikacji SaaS pozwala analizować pełny kontekst incydentu oraz szybciej identyfikować zagrożenia.

CrowdStrike rozwija również własną bazę wiedzy dotyczącą zagrożeń dla systemów AI. Taksonomia technik ataków, obejmująca m.in. prompt injection, jailbreak oraz inne metody kompromitacji agentów AI, jest systematycznie rozszerzana na podstawie badań prowadzonych przez zespół Falcon Adversary OverWatch™ oraz analiz rzeczywistych incydentów obserwowanych w środowiskach klientów. Pozwala to sukcesywnie doskonalić mechanizmy wykrywania nowych technik i procedur wykorzystywanych przez atakujących.

Jedną z kluczowych cech platformy CrowdStrike Falcon jest jej architektura oparta na jednym agencie (Falcon Sensor), wspólnej platformie danych oraz jednolitej konsoli zarządzania. Dla organizacji korzystających już z platformy Falcon wdrożenie funkcji AI Detection and Response nie wymaga instalowania dodatkowych agentów ani budowy odrębnej infrastruktury. Rozwiązanie stanowi rozszerzenie istniejącej platformy, wykorzystując ten sam sensor oraz zgromadzoną telemetrię do ochrony agentów AI i ich środowiska wykonawczego.