Shadow AI više nije samo pitanje curenja podataka, već i pitanje pristupa
Shadow AI problem se pomera sa pitanja šta zaposleni unose u javne AI alate na mnogo nezgodnije pitanje: koji AI agenti već rade u organizaciji i čemu imaju pristup. The Hacker News opisuje prelaz sa pasivnih AI alata na agente koji mogu da pozivaju API-je, koriste sačuvane kredencijale, čitaju zapise, menjaju konfiguracije i pokreću workflow-e u produkcionim sistemima. Tekst upozorava da blokiranje javnih AI domena i DLP pravila ne vide agente koji žive u SaaS alatima, browser ekstenzijama, razvojnim okruženjima, MCP serverima, endpointima i internim skriptama. Posebno bode podatak iz Token Security Agentic Pulse istraživanja da 65,4% agentic chatbotova nije korišćeno od trenutka kreiranja, ali njihovi kredencijali ostaju aktivni. To više nije samo neuredan eksperiment, nego ne-ljudski identitet sa dozvolama koje neko mora da vidi, ograniči i ugasi kada mu istekne svrha.
Za mnoge firme prva reakcija na AI i dalje je zabrana, blokada ili pravilnik koji niko ne čita posle prvog potpisivanja. Ali agent koji ima pristup Salesforce-u, GitHub-u, Snowflake-u, Slack-u ili internim sistemima nije još jedan alat, nego akter u mreži. Ako nema vlasnika, rok trajanja, opseg dozvola i nadzor ponašanja, firma je napravila digitalnog zaposlenog bez šefa, bez kartice za izlazak i sa ključevima koji nikada ne ističu.
- Napraviti inventar AI agenata kroz SaaS alate, razvojna okruženja, browser ekstenzije, MCP servere, cloud naloge i interne aplikacije
- Za svakog agenta upisati vlasnika, ko sme da ga koristi, za koju svrhu je napravljen i kada se pristup ponovo proverava
- Mapirati koje sisteme, API-je, service account-e, OAuth tokene, API ključeve i cloud role agent koristi
- Ograničiti dozvole po principu najmanjih privilegija i ukinuti široke dozvole koje su date samo da bi eksperiment proradio
- Gasiti neaktivne agente i rotirati njihove kredencijale, jer napušten agent sa živim pristupom može da se aktivira u svakom trenutku