Contendo o operador autônomo: arquitetura de defesa em profundidade para agentes de IA no Kubernetes
O artigo propõe um framework de defesa em camadas para conter agentes de LLM que operam diretamente sobre clusters Kubernetes em produção, partindo da premissa de que o modelo deve ser tratado como potencialmente comprometido por prompt injection. A proposta inclui uma taxonomia de ameaças, nove princípios de design e sete camadas de controles mapeadas a mecanismos nativos do Kubernetes. Trata-se de uma proposta arquitetural qualitativa, sem números de taxa de sucesso de ataque ou overhead medidos experimentalmente.
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