Radware lanceert eerste Agentic AI Protection

Nu bedrijven steeds vaker AI-agenten inzetten om productiviteit te verhogen en besluitvorming te automatiseren, biedt Radware een doelgerichte verdediging. Volgens recent onderzoek van Gartner zal de wereldwijde AI-markt in 2026 de 2,5 biljoen dollar aantikken, waarvan ruim 51 miljard dollar specifiek is gereserveerd voor AI-beveiliging.

Verder dan traditionele 'Guardrails'

De meeste huidige AI-beveiligingsmethoden vertrouwen op statische software-beperkingen (guardrails) die gericht zijn op governance. Deze volstaan echter niet voor autonome agenten die in real-time acties uitvoeren. De oplossing van Radware gaat verder door gebruik te maken van geautomatiseerde gedragsanalyse (waarop patent is aangevraagd) om kwaadaardige intenties en misbruik direct te herkennen.

De oplossing rust op vier strategische pijlers:

1. Ontdekking en zichtbaarheid: Real-time identificatie van alle AI-agenten (zowel eigenbouw als SaaS) en de systemen waar zij toegang toe hebben.
2. Intentie-gebaseerde beveiliging: Algoritmen die afwijkend gedrag detecteren binnen interacties tussen agenten, inclusief complexe meerstaps-aanvallen.
3. Diepe integratie: Naadloze bescherming voor platforms zoals Microsoft 365 Copilot, AWS Bedrock en maatwerk-agenten.
4. Continu beheer van beveiligingsstatus: Een dynamische 'Risk Graph Map' die continu de veiligheidsscore berekent en potentiële datalekken in kaart brengt.

De dreiging van 'ZombieAgent'

De noodzaak voor deze bescherming werd onlangs onderstreept door de ontdekking van ZombieAgent door Radware. Dit is een 'zero-click' kwetsbaarheid waarbij aanvallers kwaadaardige instructies direct in het langetermijngeheugen van een AI-agent kunnen plaatsen, zonder dat er interactie met een gebruiker nodig is. "Kwetsbaarheden zoals ZombieAgent leggen een structurele zwakte bloot in de huidige AI-platforms," zegt Constance Stack, Chief Growth Officer bij Radware. "Bedrijven vertrouwen op deze agenten voor besluitvorming, maar hebben geen zicht op hoe deze agenten onbetrouwbare content interpreteren. Onze oplossing sluit deze gevaarlijke blinde vlek."

Compliancy en standaarden

De nieuwe oplossing is ontworpen in lijn met de OWASP Top 10 voor Agentic AI en maakt gebruik van het AI Vulnerability Scoring System (AIVSS) om risico's te prioriteren. Het vormt een aanvulling op de onlangs gelanceerde LLM Firewall van Radware, die specifiek gericht is op het beveiligen van prompts en antwoorden van taalmodellen.