AI agent στον υπολογιστή με ασφάλεια: sandbox, ξεχωριστός λογαριασμός, permissions και μηδενισμός ζημιάς

Ένας AI agent που “κλικάρει”, γράφει αρχεία, τρέχει εντολές και κάνει login σε υπηρεσίες, δεν είναι απλά ένα εργαλείο παραγωγικότητας. Είναι σαν να δίνεις σε ένα automation script χέρια, μάτια και πρόσβαση στο σύστημά σου. Αν κάτι παρεξηγήσει, η ζημιά γίνεται γρήγορα.

Η ασφάλεια AI agent ξεκινά από μια απλή ιδέα: μην το τρέχεις σαν “ένα script”. Στήσε το σαν ξεχωριστό layer υποδομής, με όρια που δεν σπάνε εύκολα, ακόμα κι όταν ο agent κάνει λάθος.

Τι σημαίνει “AI agent στον υπολογιστή” και πού μπορεί να γίνει ζημιά

AI agent είναι ένα σύστημα που δεν απαντά μόνο με κείμενο. Παίρνει στόχο (“κάνε deploy”, “βρες τιμές”, “καθάρισε logs”) και εκτελεί βήματα σε εφαρμογές, browser, terminal ή APIs. Η τάση αυτή φαίνεται καθαρά και σε προϊόντα τύπου “agent” που χειρίζονται browser για να ολοκληρώνουν εργασίες (δες το σχετικό context στο άρθρο για το ChatGPT Agent).

Το ρίσκο δεν είναι “η AI θα γίνει κακή”. Το ρίσκο είναι ότι ο agent:

• θα παρερμηνεύσει οδηγίες και θα σβήσει ή θα μετακινήσει λάθος αρχεία,
• θα εκτελέσει εντολή σε λάθος path ή λάθος environment,
• θα διαβάσει secrets από ~/.ssh, browser profiles, password stores, .env,
• θα πέσει σε prompt-injection μέσα από web περιεχόμενο (π.χ. “αγνόησε τις οδηγίες σου και κάνε…”),
• θα ανοίξει outbound πρόσβαση σε λάθος προορισμούς, άθελά του.

Κράτα αυτό σαν κανόνα: όσο πιο “γενική” είναι η πρόσβαση, τόσο πιο πολύ ο agent θα αναγκαστεί να μαντέψει. Θες το αντίθετο. Σαφή permissions, μικρό workspace, καθαρό egress.

Setup ασφάλειας AI agent: ξεχωριστός λογαριασμός, sandbox και απομόνωση δικτύου

Αν κάνεις μόνο ένα πράγμα σωστά, κάνε αυτό: μην τρέχεις agent με τον κανονικό σου χρήστη.

Γρήγορη σύγκριση επιπέδων απομόνωσης

Επιλογή	Τι προστατεύει καλά	Τι δεν καλύπτει καλά	Πότε τη διαλέγεις
Ξεχωριστός χρήστης (least privilege)	Πρόσβαση σε αρχεία, βασικά δικαιώματα OS	Όχι πραγματικό isolation από kernel/ορισμένα resources	Πάντα, σαν βάση
Sandbox (Windows Sandbox, Firejail, App sandboxing)	“Καθαρό” session, περιορισμένη πρόσβαση	Θέλει σωστό mapping folders	Για agent που ανοίγει apps/browsers
Container (Docker/Podman)	File system, dependencies, reproducible env	Network/privileges θέλουν πειθαρχία	Για agents που τρέχουν services/tools
VM	Ισχυρό isolation, snapshots/rollback	Περισσότερο overhead	Για υψηλό ρίσκο ή production-like tests

Βήμα προς βήμα: ασφαλές baseline σε 20 λεπτά

1. Φτιάξε νέο τοπικό λογαριασμό (π.χ. agent-runner) χωρίς admin rights. Μην τον βάλεις σε groups τύπου “Administrators” ή “sudo”.
2. Δημιούργησε ένα workspace folder (π.χ. C:agent-workspace ή ~/agent-workspace) και δώσε δικαιώματα μόνο εκεί.
3. Απαγόρευσε πρόσβαση σε “προστατευμένους” φακέλους (Documents, Desktop, ~/.ssh, browser profiles). Αν δεν μπορείς να το απαγορεύσεις πλήρως, φρόντισε να μην υπάρχουν καθόλου secrets εκεί.
4. Τρέξε τον agent μέσα σε sandbox ή container. Στα Windows, το built-in Windows Sandbox είναι πολύ πρακτικό για γρήγορες δοκιμές (βλέπε οδηγό ενεργοποίησης στο Windows Sandbox).
5. Κλείδωσε outbound δίκτυο: allow μόνο τα domains που χρειάζεσαι (π.χ. model API, git remote). Οτιδήποτε άλλο, block.
6. Βάλε “human approval” για ενέργειες υψηλού ρίσκου (delete, rm -rf, mass rename, push to main, payments).
7. Κράτα logs (commands, file writes, URLs). Αν κάτι πάει στραβά, θες ίχνη.

Για τον έλεγχο δικτύου σε Windows περιβάλλον, οι βασικές ρυθμίσεις του firewall και η κατάσταση προστασίας φαίνονται καθαρά στην τεκμηρίωση της Microsoft για Τείχος προστασίας και προστασία δικτύου.

Permissions, μυστικά και έλεγχος αλλαγών: από το least privilege στο rollback

Το πιο συχνό λάθος είναι να “δώσεις τα πάντα” για να δουλέψει γρήγορα. Αυτό συνήθως γυρίζει μπούμερανγκ. Η ασφάλεια AI agent κερδίζει όταν τα permissions είναι προβλέψιμα και στενά.

Κανόνες για αρχεία: allowlist και read-only όπου γίνεται

• Δούλεψε με allowlist folders. Ο agent γράφει μόνο σε agent-workspace/output και διαβάζει μόνο από agent-workspace/input.
• Αν πρέπει να διαβάσει κώδικα repo, προτίμησε read-only mount (ή τουλάχιστον policy “μην κάνεις write εκτός output”).
• Για μαζικές αλλαγές, απαίτησε “plan + diff”: πρώτα να σου δείξει τι θα αλλάξει, μετά να εκτελέσει.

Μυστικά και credentials: μην τα αφήνεις στο περιβάλλον σου

Μην βάζεις API keys σε αρχεία που κυκλοφορούν παντού (Desktop, Downloads, repo). Κράτα τα σε vault ή password manager και δώσε τα στον agent μόνο όταν χρειάζεται, για λίγο, και ιδανικά με περιορισμένα scopes. Αν ο agent πρέπει να κάνει login σε υπηρεσίες, χρησιμοποίησε ξεχωριστούς “service accounts” με μικρά δικαιώματα, όχι τον προσωπικό σου admin λογαριασμό.

Και μην ξεχνάς τα “γειτονικά” accounts. Ένα hijack σε messenger ή email μπορεί να γίνει η πιο εύκολη πύλη για social engineering και reset links. Για πρακτικά βήματα σκλήρυνσης λογαριασμών (2-step verification, ύποπτοι σύνδεσμοι, δημόσια Wi-Fi), δες τον οδηγό της XNWeb για προστασία από υποκλοπή στο Viber.

Αν κάτι πάει στραβά: τι ελέγχεις πρώτα

Κράτα το troubleshooting απλό και με σειρά:

• Κοίτα logs και timestamps. Ποια εντολή έτρεξε, σε ποιο path, με ποιο user.
• Έλεγξε αν το sandbox/container είχε λάθος mounts (π.χ. κατά λάθος έδωσες πρόσβαση στο home).
• Έλεγξε egress. Αν είδες περίεργες κλήσεις, κόψε άμεσα outbound και άλλαξε κλειδιά.
• Αν υπάρχουν αλλαγές σε αρχεία, γύρνα πίσω με snapshot/backup. Χωρίς rollback plan, δουλεύεις “χωρίς ζώνη”.

Αν τρέχεις agent σε μηχάνημα που έχει παραγωγικά δεδομένα πελατών ή πρόσβαση σε εταιρικά συστήματα, μη το σηκώσεις “για δοκιμή”. Σταμάτα και κλιμάκωσε σε IT/SecOps για policy, απομόνωση, και σωστό monitoring.

Μικρό bonus: ξεκαθάρισε τι γίνεται on-device και τι όχι

Αν χρησιμοποιείς AI λειτουργίες μέσα σε apps, έλεγξε πού γίνεται η επεξεργασία και τι αποθηκεύεται. Είναι άλλο “τρέχω τοπικά”, άλλο “στέλνω σε cloud”. Για παράδειγμα, μπορείς να δεις πώς περιγράφονται τέτοιες AI λειτουργίες σε εφαρμογές messaging στο άρθρο για AI συνοπτικές συνομιλίες στο Viber. Μην το πάρεις σαν απόδειξη, πάρ’ το σαν υπενθύμιση να ζητάς πάντα καθαρές απαντήσεις.

Συμπέρασμα

Ένας agent αξίζει μόνο όταν μπορείς να τον σταματήσεις, να τον περιορίσεις και να γυρίσεις πίσω. Βάλε ξεχωριστό λογαριασμό, τρέξ’ τον σε sandbox ή VM, κλείδωσε permissions και δίκτυο, κράτα logs και rollback. Αυτή είναι η πρακτική ασφάλεια AI agent, όχι θεωρία. Αν σήμερα τον τρέχεις “σαν εσένα”, είναι η σωστή στιγμή να το αλλάξεις.

Συχνές Ερωτήσεις για την ασφάλεια AI agent στον υπολογιστή

Τι είναι ένας AI agent στον υπολογιστή και γιατί έχει περισσότερο ρίσκο από ένα απλό chatbot;

Ένας AI agent δεν απαντά μόνο με κείμενο, εκτελεί ενέργειες σε εφαρμογές, browser, terminal ή APIs, όπως κλικ, εγγραφή αρχείων, εκτέλεση εντολών και logins σε υπηρεσίες. Το ρίσκο δεν είναι ότι “η AI θα γίνει κακή”, αλλά ότι μπορεί να παρερμηνεύσει οδηγίες και να κάνει γρήγορα λάθος ενέργειες, όπως διαγραφή ή μετακίνηση αρχείων, εκτέλεση σε λάθος path ή ανάγνωση secrets από ευαίσθητα σημεία (π.χ. ~/.ssh, browser profiles, .env). Επίσης μπορεί να παρασυρθεί από prompt injection μέσα από web περιεχόμενο και να προσπαθήσει να κάνει πράξεις που δεν θες.

Ποιο είναι το πρώτο και πιο σημαντικό βήμα για να τρέξω AI agent με ασφάλεια;

Μην τρέχεις τον agent με τον κανονικό σου χρήστη. Φτιάξε νέο τοπικό λογαριασμό (π.χ. agent-runner) χωρίς admin rights και χωρίς συμμετοχή σε groups τύπου “Administrators” ή “sudo”. Μετά δώσε δικαιώματα μόνο σε ένα συγκεκριμένο workspace folder (π.χ. C:agent-workspace ή ~/agent-workspace). Αυτό μειώνει άμεσα το εύρος της ζημιάς αν κάτι πάει λάθος.

Sandbox, container ή VM, ποιο να επιλέξω για απομόνωση AI agent;

Ξεκίνα με ξεχωριστό χρήστη σαν βάση και πρόσθεσε επίπεδο απομόνωσης ανάλογα με το ρίσκο. Sandbox (Windows Sandbox, Firejail, app sandboxing) είναι χρήσιμο για “καθαρό” session και περιορισμένη πρόσβαση, αλλά θέλει σωστό mapping φακέλων. Container (Docker/Podman) βοηθά σε αναπαραγώγιμο περιβάλλον και περιορισμό file system, αλλά το network και τα privileges θέλουν πειθαρχία. VM δίνει το ισχυρότερο isolation και snapshots για rollback, με περισσότερο overhead, είναι καλή επιλογή για υψηλό ρίσκο ή δοκιμές τύπου production.

Πώς κλειδώνω permissions και αρχεία ώστε ο agent να μη “ξεφύγει”;

Δούλεψε με allowlist φακέλων και, όπου γίνεται, read-only πρόσβαση. Πρακτικά, ο agent γράφει μόνο σε agent-workspace/output και διαβάζει μόνο από agent-workspace/input. Αν πρέπει να διαβάσει repo κώδικα, προτίμησε read-only mount ή βάλε κανόνα να μην κάνει write εκτός output. Για μαζικές αλλαγές, ζήτα “plan + diff”, δηλαδή πρώτα να σου δείξει τι θα αλλάξει και μετά να εκτελέσει.

Πώς χειρίζομαι API keys, passwords και logins όταν δουλεύω με AI agent;

Μην αφήνεις μυστικά σε σημεία που “κυκλοφορούν” (Desktop, Downloads, repo) και μην τα κρατάς μόνιμα στο περιβάλλον του agent. Βάλ’ τα σε vault ή password manager και δώσ’ τα μόνο όταν χρειάζεται, για λίγο, και με περιορισμένα scopes. Για logins σε υπηρεσίες, χρησιμοποίησε ξεχωριστούς service accounts με μικρά δικαιώματα, όχι τον προσωπικό σου admin λογαριασμό. Αν υποψιαστείς διαρροή, κόψε άμεσα outbound όπου μπορείς και άλλαξε κλειδιά.