AI 에이전트 보안 이벤트 템플릿

템플릿 증거 경로

AI agent security audit template: 구현에서 결정까지

프롬프트를 구현 개요로 간주하세요. 유용한 아티팩트는 코드만 복사되는 것이 아니라 신뢰할 수 있는 답변을 생성하는 검토된 이벤트 계약입니다.

1
경계를 설정하세요
Instrument the point where agent_tool_authorization_decided becomes final.
2
계약 생성
Start with agent_tool_authorization_decided, agent_tool_completed, agent_policy_changed and keep every field typed, bounded, and privacy-reviewed.
3
픽스처 실행
집계 결과에 의존하기 전에 알려진 성공, 실패, 재시도 및 빈 결과 사례를 연습해 보세요.
4
질문에 답하세요
거부되거나 승인이 필요한 고위험 도구는 무엇입니까?

템플릿과 사용 사례

이 템플릿으로 이벤트 추가하기

측정 목표가 이미 명확한 경우 이 템플릿을 복사하세요. 일치하는 사용 사례 가이드를 사용하여 이벤트 경계, 성공 정의 및 결과 SQL이 지원해야 하는 결정을 검토하세요.

읽기 AI 에이전트 보안 모니터링

템플릿

이것을 코딩 에이전트에 붙여넣으세요.

바꾸기 YOUR_API_KEY, 로컬에서 흐름을 실행한 다음 생성된 이벤트 및 대시보드를 확인합니다.

ai-agent-security-audit

AI 에이전트 보안 감사 템플릿

text

Instrument AI agent security decisions with Telemetry. Use /skill.md and this Telemetry API key: YOUR_API_KEY At the authorization boundary, log agent_tool_authorization_decided with: event_id, run_id, tool_call_id, workflow, agent_name, tool_name, action_class, risk_level, decision, reason_code, policy_version, release, environment, and timestamp_utc. Use controlled values for action_class, risk_level, decision, and reason_code. Emit the authorization decision before execution, then log agent_tool_completed separately with the same correlation identifiers, status, duration_ms, and a bounded error_type. Create reviewed SQL for decision volume, denial rate, approval-required volume, policy-version changes, and allowed actions that later fail. Keep absolute counts beside rates. Do not log prompts, completions, credentials, authorization headers, tool arguments, tool results, retrieved content, customer data, or free-form policy explanations. Keep enforcement in the policy layer. Use Telemetry to query the resulting events.

캡처할 이벤트

agent_tool_authorization_decidedagent_tool_completedagent_policy_changedagent_approval_resolvedagent_run_completed

검증 체크리스트