c3.17 Agregar revisión de seguridad agéntica a la entrega
A medida que los asistentes de código de IA y los agentes autónomos se suman al proceso de entrega, su revisión debe cubrir lo que producen y las herramientas que pueden alcanzar. El código, las dependencias, la configuración, los servidores MCP y los prompts generados por agentes pueden introducir riesgos —secretos filtrados, prompt injection, CVEs conocidas— que los escáneres clásicos no detectan.
Guía de implementación
Revise los agentes y lo que producen
Los asistentes de código de IA y los agentes autónomos ahora generan o modifican código, dependencias, configuración e incluso los servidores Model Context Protocol (MCP) que invocan. Cada uno puede introducir riesgos para los que los escáneres clásicos no fueron diseñados: secretos filtrados, caminos de prompt injection y vulnerabilidades conocidas. Agregue una revisión de seguridad consciente de agentes a su pipeline de DevSecOps que evalúe tanto los agentes que usa como los artefactos que generan.
Use AWS Security Agent para revisión de diseño y código
AWS Security Agent (parte de AWS Continuum) construye contexto a partir del diseño, el código y los requisitos de su aplicación, y luego lo revisa en múltiples puntos de control —revisión de diseño, revisión automática de código en cada pull request y pruebas de penetración bajo demanda— marcando problemas de seguridad verificados antes de que lleguen a producción.
Prácticas a aplicar
- Trate los cambios generados por agentes con el mismo escrutinio que el código escrito por humanos: escanee vulnerabilidades, secretos y configuración insegura en el pipeline.
- Revise los servidores MCP y las herramientas que sus agentes pueden invocar, y aplique mínimo privilegio a las credenciales y permisos que poseen.
- Pruebe caminos de prompt injection y exfiltración de datos en los flujos de los agentes, y falle el build ante hallazgos altos o críticos.
Relacionado
Esto se combina con las pruebas de penetración agénticas más adelante en el ciclo de vida.
Cómo validar
- ¿Revisa la seguridad de los agentes y asistentes de IA usados en la entrega?
- ¿Escanea el código, las dependencias y la configuración generados por agentes en busca de vulnerabilidades, secretos y prompt injection antes de que lleguen a producción?
- ¿Evalúa los servidores MCP y las herramientas a las que sus agentes pueden acceder y restringe sus permisos?
Amenazas que atiende
- Los asistentes de IA y los agentes autónomos pueden introducir vulnerabilidades, filtrar secretos o actuar sobre instrucciones de prompt injection que los escáneres tradicionales no están diseñados para detectar.
- A medida que el código, las dependencias, la configuración, los servidores MCP y los prompts son cada vez más generados por agentes, la superficie de ataque se expande más allá del código escrito a mano, y las credenciales que poseen los agentes se vuelven objetivos de alto valor.