<div class="key-takeaways"><ul><li>AI Agents ทำลายสมมติฐานเดิมของ AppSec เพราะพฤติกรรมไม่ได้มาจากโค้ดอย่างเดียว</li><li>ต้องค้นหาและควบคุม Shadow Agents, Unregistered MCP Servers และ Embedded AI Frameworks</li><li>การป้องกันขณะรันไทม์ต้องอาศัย Guardrails ทั้งขาเข้าและขาออกควบคู่กับการทำ AI Red Teaming</li><li>ประเมินระดับความพร้อมองค์กรได้ 4 ขั้นตั้งแต่ Emerging จนถึง Leading ตามมาตรฐานสากล</li></ul></div><p>แนวคิดความปลอดภัยของแอปพลิเคชันหรือ AppSec แบบดั้งเดิมถูกสร้างขึ้นบนสมมติฐานข้อเดียวว่า แอปพลิเคชันจะทำงานตามโค้ดที่เขียนไว้เท่านั้น แต่เทคโนโลยี Agentic AI กลับพังทลายสมมติฐานนั้นลงโดยสิ้นเชิง เนื่องจากพฤติกรรมของ AI เกิดจากการทำงานร่วมกันของโมเดล, System Prompt, บริบทที่ถูกเรียกค้น, ข้อมูลนำเข้าจากผู้ใช้งาน และเครื่องมือต่างๆ ที่มันสามารถเรียกใช้งานได้ ทำให้การใช้งานสองครั้งที่มีการตั้งค่าเหมือนกันทุกประการอาจแสดงพฤติกรรมที่แตกต่างกันอย่างสิ้นเชิง</p><p>รูปแบบความล้มเหลวก็เปลี่ยนไปด้วยเช่นกัน การโจมตีแบบ Prompt Injection จะเข้ามาผ่านทางชุดข้อมูลไม่ใช่ตัวโค้ด Agent ที่ได้รับสิทธิ์มากเกินไปอาจสร้างความเสียหายได้โดยไม่ต้องอาศัยช่องโหว่ใดๆ ถูกโจมตี โมเดลที่ตกรุ่นยังคงให้บริการทำนายผลต่อไปหลังจากผู้พัฒนาหยุดปล่อยแพตช์แก้ไขแล้ว หรือคำอธิบายเครื่องมือที่เป็นพิษบน MCP Server สามารถเบี่ยงiเบนพฤติกรรมของ AI ได้โดยไม่ต้องแตะต้องตัวแอปพลิเคชันเลย ซึ่งปัญหาเหล่านี้ไม่เคยปรากฏอยู่ในฐานข้อมูล CVE ภาระหน้าที่จึงต้องดำเนินไปพร้อมกันสองด้านคือ Shift Left และ Protect Right</p><p>องค์กรมักไม่ได้ต้อนรับ Agent ผ่านกระบวนการจัดซื้อจัดจ้างปกติ จึงต้องคอยตามล่า 3 หมวดหมู่สำคัญ ได้แก่ Shadow Agents, Unregistered MCP Servers และ Embedded AI Frameworks โดยทุก MCP Server จะต้องมีผู้รับผิดชอบ ขอบเขตการเข้าถึง และการตรวจสอบอย่างชัดเจน</p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/ai_agents_mcp_servers_llm_msdukixd_inline_1_cedcc16754.jpg" alt="cybersecurity dashboard code analytics" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง</p></div><p>วิธีการค้นหาสามารถทำได้ 5 ช่องทาง ได้แก่ การสแกนคลังโค้ดเพื่อหาลายเซ็นของ Agent, การตรวจสอบทราฟฟิกขาออกไปยังปลายทาง Model API, การตรวจสอบบัญชี Service Accounts และ API Keys, การทำให้การลงทะเบียนเป็นเรื่องง่ายด้วยการลงทะเบียนที่มีน้ำหนักเบา และสุดท้ายคือการทำระบบอัตโนมัติอย่างต่อเนื่อง เนื่องจากข้อมูลการค้นหาแบบจุดเวลานั้นล้าสมัยอย่างรวดเร็ว</p><div class="ai-insight"><p>การรักษาความปลอดภัยให้ AI ในระบบโปรดักชันนั้นมีความซับซ้อนสูงมาก เนื่องจาก AI มีความยืดหยุ่นและตัดสินใจได้เองต่างจากซอฟต์แวร์ทั่วไป องค์กรจึงไม่สามารถพึ่งพาวิธีการสแกนหา Bug แบบเดิมๆ ได้อีกต่อไป แต่ต้องมองภาพรวมตั้งแต่ข้อมูลนำเข้า สิทธิ์การเข้าถึงเครื่องมือ ไปจนถึงสภาพแวดล้อมขณะรันไทม์ เพื่อป้องกันความเสียหายที่อาจเกิดขึ้นจากพฤติกรรมการหลอนหรือการถูกครอบงำด้วย Prompt Injection</p></div><p>มาตรการป้องกันขณะรันไทม์ประกอบด้วย Guardrails, การ hardening prompt, การบังคับใช้คลังนโยบาย และการเฝ้าระวัง ซึ่งทำงานเป็นวงจรร่วมกับการทำ AI Red Teaming โดยผลลัพธ์จากการจำลองการโจมตีจะช่วยปรับปรุง Guardrails ให้ดีขึ้น ขณะที่บันทึกของ Guardrails ก็จะช่วยชี้นำการทำ Red Teaming ในรอบถัดไป</p><p>การติดตั้ง Guardrails สามารถทำได้ 2 รูปแบบ คือผ่านทาง in-app Python SDK ที่รองรับทั้งโหมด Online และโหมด Offline แบบแยกส่วน หรือเลือกใช้เป็น Standalone API Server ผ่าน Docker ที่ไม่ต้องแก้ไขโค้ดหรือพึ่งพา Python dependencies โดยชุดตั้งต้นขั้นต่ำประกอบด้วย Guardrails ขขาเข้าเพื่อตรวจจับ Prompt Injection, คำขอที่ผิดนโยบาย และการแหกคุก (Jailbreak) รวมถึง Guardrails ขาออกเพื่อตรวจจับ Credentials, PII, โค้ดที่เป็นกรรมสิทธิ์, เนื้อหาที่ไม่ปลอดภัย และการละเมิดนโยบาย</p><p class="source-attribution">ที่มา: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=www.marktechpost.com&sz=64" alt="MarkTechPost" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://www.marktechpost.com/2026/08/03/how-to-secure-ai-agents-mcp-servers-and-llm-apps-in-production/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">MarkTechPost</a></p>

<div class="key-takeaways"><ul><li>Agentic AI breaks traditional AppSec assumptions as behavior emerges from models, prompts, context, and tools.</li><li>Organizations must hunt for shadow agents, unregistered MCP servers, and embedded AI frameworks.</li><li>Runtime protection relies on inbound/outbound guardrails operating in a loop with AI red teaming.</li><li>Maturity is measured across four stages aligned with NIST, OWASP, ISO, and EU AI Act standards.</li></ul></div><p>Traditional application security was built on the single assumption that applications do exactly what their source code dictates. Agentic AI shatters this premise entirely. The behavior of an agent emerges dynamically from a foundational model, system prompts, retrieved contexts, user inputs, and external tools it is permitted to call. Consequently, two identical deployments can exhibit entirely different operational behaviors.</p><p>The failure modes encountered here are also fundamentally novel. Prompt injections arrive via data streams rather than application code. An over-permissioned agent can execute harmful actions without exploiting any underlying software vulnerability. Deprecated models continue serving predictions long after maintainers stop releasing security patches. Furthermore, a poisoned tool description hosted on an MCP server can stealthily redirect an agent's behavior without touching the host application at all. None of these critical issues show up in a standard CVE feed, meaning the operational mandate must be twofold: shift left and protect right.</p><p>Because AI workloads rarely enter organizations through formal procurement channels, security teams must hunt across three primary categories: shadow agents, unregistered MCP servers, and embedded AI frameworks. Every single MCP server requires a designated owner, a strictly defined access scope, and regular reviews.</p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/ai_agents_mcp_servers_llm_msdukixd_inline_1_cedcc16754.jpg" alt="cybersecurity dashboard code analytics" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">Stock photo for illustration only, not from the actual event</p></div><p>There are five distinct discovery methods deployment teams should deploy. First, scan code repositories for agentic signatures. Second, monitor network egress traffic for outbound calls directed at model API endpoints. Third, audit all active service accounts and API keys. Fourth, streamline governance by making declaration cheap through lightweight registration tools. Finally, automate these processes continuously, because point-in-time discovery methods become stale rapidly.</p><div class="ai-insight"><p>Securing production AI requires a shift from static code analysis to behavioral governance. Because models interact dynamically with unstructured data and external tools, traditional vulnerability scanners fall short. Protecting these environments demands comprehensive visibility into data reach, tool permissions, and continuous runtime guardrails to prevent unintended autonomous actions.</p></div><p>Runtime protection strategies involve implementing guardrails, hardening prompts, enforcing strict policies, and maintaining rigorous monitoring. This operates as a continuous feedback loop alongside AI red teaming, where discoveries made by red teams directly improve guardrail rules, while logs generated by guardrails inform subsequent red team exercises.</p><p>Guardrails can be deployed in two primary ways: via an in-app Python SDK supporting online or isolated offline modes, or deployed as a standalone API server using Docker that requires zero code modifications or Python dependencies. A minimal viable setup includes inbound guardrails to catch prompt injections, out-of-policy requests, and jailbreaks, alongside outbound guardrails to intercept credentials, PII, proprietary source code, unsafe content, and policy violations.</p><p class="source-attribution">Source: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=www.marktechpost.com&sz=64" alt="MarkTechPost" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://www.marktechpost.com/2026/08/03/how-to-secure-ai-agents-mcp-servers-and-llm-apps-in-production/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">MarkTechPost</a></p>

medium_article-1429.jpg

small_article-1429.jpg

thumbnail_article-1429.jpg

Inewgen

Inewgen

#LLM Apps

How to Secure AI Agents, MCP Servers, and LLM Apps in Production

Inewgen