Применение AI-агентов в разработке программного обеспечения стремительно расширяется — и вместе с ним расширяется поверхность атаки, которую традиционные практики безопасной разработки попросту не покрывают.

«Мы фиксируем, что команды внедряют агентные инструменты быстрее, чем успевают выстроить адекватные практики безопасности. Классический SAMM даёт хорошую основу, но что делать, когда агент начинает самостоятельно вызывать инструменты, читать внешний контекст и действовать автономно без человека в цикле?», — Сергей Гордейчик, CEO CyberOK.

Чтобы закрыть этот пробел, мы публикуем Agentic SAMM (ASAMM) — исследовательский фреймворк, расширяющий OWASP SAMM для систем с AI-агентами.

Ключевые концепции:

Контекст — плоскость управления. Всё что агент читает может стать инструкцией. Вызов инструмента — граница безопасности. Авторизовано не означает согласовано с задачей. Окно автономии — измеримый риск: произведение времени без контрольной точки на взрывной радиус доступных действий.

Фреймворк включает таксономию угроз (C1–C4), двухосевую модель доверия, 17 контролей по 5 функциям SAMM с уровнями зрелости L1–L3 и маппингом на NIST AI RMF, NCSC и ГОСТ Р 56939-2024.

Два пути внедрения: миграция с существующей программы безопасности или новое развёртывание с нуля.

Документ открыт для рецензирования. GitHub:

https://github.com/scadastrangelove/asamm

Русская версия с детальным маппингом по параграфам ГОСТ Р 56939-2024 доступна там же.