Containing the Autonomous Operator: A Defense-in-Depth Framework and Reference Architecture for Securing AI Agents on Kubernetes

arXiv cs.CR · 5 oct, 06:00

Investigadores publican un marco de defensa en profundidad para asegurar agentes LLM que operan en clusters de Kubernetes, tratando la inyección de prompts como un riesgo de compromisos completos. El paper define una taxonomía de amenazas alineada con OWASP, nueve principios de diseño y una arquitectura de siete capas que integra mecanismos nativos de Kubernetes como RBAC, sandboxing (gVisor/Kata) y aplicación en runtime con eBPF.