Présentation de FireMon Agentic AI pour le Network Security Policy Control

Une équipe applicative a besoin d'accéder à une base de données. La demande semble simple. Mais avant de pouvoir avancer, un ingénieur sécurité réseau doit localiser les équipements et les politiques concernés, comprendre les accès existants, évaluer les modifications envisageables et préparer une proposition qu'une autre personne pourra examiner. Multipliez ce travail par le nombre d'applications, d'environnements et de fournisseurs de pare-feu : l'investigation représente alors une part considérable de la charge de travail de l'équipe. Ce travail reste nécessaire. Un contexte de politique incomplet peut entraîner des dépendances oubliées, des accès inutiles ou des modifications qui ne répondent pas au besoin métier.

FireMon Agentic AI confie ces étapes d'investigation et de planification à des agents. Intégrées à FireMon, ces capacités donnent aux équipes sécurité plus de capacité pour traiter la complexité des politiques, tout en laissant les décisions lourdes de conséquences à l'organisation. Les clients peuvent utiliser les agents fournis, créer les leurs ou connecter des workflows agentiques externes via le FireMon MCP Server.

C'est une application concrète de l'approche Network Security Policy Control for the Modern Enterprise de FireMon, qui intègre les éléments de preuve relatifs aux politiques et les outils opérationnels directement dans le travail que les équipes doivent mener à bien.

Un contexte de politique et des outils qui font le travail

Le framework d'IA agentique de FireMon combine instructions, skills, outils et permissions. Les instructions définissent ce que l'agent doit faire. Les skills apportent les connaissances de support. Les outils exécutent des opérations précises, de la récupération des enregistrements de politiques au calcul de recommandations et à la préparation des modifications proposées.

Prenons l'exemple d'une recherche de politiques. SiQL Expert fournit la documentation et des exemples pour le langage Security Intelligence Query Language (SiQL). L'outil SiQL exécute la requête. Ensemble, ces briques permettent à un agent de traduire une question en recherche et d'expliquer les informations qu'il récupère.

Les agents sont également des participants aux workflows FireMon. Comme les utilisateurs, ils peuvent recevoir des affectations de tâches et prendre automatiquement ce travail en charge. Ils opèrent dans le cadre de permissions définies, collectent les informations et préparent des recommandations, en sollicitant un ingénieur pour revue lorsque cela est pertinent. Le socle, ce sont les informations de politique et l'expertise opérationnelle que FireMon a développées au cours de 25 années. Les agents s'appuient sur ce contexte et sur les outils à leur disposition pour réaliser le travail intermédiaire qui précède une décision de politique.

Analyser un besoin d'accès

Prenons une demande à titre d'exemple : permettre à app-web-01 d'atteindre app-db-01 sur le port TCP 5432. La première question est de savoir ce que la politique existante prévoit déjà pour cet accès.

Le FireMon Intelligent Agent recherche et analyse les données de politique : il construit et exécute des requêtes SiQL, puis explique les résultats. Un ingénieur peut demander quelles règles sont pertinentes pour la demande sans avoir à écrire la requête au préalable ni à assembler manuellement plusieurs recherches.

Les enregistrements renvoyés fournissent les éléments de preuve nécessaires à la décision suivante. L'ingénieur peut examiner les règles pertinentes et leur contexte, puis affiner la question. Restreindre l'investigation à l'environnement de production, par exemple, recentre le travail sur le périmètre qui compte pour la demande. Cette distinction est importante pour interpréter la réponse : une règle correspondante constitue un élément de preuve utile, mais elle ne prouve pas à elle seule l'accessibilité de bout en bout. L'ingénieur doit toujours comprendre ce que les informations renvoyées établissent avant de passer à la conception. L'agent prend en charge la recherche et l'explication, et laisse à l'ingénieur des informations de politique concrètes à évaluer.

Préparer une modification coordonnée en vue de sa revue

Une fois le besoin compris, Network Designer analyse la source, la destination, le service, l'action demandée et le groupe d'équipements pour produire des recommandations de politique de pare-feu. Pour la demande application-vers-base de données, ces recommandations identifient les modifications proposées que l'ingénieur doit évaluer. Policy Change Designer prend en charge une demande d'accès, de la découverte aux recommandations jusqu'à la préparation des modifications dans un Policy Plan. Des outils tels que Find Rule Starting Devices et Compute Rule Path Recommendations exécutent des parties précises de cette investigation et de cette analyse. L'agent rassemble les résultats et prépare le travail proposé pour l'ensemble des équipements et des contextes de politique concernés.

Il peut exister plusieurs manières valables de satisfaire la demande. Le choix de la bonne politique peut dépendre de la façon dont l'organisation gère son environnement. Policy Change Designer marque une pause lorsque l'ingénieur doit trancher entre plusieurs options valables. Il renseigne également les champs obligatoires, comme les noms de règles, ce qui réduit la saisie manuelle du plan tout en laissant les détails proposés disponibles pour revue.

Dans ce workflow prêt à l'emploi, rien n'est enregistré tant que l'ingénieur n'a pas examiné et accepté la proposition. Il peut demander des révisions ou la rejeter. L'acceptation enregistre le travail proposé dans Policy Planner pour la suite du traitement dans le workflow. Elle ne déploie aucune modification sur un pare-feu, et le workflow nécessite Policy Planner. Ces capacités traitent des aspects connexes d'un même problème opérationnel. Les équipes peuvent les utiliser pour la tâche en cours sans présupposer un transfert automatique entre des agents distincts.

Adapter un agent à votre équipe

Les agents fournis sont des points de départ. Les clients peuvent les personnaliser ou créer des agents dotés des instructions, skills, outils et permissions adaptés à leurs responsabilités. Une équipe peut par exemple exiger d'un agent qu'il liste les éléments manquants et résume une modification proposée avant le transfert. Cette instruction donne à l'ingénieur une façon cohérente de voir ce qui demande encore son attention. Exécuter la même demande avant et après un changement de configuration rend son effet visible dans le résultat.

Le périmètre est tout aussi important. Un agent affecté à une équipe régionale peut être limité au groupe d'équipements approprié et aux opérations autorisées. Le paramètre Run Agent As définit l'identité d'exécution utilisée pour son travail. La configuration couvre donc à la fois la manière dont l'agent aborde une tâche et l'autorité sous laquelle il opère. Les Agent Plugins et Skill Plugins fournissent des points de départ packagés ; les agents et skills configurés les appliquent au travail d'une équipe. Les clients peuvent combiner les briques disponibles autour de leurs processus, puis affecter aux agents les tâches de workflow prises en charge. Les ingénieurs conservent la responsabilité de l'évaluation des résultats et des choix qui dépendent du contexte de l'organisation.

Connecter les éléments de preuve de politique à des workflows externes

Le FireMon MCP Server met à disposition des données de politique sélectionnées et des opérations prises en charge dans les applications d'IA gérées par le client, via le Model Context Protocol (MCP). L'application externe travaille avec son propre modèle et invoque les outils par l'intermédiaire d'un client MCP. FireMon fournit les endpoints, les outils et l'autorisation. Lors de l'investigation d'un incident, un workflow externe peut combiner les informations d'alerte avec les enregistrements de politique récupérés via Execute SiQL Search. Les éléments de preuve relatifs à la sécurité réseau entrent ainsi dans l'investigation sans qu'il soit nécessaire de collecter et de transférer chaque enregistrement manuellement. Les résultats éclairent l'analyse ; ils n'établissent pas à eux seuls l'étendue complète d'un incident.

Au lancement, notre catalogue d'outils initial compte 16 outils couvrant la recherche, la découverte, les recommandations, la préparation des modifications et l'enregistrement autorisé. Un workflow d'accès peut convertir les recommandations sélectionnées en modifications de Policy Plan préparées. Avec les permissions requises, Save Policy Plan Change enregistre ce travail dans Policy Planner. Le catalogue n'expose aucune opération de déploiement direct sur les pare-feu. De nouveaux outils seront ajoutés régulièrement afin d'étendre progressivement les capacités agentiques de FireMon.

Les accès suivent l'identité FireMon à l'origine de la demande. Chaque Personal Access Token appartient à un utilisateur, et MCP applique les mêmes contrôles de permissions sous-jacents que les API REST de FireMon, y compris les restrictions de rôle et de groupe d'équipements applicables. Les tokens ne portent pas de périmètres de permissions indépendants. Un compte dédié, sans droits d'écriture sur les modifications, permet de restreindre un workflow externe à l'analyse autorisée. Il revient aux clients de définir les permissions et les contrôles de workflow applicables à l'usage prévu. La séquence de revue avant enregistrement du Policy Change Designer prêt à l'emploi ne constitue pas une exigence d'approbation universelle pour toutes les opérations MCP.

Découvrez ce que le travail agentique sur les politiques peut apporter à votre équipe

FireMon Agentic AI et FireMon MCP Server sont disponibles avec la version d'octobre de la Security Manager Platform de FireMon. L'IA est optionnelle et désactivée par défaut. Les clients peuvent choisir un modèle pris en charge, y compris leur propre environnement de modèle approuvé, et restent responsables des coûts de modèle associés.

L'opportunité concrète, c'est davantage de capacité pour le travail sur les politiques. Les agents collectent les informations, explorent les alternatives et préparent les modifications, tandis que les équipes pilotent le travail et prennent les décisions qui exigent leur jugement. Apportez une demande d'accès ou une investigation de politique que votre équipe traite régulièrement. Découvrez comment les capacités agentiques de FireMon peuvent travailler pour vous, de la collecte du contexte de politique à la préparation des modifications en vue de leur revue.

Demandez une démo pour découvrir comment FireMon Agentic AI peut alléger la charge de la gestion des politiques dans votre environnement.