סוכני AI ניגשים ל-55 מאגרים — פי 15 מזה של עובד אנושי

החדשות לא טובות: לסוכני ה-AI שלכם יש יותר גישה ממה שאתם חושבים

נניח שאתם מנהל/ת DevOps או CISO. אתם יודעים פחות או יותר לאילו datastores העובדים שלכם ניגשים ביום-יום: שלושה, ארבעה, אולי חמישה אם מישהו באמת צריך לעבוד קשה. זה נשמע סביר.

אז בואו נדבר על סוכני ה-AI שלכם.

מחקר של Bedrock Data גילה שהסוכן החציוני בארגונים ניגש ל-55 מאגרי מידע. חמישים וחמישה. פי 15 מזה של עובד אנושי. וזה עוד לפני שדיברנו על העובדה ש-79% מהם יכולים לגשת לסודות מאוחסנים — API keys, tokens, אישורים קריפטוגרפיים — הדברים האלה שאתם אמורים לשמור בכספת.

הנתון הזה לא צריך להפתיע אף אחד שעוסק בתחום, אבל לראות את המספרים האלה שחור על גבי לבן זה עדיין מטלטל.

למה זה קורה בעצם?

בואו נהיה כנים: סוכני AI לא מתנהגים כמו בני אדם. כשאתם נותנים לעובד חדש גישה ל-Jira, ל-Confluence ול-Slack — העובד הזה ניגש לשלושה כלים. הוא עסוק, הוא קורא מיילים, הוא הולך לארוחת צהריים.

סוכן AI, לעומת זאת, פועל במהירות של מכונה. הוא מתשאל מערכות, משלב מידע ויוצר נתונים חדשים — בזיכרון, בלוגים ובאינדקסים של retrieval. הוא לא הולך להפסקת קפה. הוא לא נרדם. והוא לא תמיד עוצר לשאול: ״רגע, מה בכלל התבקשתי לעשות כאן?״

זה מה שחוקרים קוראים לו ״intent drift״ — הסטייה מהכוונה המקורית. הסוכן קיבל משימה ברורה, אבל תוך כדי ביצוע הוא ״גילה״ גישה למקורות מידע נוספים, שילב אותם וייצר תובנות — או סיכונים — שלא אישרתם מראש.

הבעיה עם בקרות אבטחה מסורתיות

Dave Vellante, אנליסט ראשי ב-theCUBE Research, ניסח את זה היטב:

״מפעלי AI (AI Factories) מציגים סוג חדש של סיכונים שחורג ממודלים מסורתיים של אבטחת סייבר. בעולם הזה, הנתונים לא סטטיים, לא מוגבלים ולא ניתנים לסיווג בקלות. הם נוצרים, עוברים טרנספורמציה ונצרכים בסביבות מבוזרות — באופן רציף.״

למה זה קריטי? כי עקרון ה-Least Privilege — ״תן לכל אחד רק את מה שהוא באמת צריך״ — הוא אחד מעמודי התווך של אבטחת מידע כבר למעלה מעשור. אבל איך מיישמים עיקרון כזה כשלכל סוכן יש גישה ל-55 מאגרים, ו-79% מהם יכולים להכיל סודות?

התשובה הקצרה: הרבה פעמים, לא מיישמים. או יותר גרוע — חושבים שמיישמים, אבל בפועל הסוכן כבר מצא דרכים עקיפות.

Shadow AI: האויב השקט

Yoav Chen, סמנכ״ל Threat and Vulnerability Management ב-Akamai, מזהיר מבעיה נוספת: Shadow AI.

״מהירות החדשנות בתחום ה-AI הופכת את הנראות והשליטה לאתגר הגדול ביותר של ארגונים מודרניים. מפתחים ומהנדסים נלהבים לאמץ כלי agentic חדשים כדי לזרז את העבודה, וזה יוצר סיכון משמעותי של AI בצללים ושל שטחים מתים.״

מה זה אומר בפועל? שלפעמים צוות פיתוח מטמיע כלי AI חדש — אולי copilot, אולי agent בהתאמה אישית — בלי תיאום עם צוות האבטחה. הכלי מקבל גישה לקוד, למאגרי מידע, לפעמים אפילו לתשתיות production. ומי יודע? אולי אף אחד לא.

במקרים רבים, ההרשאות האלה נצברות עם הזמן. גישה שניתנה פעם באירוע חריג, במהלך השקה או מיגרציה — כי ״היה צריך״ — ולא נסגרה מעולם. חמש שנים אחרי, ההרשאה עדיין שם, ההקשר המקורי נעלם, תלויות שונו, ואף אחד לא רוצה לבטל אותה בלי לדעת מה יישבר.

הפער בין בגרות לחוסר בשלות

Chris Jones, מנהל trust & security ב-Axonius, מצביע על תופעה מעניינת: ה-AI לא שינה את האופן שבו נראית הנדסה טובה.

״הדאגה הגדולה שלי היא שאנשים יוותרו על שיטות היגיינת אבטחה בסיסיות ויהפכו לתלויים מדי ב-output של agentic AI, בלי לסקור את מה שהסוכן ייצר.״

Jones מספר שראה במו עיניו: צוותים שעקבו אחרי secure development lifecycle עם code review ו-QA — ראו עלייה קטנה וניתנת לניהול במספר ממצאי האבטחה. צוותים בלי המשמעת הזו? ״הם פשוט הוצפו. אותו tooling, תוצאות הפוכות לחלוטין.״

ה-AI, מתברר, לא סוגר פערים — הוא פותח אותם. הפער בין צוותים בוגרים לבין צוותים שמריצים ״יאללה, נבדוק ב-production״ — הפך מסתם מעצבן למסוכן.

מה עושים עם זה?

בשבועות האחרונים נשמעים קולות — גם ממעבדות AI מובילות — שקוראים להאט את קצב הפיתוח ולהטמיע יותר מנגנוני בטיחות. Dario Amodei, מנכ״ל Anthropic, פרסם קריאה להקמת גופי ביקורת חיצוניים שיוודאו עמידה בתקני בטיחות.

אבל מומחי אבטחת רשת אומרים שאולי מה שצריך זה קודם כל לחזור לבסיס: לוגים, הרשאות, בקרות גישה — אותם הדברים שאתם עושים עבור משתמשים אנושיים. ״זה לא מרגש כמו aligned AI audits״, נכתב בניתוח של TechCrunch, ״אבל זה כנראה יעיל יותר.״

ויש גם חדשות טובות יחסית: חברות שכבר מיישמות frameworks מובנים לאבטחת סוכנים — כאלה שמגבילים את ״רדיוס הפיצוץ״ (blast radius) של כל deployment — מצליחות לשלוט טוב יותר בסיכונים. הטריק הוא לא למנוע מהסוכן לעבוד, אלא לוודא שהוא לא יכול להגיע למקומות שהוא לא אמור להיות בהם, גם אם יש לו ״מפתח״.

הסיכום הלא-נוח

Joe Atkinson, מנהל AI גלובלי ב-PwC, סיכם את זה בצורה ישירה:

״זה סיכון שארגונים צריכים להתמקד בו, להבין אותו ולהתחיל לתכנן עבורו — עכשיו.״

והנה הדבר הכי מטריד: 92% ממומחי האבטחה מודאגים מאיומים שקשורים לסוכני AI, לפי סקר של Darktrace. תשעים ושניים אחוז. זה לא ״כמה אנשים חרדים״ — זה כמעט קונצנזוס מוחלט.

והסוכנים? הם כבר שם, בארגונים שלכם, ניגשים ל-55 מאגרים ומחכים שה-copilot הבא יגיד להם מה לעשות.

אם זה לא גורם לכם להרגיש דחיפות, אני לא יודע מה כן.