Checklist voor beveiliging-controle van een AI Agent

Proef applicatie en Agent samen: identiteit, authenticatie, autorisatie, isolatie, gegevens, MCP- en API-hulpmiddelen, geheugen, uploads, betalingen, secrets, logboeken, limieten, goedkeuringen en herstel.

Leg vóór actieve tests reikwijdte, testaccounts, methoden, tijden, stopvoorwaarden, bewijsbeheer en goedkeuring van de verantwoordelijke schriftelijk vast.

Het resultaat is een gedateerde risico-opname, geen absoluut certificaat. Herstel op bedrijfsimpact en proef opnieuw na wezenlijke wijzigingen in toegang, hulpmiddelen, geheugen, betalingen, modellen of infrastructuur.

Ruslan Siniaiev voerde de eerste beoordeling uit: acht gedocumenteerde kwetsbaarheden, één kritiek met directe bedrijfsimpact. De link in het Artikel opent zijn LinkedIn-profiel.

Elke fase leverde een PDF met reproductiestappen en bewijs. We publiceren methode en beslisdiscipline, niet toegangspunten, aanvalsketen, credentials of details van de oplossing.

AI kan ontwikkeling versnellen, maar aannemelijke code kan autorisatie- en logicafouten verbergen. Onafhankelijke beoordeling, herstel en hertest blijven menselijke verantwoordelijkheid.

Met Prostir bouwen, monetariseren en implementeren creators eigen Agents zonder de volledige SaaS-serversysteem te programmeren. Toegang, hulpmiddelen, gegevens, betalingen en logica moeten nog steeds worden geverifieerd.

Nieuwe Agents zijn standaard privé, met OAuth eerst, expliciete scoped alternatieven, exact ownership en begrensde hulpmiddelen. Deze controles moeten getest worden.

De eerste externe controle maakte concrete risico's zichtbaar vóór bredere versie. Het volgende bewijs is herstel gevolgd door een onafhankelijke hertest.