# MAESTRO 7-lags sikkerhetsmodell for multiagent AI-systemer

**Sist oppdatert:** 2026-02
**Kategori:** Norwegian Public Sector AI Governance
**Status:** Established Practice
**Formål:** Strukturert sikkerhetsmodell for multiagent-orkestrering — brukes av ros-analysis-agent for dybdevurdering av agent-baserte systemer

---

## Oversikt

MAESTRO (Multi-Agent Environment Security Threat and Risk Operations) er et 7-lags sikkerhetsrammeverk utviklet av OWASP for å adressere unike sikkerhetsutfordringer i multiagent AI-systemer. Rammeverket bygger på defense-in-depth-prinsippet og gir et systematisk verktøy for å identifisere, vurdere og mitigere risiko i hvert lag av en agent-arkitektur.

I norsk offentlig sektor er MAESTRO særlig relevant for:
- Azure AI Foundry Agent Service-baserte systemer med verktøytilgang
- Copilot Studio-agenter med actions/plugins og multi-agent orkestrering
- Power Automate agentflows med autonom beslutningstaking
- Microsoft 365 Copilot med extensions og personlige agenter

---

## De 7 lagene

### Lag 1: Foundation Model

**Beskrivelse:** Det underliggende AI-modellaget — selve språkmodellen eller multimodalmodellen som agenten er bygget på.

**Nøkkelrisikoer:**
- Inherent bias og hallusinasjon i modellvekter
- Modellens evne til å bli manipulert via prompt injection
- Jailbreak-sårbarhet varierer mellom modellgenerasjoner

**Mapping til trusselbibliotek:** T-INP-01, T-INP-03, T-DAT-03, T-MOD-01, T-MOD-02

**Microsoft-kontroller:**
- Azure AI Content Safety (content filters, prompt shields)
- Modellvalg fra Azure AI Model Catalog med sikkerhetsvurdering
- System message hardening og rolleavgrensning

---

### Lag 2: Data & Knowledge

**Beskrivelse:** Datakildene agenten har tilgang til — RAG-indekser, kunnskapsbaser, databaser, filsystemer og API-er som mater agentens kontekst.

**Nøkkelrisikoer:**
- Data poisoning og RAG-forgiftning (PoisonedRAG-teknikker)
- Datalekkasje via retrieval-mekanismer
- Utdatert eller korrupt kunnskapsbase
- Manglende document-level tilgangskontroll

**Mapping til trusselbibliotek:** T-DAT-01, T-DAT-02, T-DAT-04, T-DAT-06, T-SUP-03

**Microsoft-kontroller:**
- Azure AI Search security trimming og document-level RBAC
- Purview sensitivity labels og data classification
- Content hashing for integritetsvalidering
- Automatisk re-indeksering med datakvalitetskontroll

---

### Lag 3: Agent Core

**Beskrivelse:** Agentens kjernelogikk — system prompt, instruksjoner, beslutningsregler, og minnemekanismer som styrer agentens atferd.

**Nøkkelrisikoer:**
- System prompt-manipulasjon og lekkasje
- Agent scheming og strategisk misalignment
- Uautorisert endring av agentinstruksjoner
- Minneforurensing i langtidssamtaler

**Mapping til trusselbibliotek:** T-OUT-01, T-DAT-05, T-AGT-06, T-INP-04

**Microsoft-kontroller:**
- Protected system messages i Azure AI Foundry
- PIM-basert tilgangskontroll for agentkonfigurasjon
- Session-resett etter definert antall omganger
- Agent behavior monitoring via Azure Monitor

---

### Lag 4: Tools & APIs

**Beskrivelse:** Verktøyene agenten kan kalle — API-er, filsystem, databaser, e-post, og andre eksterne tjenester som agenten kan interagere med.

**Nøkkelrisikoer:**
- Overdrevne verktøytillatelser (excessive agency)
- Eksfiltrering via tillatte tool-kall
- Uønskede irreversible sideeffekter
- MCP/Skills supply chain-forgiftning

**Mapping til trusselbibliotek:** T-AGT-01, T-OUT-05, T-AGT-03, T-SUP-04, T-SUP-06

**Microsoft-kontroller:**
- Minste privilegium for agent tool-tilgang
- Human-in-the-loop for destruktive actions
- Entra Agent ID-signering for plugins
- Output-validering mellom tool-kall

---

### Lag 5: Orchestration

**Beskrivelse:** Orkestrasjonslaget som koordinerer multiple agenter — inkludert agent-til-agent-kommunikasjon, oppgavefordeling og resultatsammenstilling.

**Nøkkelrisikoer:**
- Agentkjede-forgiftning (en kompromittert agent forgifter nedstrøms)
- Ressursutarming via ukontrollerte agent-loops
- Uautorisert inter-agent kommunikasjon
- Manglende validering mellom agentlag

**Mapping til trusselbibliotek:** T-AGT-02, T-AGT-04

**Microsoft-kontroller:**
- Azure AI Foundry Agent Service med Agent-to-Agent (A2A) protokoll
- Signert agent-til-agent-kommunikasjon via Entra Agent ID
- Timeout og maksimum iterasjoner per agent-run
- Output-sanitering mellom agentlag i orchestrator

---

### Lag 6: Deployment

**Beskrivelse:** Produksjonsmiljøet der agenten kjører — infrastruktur, nettverk, tilgangskontroll og driftskonfigurasjon.

**Nøkkelrisikoer:**
- Sårbare avhengigheter i agent-runtime (Python/npm-pakker)
- Utilstrekkelig nettverkssegmentering
- Manglende overvåking og logging av agentaktivitet
- Kapasitetsgrenser og throttling ved peak-belastning

**Mapping til trusselbibliotek:** T-SUP-02, T-AVL-01, T-AVL-02, T-AVL-04, T-AGT-05

**Microsoft-kontroller:**
- Microsoft Defender for DevOps (dependency scanning)
- Azure Virtual Network isolering for agent-tjenester
- Azure Monitor diagnostics med agent-spesifikke metriker
- PTU (Provisioned Throughput Units) for kapasitetsgaranti

---

### Lag 7: Ecosystem

**Beskrivelse:** Det bredere økosystemet av aktører — brukere, leverandører, regulatorer, og andre systemer som interagerer med agent-systemet.

**Nøkkelrisikoer:**
- Kompromitterte tredjeparts-tjenester og leverandører
- Manglende governance for personlige AI-agenter
- Utilstrekkelig leverandørgjennomgang (TPRM)
- Regulatorisk non-compliance (AI Act, GDPR)

**Mapping til trusselbibliotek:** T-SUP-01, T-SUP-05, T-AGT-07, T-PRI-01, T-PRI-03

**Microsoft-kontroller:**
- Admin consent-policyer i Entra ID
- DLP-policyer for Copilot og Power Platform
- Microsoft EU Data Boundary
- Leverandørvurdering per NSM veileder

---

## Defense-in-depth for multiagent-systemer

Fem forsvarslinjer som bør implementeres i ethvert multiagent-system:

### Forsvarslinje 1: Input-sanitering
- Validér og sanitér all input til agenter fra brukere og andre agenter
- Implementer Prompt Shields for alle inngangspunkter
- Begrens kontekstvindulengde for å redusere multi-turn-angrep

### Forsvarslinje 2: Inter-agent validering
- Valider output fra hver agent før den sendes videre til neste
- Implementer type-sjekking og schema-validering på agent-meldinger
- Krev digital signatur (Entra Agent ID) for all agent-til-agent-kommunikasjon

### Forsvarslinje 3: Policy enforcement
- Definer eksplisitte policyer for hvilke verktøy hver agent kan bruke
- Implementer rate limiting per agent og per verktøy
- Krev human-in-the-loop for alle irreversible handlinger

### Forsvarslinje 4: Output-kontroll
- Valider all agent-output mot innholdspolicyer (Content Safety)
- Implementer PII-deteksjon og redaksjon i output-pipeline
- Verifiser at output er grounded i godkjente kilder

### Forsvarslinje 5: Sandbox og isolering
- Kjør agenter i isolerte sandboxer med minimal systemtilgang
- Implementer nettverkssegmentering mellom agent-tjenester
- Bruk separate identiteter per agent (ikke delt service principal)

---

## MAESTRO-sjekkliste for ROS-analyse

Bruk denne sjekklisten i Fase 5 (Sårbarhetsanalyse) for systemer med AI-agenter:

| Lag | Sjekkpunkt | Status |
|-----|-----------|--------|
| 1. Foundation Model | Content Safety og Prompt Shields aktivert | [OK/Gap/N/A] |
| 2. Data & Knowledge | Document-level RBAC og datakilde-validering | [OK/Gap/N/A] |
| 3. Agent Core | Protected system messages og konfig-RBAC | [OK/Gap/N/A] |
| 4. Tools & APIs | Minimal tool-scope og plugin-godkjenning | [OK/Gap/N/A] |
| 5. Orchestration | Inter-agent validering og timeout-grenser | [OK/Gap/N/A] |
| 6. Deployment | Dependency scanning og agent-logging | [OK/Gap/N/A] |
| 7. Ecosystem | Leverandørvurdering og agent-governance | [OK/Gap/N/A] |

---

## Referanser

- OWASP MAESTRO (Multi-Agent Environment Security Threat and Risk Operations), 2025
- Apollo Research — "Frontier Models are Capable of In-Context Scheming", 2025
- ToxicSkills — "Jailbreaking LLMs via MCP Skills", USENIX Security 2025
- PoisonedRAG — "Knowledge Poisoning Attacks to Retrieval-Augmented Generation", USENIX Security 2025
- ClawHavoc — "Unveiling the Threats of MCP", ArXiv 2025
- MCPTox — "A Large-Scale Study on MCP Security", 2025
- Pillar Security — MCP Security Audit, 2025
- Microsoft Entra Agent ID documentation, 2025
- Azure AI Foundry Agent Service GA documentation, 2025

---

## For Cosmo Skyberg

### Bruk av MAESTRO i kundedialog

MAESTRO-rammeverket brukes når kunden har eller planlegger et agentbasert AI-system. Integrer det i ROS-analysen slik:

1. **Fase 4 (Trusselidentifisering):** Bruk lag-mappingen til å identifisere relevante trusler systematisk — gå gjennom hvert av de 7 lagene og sjekk om tilhørende trusler er relevante
2. **Fase 5 (Sårbarhetsanalyse):** Bruk MAESTRO-sjekklisten som supplement til den generelle sårbarhetsanalysen
3. **Fase 7 (Tiltaksplan):** Strukturer tiltak per forsvarslinje (defense-in-depth)

### Når er MAESTRO relevant?

- **Alltid relevant:** Systemer med Azure AI Foundry Agent Service, Copilot Studio autonome agenter, Power Automate agentflows
- **Delvis relevant:** Enkle chatboter med verktøytilgang (bruk lag 1-4)
- **Ikke relevant:** Statiske modeller uten verktøytilgang eller agent-funksjonalitet (standard RAG-chatbot uten actions)

### Typiske gap i norsk offentlig sektor

1. **Inter-agent validering mangler** — agenter kommuniserer uten output-sjekk mellom lag
2. **Delt service principal** — alle agenter bruker samme identitet, umulig å skille i audit trail
3. **Ingen agent-inventory** — IT-avdelingen vet ikke hvilke agenter som er aktive
4. **Overdrevne tool-tillatelser** — agenter har tilgang til 10x flere verktøy enn nødvendig
