Practical Zero Trust Security for Agentic AI Systems (Paperback)
Langue : anglais
Edité par Independently Published, 2026
Série : Livre 1 sur 4 - The Agentic System Security Engineering Blueprint
- Livre broché
- Neuf

Vendeur : Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, Etats-UnisGrand Eagle Retail
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Paperback. Modern enterprises are rapidly deploying autonomous AI agents that can access data, call APIs, trigger workflows, and coordinate with other systems at machine speed. But here is the critical challenge: how do you secure systems that think, act, and delegate on their own?Without a strong security foundation, agentic AI systems introduce serious risks, unchecked tool access, credential leakage, prompt injection attacks, privilege escalation through delegation chains, and silent data exposure across enterprise infrastructure. Traditional security models were not designed for autonomous systems operating with dynamic decision-making capabilities.Practical Zero Trust Security for Agentic AI Systems delivers a production-focused approach to solving this problem using modern Zero Trust architecture principles. This book shows you exactly how to design, implement, and secure autonomous AI systems in real enterprise environments. You will learn how to apply identity-first security, enforce least-privilege execution, and build runtime policy controls that continuously validate every action an AI agent performs.Rather than theory, this book focuses on implementation patterns used in modern cloud-native and enterprise platforms. You will work with practical architectures involving workload identities, policy-as-code, secure orchestration, and runtime enforcement across single-agent and multi-agent systems.By the end of this book, you will be able to confidently design and secure production-grade agentic AI systems using techniques such as: Non-human identity management for AI agents using modern IAM principlesSecure multi-agent workflows with controlled delegation and trust boundariesFine-grained authorization using relationship-based access control models like OpenFGASecure secrets management and credential isolation using tools like VaultRuntime enforcement using policy engines, sandboxing, and execution gatesProtection against prompt injection, tool abuse, and agent escalation attacksEnterprise integration with Kubernetes, service meshes, and API/AI gatewaysContinuous observability, auditing, and incident response for autonomous systemsIf you are building or securing AI agents in production, this book gives you the architectural clarity and hands-on implementation strategies needed to move from experimental systems to hardened enterprise infrastructure.Secure your copy of Practical Zero Trust Security for Agentic AI Systems and start building autonomous AI systems that are powerful, controlled, and production-ready. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. …
N° de réf. du vendeur 9798198919662
- Titre
- Practical Zero Trust Security for Agentic AI Systems (Paperback)
- Auteur
- Gibbs Marcel
- Éditeur
- Independently Published
- Année de publication
- 2026
- État de l'article
- new
- Reliure
- Paperback
- Langue
- anglais
- ISBN à 13 chiffres
- 9798198919662
- Série
- Livre 1 sur 4: The Agentic System Security Engineering Blueprint
Without a strong security foundation, agentic AI systems introduce serious risks, unchecked tool access, credential leakage, prompt injection attacks, privilege escalation through delegation chains, and silent data exposure across enterprise infrastructure. Traditional security models were not designed for autonomous systems operating with dynamic decision-making capabilities.
Practical Zero Trust Security for Agentic AI Systems delivers a production-focused approach to solving this problem using modern Zero Trust architecture principles. This book shows you exactly how to design, implement, and secure autonomous AI systems in real enterprise environments. You will learn how to apply identity-first security, enforce least-privilege execution, and build runtime policy controls that continuously validate every action an AI agent performs.
Rather than theory, this book focuses on implementation patterns used in modern cloud-native and enterprise platforms. You will work with practical architectures involving workload identities, policy-as-code, secure orchestration, and runtime enforcement across single-agent and multi-agent systems.
By the end of this book, you will be able to confidently design and secure production-grade agentic AI systems using techniques such as:
- Non-human identity management for AI agents using modern IAM principles
- Secure multi-agent workflows with controlled delegation and trust boundaries
- Fine-grained authorization using relationship-based access control models like OpenFGA
- Secure secrets management and credential isolation using tools like Vault
- Runtime enforcement using policy engines, sandboxing, and execution gates
- Protection against prompt injection, tool abuse, and agent escalation attacks
- Enterprise integration with Kubernetes, service meshes, and API/AI gateways
- Continuous observability, auditing, and incident response for autonomous systems
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