নিরাপত্তা গবেষক জেক উইলিয়ামস (Jake Williams) এই সপ্তাহে CUSTODY ফ্রেমওয়ার্কটি উন্মোচন করেছেন, যা এন্টারপ্রাইজগুলোকে তাদের কর্পোরেট নেটওয়ার্কের ভেতরে কাজ করা AI agents-এর জন্য সুনির্দিষ্ট রানটাইম পারমিশন (runtime permissions) এবং সীমানা নির্ধারণ করার একটি উপায় প্রদান করে। এই টুলটি গুরুত্বপূর্ণ কারণ, প্রথাগত সফটওয়্যারের মতো নয়, AI agents গতিশীলভাবে ডেটা সংগ্রহ করতে পারে, সার্ভিস কল করতে পারে এবং মডেল পরিবর্তন করতে পারে—যার কোনো স্পষ্ট বা কার্যকর নীতিমালা নেই—যা আক্রমণকারীদের জন্য একটি সুযোগ তৈরি করে দিচ্ছে যা তারা ইতিমধ্যেই ব্যবহার করতে শুরু করেছে।

কেন AI agents-এর একটি সীমানা প্রয়োজন

এন্টারপ্রাইজ AI স্ট্যাকগুলোতে এখন চ্যাট-বট, রিকমেন্ডেশন ইঞ্জিন, স্বায়ত্তশাসিত সিদ্ধান্ত গ্রহণকারী এবং ডজন ডজন ব্যাকগ্রাউন্ড এজেন্ট অন্তর্ভুক্ত রয়েছে যা অভ্যন্তরীণ API বা তৃতীয় পক্ষের পরিষেবা থেকে ডেটা সংগ্রহ করে। বিদ্যমান সিকিউরিটি স্যুটগুলো মূলত পেরিমিটার ফায়ারওয়াল, এন্ডপয়েন্ট প্রোটেকশন এবং নেটওয়ার্ক সেগমেন্টেশনের ওপর গুরুত্ব দেয়, কিন্তু তাদের কাছে "এই এজেন্টটি গ্রাহকের রেকর্ড পড়তে পারে কিন্তু ফিন্যান্স ডেটাবেসে লিখতে পারবে না" বলার মতো কোনো মানসম্মত পদ্ধতি নেই। এই ধরনের রানটাইম কন্ট্রোলের অনুপস্থিতির কারণে ইতিমধ্যে এমন কিছু ঘটনা ঘটেছে যেখানে আক্রান্ত এজেন্টগুলোকে ডেটা চুরি করতে বা মডেল ওয়েট (model weights) নষ্ট করতে ব্যবহার করা হয়েছে।

কীভাবে CUSTODY এই ঘাটতি পূরণ করে

CUSTODY একটি নিয়ম-ভিত্তিক ভাষা (rule-based language) প্রবর্তন করে যা একটি AI agent নেটওয়ার্কে সংযুক্ত হওয়ার পর কী কী করতে পারবে তা বর্ণনা করে। নীতিমালাগুলো (Policies) নির্দিষ্ট করতে পারে:

  • Resource access – কোন ডেটাবেস, ফাইল স্টোর বা API এজেন্টটি কুয়েরি করতে পারে।
  • Action limits – এজেন্টটি কি কেবল পড়তে পারবে, নাকি লিখতে, মুছে ফেলতে বা পরবর্তী কাজ (downstream jobs) ট্রিগার করতেও পারবে।
  • Execution context – কম্পিউট এনভায়রনমেন্টের ওপর সীমাবদ্ধতা, যেমন CPU কোটা বা কন্টেইনার আইসোলেশন।

রানটাইমে, এই ফ্রেমওয়ার্কটি এজেন্টের কলগুলোকে বাধা দেয় এবং নির্ধারিত নীতিমালার সাথে সেগুলো যাচাই করে, এবং নির্ধারিত সীমানার বাইরে থাকা যেকোনো অপারেশন ব্লক করে দেয়। এটি একটি হাইজ্যাক করা এজেন্টকে কর্পোরেট এনভায়রনমেন্টে অনিয়ন্ত্রিতভাবে ঘুরে বেড়ানো থেকে বিরত রাখে।

বিদ্যমান স্ট্যাকগুলোতে CUSTODY যুক্ত করা

এই ফ্রেমওয়ার্কটি বর্তমান সিকিউরিটি টুলগুলোর পাশাপাশি কাজ করে। এটি জনপ্রিয় অর্কেস্ট্রেশন প্ল্যাটফর্ম, কন্টেইনার রানটাইম এবং API গেটওয়েতে যুক্ত করা যেতে পারে, তবে সঠিক পদক্ষেপগুলো মূলত ব্যবহৃত এজেন্ট প্ল্যাটফর্মের ওপর নির্ভর করে। সংস্থাগুলোকে অবশ্যই তাদের AI ইনভেন্টরি ম্যাপ করতে হবে, প্রতিটি শ্রেণির এজেন্টের জন্য পলিসি ফাইল লিখতে হবে এবং পূর্ণাঙ্গ ব্যবহারের আগে এনফোর্সমেন্ট লেয়ারটি পরীক্ষা করতে হবে। মডেলগুলোর বিবর্তনের সাথে সাথে নিয়মগুলো আপ-টু-ডেট রাখতে ডজন ডজন এজেন্টের ক্ষেত্রে এই নীতিমালাগুলো স্কেল করার জন্য একটি নিবেদিত অপারেশনাল প্রচেষ্টার প্রয়োজন হবে।

সতর্কতা এবং আপত্তি

সমালোচকরা উল্লেখ করেছেন যে CUSTODY স্বয়ংক্রিয়ভাবে নীতিমালা তৈরি করে না; সিকিউরিটি টিমগুলোকে এগুলো ম্যানুয়ালি তৈরি করতে হয়, যা শ্রমসাধ্য হতে পারে। যদি প্রতিটি কল রিয়েল-টাইমে পরিদর্শন করা হয়, তবে পারফরম্যান্স ওভারহেডের ঝুঁকি রয়েছে, বিশেষ করে উচ্চ-থ্রুপুট ইনফারেন্স সার্ভিসের ক্ষেত্রে। পরিশেষে, ফ্রেমওয়ার্কটির কার্যকারিতা ব্যাপক গ্রহণের ওপর নির্ভর করে—যদি কোনো ভেন্ডরের AI প্ল্যাটফর্ম প্রয়োজনীয় হুক (hooks) প্রদান করতে না পারে, তবে CUSTODY-র নিয়ন্ত্রণগুলো বাইপাস করা হতে পারে।

পরবর্তীতে যা লক্ষ্য রাখতে হবে

  • Vendor response – প্রধান AI প্ল্যাটফর্ম প্রদানকারীরা CUSTODY-এর সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ হুক প্রদান করবে কি না বা তাদের নিজস্ব রানটাইম-পলিসি ইঞ্জিন অফার করবে কি না।
  • Standardisation – AI agent পারমিশনের জন্য শিল্প-ব্যাপী স্পেসিফিকেশনের দিকে কোনো পদক্ষেপ নিলে CUSTODY একটি ডি-ফ্যাক্টো (de-facto) মানদণ্ড হয়ে উঠতে পারে।
  • Community feedback – প্রাথমিক ব্যবহারকারীরা বাস্তব জগতের পলিসির জটিলতা এবং পারফরম্যান্সের প্রভাব প্রকাশ করবেন, যা ভবিষ্যতের সংস্করণগুলোকে রূপ দিতে সাহায্য করবে।

যে সকল এন্টারপ্রাইজ AI agents-এর ওপর নির্ভর করে, তাদের এখনই CUSTODY মূল্যায়ন করা উচিত, তাদের সিকিউরিটি স্ট্যাকে এটি কোথায় মানানসই তা ম্যাপ করা উচিত এবং AI-চালিত আক্রমণের পরবর্তী ঢেউ তাদের নেটওয়ার্কে আঘাত করার আগেই পলিসিগুলো পাইলট করা শুরু করা উচিত।