Sysdig, inovators cloud drošības jomā caur strāvas pētījumiem, ir atklājuši savu vadošo AI Workload Security funkciju. Šīs uzlabotās rīka funkcijas ir izstrādātas, lai atklātu un pārvaldītu aktīvus riskus AI videi, ļaujot drošības komandām uzmanīgi sekot un ātri risināt aizdomīgās darbības, kas saistītas ar AI darbību.
Atjauninātā Sysdig Cloud-native Application Protection Platform (CNAPP) nodrošina ieskatu AI darbībās , ļaujot reāllaikā identificēt aktīvus riskus un pieturēties pie jaunizveidotajām AI politikām. Uzņēmuma iniciatīva atbilst pieprasījumam pēc drošas AI implementācijas, ļaujot uzņēmumiem izmantot AI jaudu un vienlaikus uzraudzīt savu infrastruktūru, lai novērstu aktīvos riskus, piemēram, darbības, kuros ir publiski pieejamas AI pakas, kas var būt neaizsargātas pret izmantošanu.
Kubernetes ir kļuvis par pamata platformu AI implementācijām; tomēr datu nodrošināšana un aktīvo risku mazināšana šādās ēmiskajās, konteinerizētajās darbībās pieprasa ātrās risinājumus ar strāvas caurspīdību. Balstoties uz atvērtā pirmkoda projektu Falco, Sysdig CNAPP piedāvā nepārspējamu draudu atklāšanu mākonī, pakalpojot gan mākonī, gan pašā atrašanās vietā izvietotās Kubernetes klases.
Sysdig reāla laika AI Workload Security palīdz uzņēmumiem nekavējoties identificēt un prioritizēt darbības ar vadošajiem AI dzinējiem un pakotnēm, piemēram, OpenAI, Hugging Face, TensorFlow un Anthropic. Tas ļauj uzņēmumiem pārvaldīt un kontrolēt savu AI izmantošanu, vai nu sankcionētu vai nesankcionētu, vienkāršojot triāžas procesu un samazinot atbildes laikus caur integrētām drošības funkcijām un vienotu riska novērtēšanas funkciju.
Publiski pieejamie darbības riski ir pieaugoši, ar Sysdig konstatējumu, ka 34% visu izvietoto GenAI darbību ir publiski pieejami – kas rada nopietnu draudu GenAI modeļu jutīgiem datiem. Tas ne tikai palielina drošības pārkāpuma un datu noplūžu riskus, bet arī sarežģī regulatīvo atbilstību.
AI pieņemšanas pieaugums pastiprina šādu drošības pasākumu steidzamību, kā rāda Cloud Security Alliance aptauja, kurā tika atzīmēts, ka vairāk nekā puse uzņēmumu (55%) šogad plāno ieviest GenAI risinājumus. Sysdig arī ziņo par OpenAI pakotņu izmantošanas gandrīz trīskārtīgu pieaugumu kopš decembra. OpenAI veido 28% no pašreiz izvietotajiem GenAI pakotnēm, seko Transformers un Natural Language Toolkit (NLTK) no Hugging Face.
Ar AI Workload Security, Sysdig risina nākotnes politikas prasības un izteiktu AI intensīvo uzraudzību, saskaņojoties ar ieteikumiem no Baidenas administrācijas izpildu rīkojuma un NTIA. Izcelot publiskās izlietnes, izmantojamas izmantojami riski un darbības notikumi, Sysdig palīdz rūpniecībai priekšlaicīgi risināt jautājumus pirms pilna spēka stājas AI likumdošana, pastiprinotuzņēmumus pret riskiem un uzlabojot to AI izvietojumus ar visaptverošu drošības vadību un strāvas atklāšanu.
Fakti:
– Mākslīgajai intelektam (AI) un mašīntulkošanai (ML) paredzētām darbībām nepieciešamas specializētas drošības pieejas saistībā ar tām sarežģītību, dinamiskumu un bieži vien apstrādāto jutīgo datu.
– Darbības, kas izmanto AI, var radīt jaunas uzbrukuma virzienus , jo tradicionālās drošības rīki var nebūt pietiekami, lai risinātu AI sistēmu nianses.
– Sysdig AI Workload Security izmanto strāvas pētījumus, kas nozīmē, ka tas var atklāt un pārvaldīt riskus AI lietojumprogrammu izpildlaikā, atšķirībā no statiska pārbaudes izvietošanas stadijā.
– Kubernetes nav tikai populārs AI implementācijām, bet arī plašam klāstam no mākonlietojumprogrammām. Tā dinamiska un skalējama rakstura padara to grūti nodrošinātu.
Galvenās jautājumi un atbilmes:
J1: Kāpēc ir svarīga AI Workload Security?
A: AI Workload Security ir svarīga, jo AI infrastruktūras ir sarežģītas un satur ļoti jutīgus datus, kuri, ja tiek apdraudēti, var novest pie būtiskiem pārkāpumiem. Šo darbību aizsardzība palīdz uzturēt datu privātumu, integritāti un atbilstību noteikumiem.
J2: Kādas ieguldījumus pievieno Sysdig’s AI Workload Security esošajām drošības pasākumiem?
A: Sysdig’s AI Workload Security pievieno darbības draudu atklāšanu darbvietas drošības pasākumu esošajam kumulam, koncentrējoties uz zināmajiem AI struktūrām , kas to pielāgo konkrētu vajadzību AI darbību vidi.
Iespējas un strīdi:
– Nodrošināt, ka AI Workload Security risinājums turpina atjaunināt ar jaunākajiem AI attīstības un draudu vektora ir pastāvīgs izaicinājums.
– Var būt bažas par drošības rīku ietekmi uz AI darbību apstrādes efektivitāti.
– Kā ar jebkuru AI saistītu sistēmu, var būt debates par potenciālo privātuma jautājumu vai tendencēm riska novērtēšanā, ko veic pašu AI balstītais drošības risinājums pašreiz.
Priekšrocības:
– Reāllaika draudu atklāšana tieši pielāgota AI un ML darbībām.
– Saskaņa ar jaunākiem AI politikas un valdības ieteikumiem, kas palīdz uzņēmumiem saglabāt priekšrocības regulējumu mainīšanās.
– Spēja pārvaldīt gan atļautas, gan neleģitīmas AI izmantošanas, kas var optimizēt pārvaldību un regulatīvo atbilstību.
Nekavējoties:
– Potenciālā veiktspējas pārslodze uz AI lietojumiem saistībā ar pievienotajām drošības pārbaudēm.
– Atkarība no trešo pušu pārdevēja (Sysdig) var izraisīt bažas par datu privātumu un pārdevēja bloķēšanu.
– AI drošības sistēmu sarežģītība var prasīt papildu lietotāja apmācību un ekspertīzi.
Attiecīgās saites:
Lai iepazītos ar saistīto informāciju, apmeklējiet šādas resursus:
– Oficiālā Sysdig tīmekļa vietne
– Kubernetes oficiālā tīmekļa vietne
– OpenAI oficiālā tīmekļa vietne
– National Telecommunications and Information Administration (NTIA)
Šie ir tieši saistīti ar Sysdig’s AI Workload Security kontekstu un sniedz papildu ieskatu par Kubernetes, AI tehnoloģijām un pārvaldības iestāžu nostāju attiecībā uz AI politikām.