AI Agent Security

Risk controls for agents before tools, memory and users are exposedКонтроль риска до того, как AI-агент получит доступ к инструментам, памяти и пользователям

SecuriLayer evaluates agent prompts, tool requests and high-risk context through the same decision pipeline used by the wider security platform. The goal is not a chatbot wrapper; it is a policy layer for agentic systems that need explainable deny, warn and allow decisions.SecuriLayer оценивает запросы агента, вызовы инструментов и рискованный контекст через тот же контур решений, который защищает остальные поверхности платформы. Это не оболочка над чат-ботом, а policy-слой для агентных систем с объяснимыми решениями deny, warn и allow.

Where it fits

Prompt injection

Detect attempts to override system policy, extract secrets, redirect tasks or hide malicious instructions inside external content.

Tool abuse

Score tool calls before execution and route high-risk actions into approval, block or audit paths.

Memory poisoning

Flag suspicious long-term memory writes and context that could compromise future agent decisions.

Evidence continuity

Agent decisions can feed incidents, audit chain and evidence views without creating a separate product silo.

Integration path

Teams can start with dashboard evaluation flows, then move to SDK/API integration when they need agent middleware inside a product. Usage remains plan and quota aware.

Developer docs See platform context

Operator flow

Agent security decisions should never live in a separate AI-only silo. A risky prompt, memory write, tool call, or wallet action is evaluated as a normal SecuriLayer decision: policy selects allow, warn, deny, or approval; the event can be audited; and the same tenant quota and billing controls apply. This keeps AI-agent protection connected to incidents, evidence, audit chain, and API usage instead of creating a disconnected experiment.

Before execution

Run the check before an agent calls tools, writes memory, opens a URL, or asks a wallet to sign. High-risk outputs can route to approvals rather than silent automation.

After decision

Keep the result explainable with reason codes, quota state, operator context, and evidence continuity where the downstream surface supports export.

Где применяется

Prompt injection

Обнаруживает попытки переопределить системную политику, извлечь секреты, перенаправить задачу или скрыть вредоносные инструкции во внешнем контенте.

Злоупотребление инструментами

Оценивает вызов инструмента до исполнения и направляет рискованные действия на согласование, блокировку или аудит.

Отравление памяти

Выявляет подозрительные записи в долговременную память и контекст, способный повлиять на будущие решения агента.

Непрерывность доказательств

Решения агента поступают в инциденты, аудит-цепочку и доказательственные поверхности без отдельного продуктового изолята.

Путь интеграции

Команда может начать с проверок в личном кабинете, а затем подключить SDK/API как middleware внутри продукта. Использование всегда учитывает тариф и квоты организации.

Документация разработчика Контекст платформы

Операторский поток

Решения AI Agent Security не живут в отдельном AI-контуре. Рискованный запрос, запись памяти, вызов инструмента или wallet-действие обрабатывается как обычное решение SecuriLayer: политика выбирает allow, warn, deny или согласование; событие попадает в аудит; применяются те же тенантные квоты и правила биллинга. Так защита AI-агентов остаётся связана с инцидентами, доказательствами, аудит-цепочкой и API.

До исполнения

Запускайте проверку до вызова инструмента, записи памяти, открытия URL или запроса подписи кошелька. Рискованный результат можно направить на согласование вместо скрытой автоматизации.

После решения

Сохраняйте объяснимость через reason codes, состояние квоты, операторский контекст и непрерывность доказательств на поддерживаемых экспортных поверхностях.