Kevin TopolskySysdig, pioniere della sicurezza cloud attraverso dati di runtime, ha presentato la sua rivoluzionaria funzione di Sicurezza dei Carichi di Lavoro basata sull’Intelligenza Artificiale (AI). Questo strumento avanzato è progettato per rilevare e gestire rischi attivi negli ambienti AI, consentendo ai team di sicurezza di individuare e affrontare rapidamente attività sospette nei carichi di lavoro contenenti AI.
La piattaforma aggiornata di Protezione delle Applicazioni Cloud-native (CNAPP) di Sysdig fornisce informazioni sui carichi di lavoro AI, consentendo l’identificazione in tempo reale dei rischi attivi e il rispetto delle politiche emergenti sull’AI. L’iniziativa dell’azienda risponde alla crescente domanda di deployment sicuro dell’AI, consentendo alle imprese di sfruttare il potere dell’AI monitorando contemporaneamente la propria infrastruttura per rischi attivi come i carichi di lavoro con pacchetti AI accessibili pubblicamente e che potrebbero essere vulnerabili all’exploit.
Kubernetes è emerso come la piattaforma principale per i deployment AI; tuttavia, la protezione dei dati e la mitigazione dei rischi attivi in carichi di lavoro di tipo efimero e containerizzati richiedono soluzioni in tempo reale con trasparenza di runtime. Basandosi sul progetto open-source Falco, CNAPP di Sysdig offre una rilevazione minacciosa senza pari nel cloud, servendo sia i cluster Kubernetes in-cloud che on-premises.
La Sicurezza dei Carichi di Lavoro AI in tempo reale di Sysdig aiuta le imprese a identificare e dare priorità immediatamente ai carichi di lavoro con principali motori e pacchetti AI, come OpenAI, Hugging Face, TensorFlow e Anthropic. Consente alle imprese di gestire e controllare il loro utilizzo dell’AI, che sia autorizzato o non autorizzato, semplificando il processo di triage e riducendo i tempi di risposta attraverso funzionalità di sicurezza integrate e una funzione unificata di valutazione del rischio.
I rischi per i carichi di lavoro accessibili pubblicamente sono in aumento, con Sysdig che ha scoperto che il 34% di tutti i carichi di lavoro GenAI deployati sono pubblicamente accessibili – rappresentando una grave minaccia per i dati sensibili dei modelli GenAI. Ciò non solo amplifica il rischio di violazioni della sicurezza e fughe di dati, ma complica anche il rispetto della conformità normativa.
L’aumento dell’adozione dell’AI amplifica l’urgenza di tali misure di sicurezza, con un sondaggio della Cloud Security Alliance che mostra che oltre la metà delle imprese (55%) prevede di implementare soluzioni GenAI quest’anno. Sysdig riferisce anche un triplicarsi nell’uso di pacchetti OpenAI da dicembre. OpenAI rappresenta il 28% dei pacchetti GenAI attualmente deployati, seguito dai Transformers di Hugging Face e dal Natural Language Toolkit (NLTK).
Con la Sicurezza dei Carichi di Lavoro AI, Sysdig risponde alle esigenze delle politiche in evoluzione e alla crescente attenzione sull’AI, allineandosi con le raccomandazioni dell’ordine esecutivo dell’amministrazione Biden e del NTIA. Mettendo in evidenza esposizioni pubbliche, vulnerabilità sfruttabili e eventi di runtime, Sysdig aiuta le industrie a affrontare preventivamente i problemi prima che la legislazione sull’AI entri pienamente in vigore, rinforzando le aziende contro i rischi e potenziando i loro deployment AI con controlli di sicurezza completi e rilevamenti di runtime.
Fatti:
– Carichi di lavoro di Intelligenza Artificiale (IA) e Machine Learning (ML) richiedono approcci di sicurezza specializzati a causa della loro complessità, dinamismo e dei dati sensibili che spesso elaborano.
– I carichi di lavoro che sfruttano l’AI possono creare nuovi vettori di attacco, poiché gli strumenti di sicurezza tradizionali potrebbero non essere adeguati per affrontare le sottigliezze dei sistemi AI.
– La Sicurezza dei Carichi di Lavoro AI di Sysdig sfrutta dati di runtime, il che significa che può rilevare e gestire i rischi durante l’esecuzione delle applicazioni AI, a differenza dell’ispezione statica nella fase di deployment.
– Kubernetes non è solo popolare per i deployment AI ma anche per una vasta gamma di applicazioni cloud-native. La sua natura dinamica e scalabile rende la sicurezza una sfida.
Domande Chiave e Risposte:
Q1: Perché è importante la Sicurezza dei Carichi di Lavoro AI?
A: La Sicurezza dei Carichi di Lavoro AI è fondamentale perché le infrastrutture AI sono complesse e contengono dati altamente sensibili, che se compromessi possono portare a violazioni significative. Proteggere questi carichi di lavoro aiuta a mantenere la privacy dei dati, l’integrità e la conformità alle normative.
Q2: Quali contributi porta la Sicurezza dei Carichi di Lavoro AI di Sysdig alle misure di sicurezza esistenti?
A: La Sicurezza dei Carichi di Lavoro AI di Sysdig aggiunge la rilevazione delle minacce in tempo reale allo stack esistente di misure di sicurezza, concentrandosi su framework AI noti, il che la rende adatta alle specifiche esigenze degli ambienti di carico di lavoro AI.
Sfide e Controversie:
– Assicurare che la soluzione di Sicurezza dei Carichi di Lavoro AI rimanga aggiornata con gli ultimi sviluppi e vettori di minaccia dell’AI è una sfida costante.
– Potrebbero esserci preoccupazioni riguardo all’impatto sulle prestazioni degli strumenti di sicurezza sull’efficienza di elaborazione dei carichi di lavoro AI.
– Come con qualsiasi sistema legato all’AI, potrebbero esserci dibattiti sul potenziale per questioni di privacy o valutazioni di rischio tendenziose da parte della soluzione di sicurezza basata sull’AI stessa.
Vantaggi:
– Rilevamento delle minacce in tempo reale specificamente progettato per i carichi di lavoro AI e ML.
– Allineamento con le politiche emergenti sull’AI e le raccomandazioni governative, che aiutano le imprese a rimanere al passo con i cambiamenti normativi.
– Capacità di gestire sia l’utilizzo autorizzato che non autorizzato dell’AI, che può semplificare il governo e la conformità normativa.
Svantaggi:
– Possibile sovraccarico sulle applicazioni AI a causa delle ispezioni di sicurezza aggiuntive.
– La dipendenza da un fornitore terzo (Sysdig) potrebbe sollevare preoccupazioni sulla privacy dei dati e sul blocco da parte del fornitore.
– La complessità dei sistemi di sicurezza AI potrebbe richiedere ulteriori formazioni ed esperienze per gli utenti.
Link correlati:
Per informazioni correlate, considera la visita alle seguenti risorse:
– Sito Web Ufficiale di Sysdig
– Sito Web Ufficiale di Kubernetes
– Sito Web Ufficiale di OpenAI
– Amministrazione Nazionale per le Telecomunicazioni e l’Informazione (NTIA)
Questi sono direttamente correlati al contesto della Sicurezza dei Carichi di Lavoro AI di Sysdig e forniscono ulteriori approfondimenti su Kubernetes, tecnologie AI e la posizione degli enti direttivi sulle politiche sull’AI.
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