Σύμφωνα με έρευνα της International Data Corporation (IDC), οι παγκόσμιες δαπάνες για τις υποδομές τεχνητής νοημοσύνης (AI) αναμένεται να ξεπεράσουν τα 200 δισεκατομμύρια δολάρια έως το 2028. Καθώς οι οργανισμοί αναπτύσσουν με ταχείς ρυθμούς όλο και πιο σύνθετα συστήματα AI, η ζήτηση για υποδομές υψηλής απόδοσης, όπως με μονάδες επεξεργασίας γραφικών (GPU) και επιταχυντές AI, αυξάνεται ραγδαία. Αυτή η ανάπτυξη αυξάνει εκθετικά την υπολογιστική ισχύ, την κατανάλωση ενέργειας και την ανταλλαγή δεδομένων σε υβριδικά και cloud περιβάλλοντα. Ωστόσο, αυτή η ραγδαία κλιμάκωση των υποδομών AI αυξάνει επίσης και τους κινδύνους για την κυβερνοασφάλεια.

Τα παραδοσιακά πλαίσια ασφάλειας δεν επαρκούν για τη μείωση των επιφανειών επίθεσης και τη διασφάλιση της προνομιακής πρόσβασης. Το μέλλον της AI απαιτεί μια σύγχρονη λύση διαχείρισης προνομιακής πρόσβασης (PAM) για την προστασία των δυναμικών περιβαλλόντων cloud.

Η εκρηκτική ανάπτυξη των υποδομών τεχνητής νοημοσύνης (AI)

Οι επιχειρήσεις σπεύδουν να αναπτύξουν και να εφαρμόσουν μεγαλύτερα και ισχυρότερα συστήματα για να συμβαδίσουν με τον ταχύ ρυθμό των καινοτομιών που παρουσιάζονται στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης. Στο επίκεντρο αυτής της ανάπτυξης βρίσκεται η ραγδαία αύξηση της ζήτησης για μονάδες επεξεργασίας γραφικών (GPUs), οι οποίες είναι ζωτικής σημασίας για την εκπαίδευση και τη λειτουργία σύγχρονων μοντέλων μάθησης. Οι περισσότερες τεχνολογικές στοίβες τεχνητής νοημοσύνης είναι εξαιρετικά περίπλοκες και απαιτούν σημαντικούς πόρους, γεγονός που έχει ωθήσει πολλούς παρόχους υπηρεσιών cloud να προχωρήσουν σε σημαντικές επενδύσεις σε ειδικά κέντρα δεδομένων για τεχνητή νοημοσύνη, τα οποία μπορούν να επεξεργαστούν δεδομένα που δεν μπορούν να διαχειριστούν ή επεξεργαστούν οι παραδοσιακές υποδομές. Λαμβάνοντας υπόψη ότι τα συγκεκριμένα κέντρα δεδομένων σχεδιάστηκαν για να υποστηρίζουν προηγμένα φορτία εργασίας, οι οργανισμοί απαιτούν μεγάλες ποσότητες υπολογιστικής ισχύος, γεγονός που οδηγεί σε σημαντική αύξηση της κατανάλωσης ενέργειας. Σύμφωνα με μια έκθεση του Διεθνούς Οργανισμού Ενέργειας (IEA), τα κέντρα δεδομένων στις ΗΠΑ που είναι αφιερωμένα στην τεχνητή νοημοσύνη αναμένεται να αντιπροσωπεύουν σχεδόν το ήμισυ της αύξησης της ζήτησης ηλεκτρικής ενέργειας της χώρας μέχρι το 2030, καταναλώνοντας περισσότερη ενέργεια από όλον σχεδόν τον κλάδο μεταποίησης.

Εκτός από την πολυπλοκότητα και την κατανάλωση ενέργειας των υποδομών τεχνητής νοημοσύνης, οι σύγχρονες τεχνολογικές στοίβες τεχνητής νοημοσύνης είναι βαθιά ενσωματωμένες με «ροές» εκπαίδευσης, με διεπαφές προγραμματισμού εφαρμογών (API) και με σύνολα δεδομένων που είναι απαραίτητο να αλληλοεπιδρούν απρόσκοπτα σε υβριδικά και cloud περιβάλλοντα για βέλτιστη απόδοση. Καθώς αυξάνεται η εξάρτηση από την τεχνητή νοημοσύνη, οι οργανισμοί πρέπει να διατηρούν την απόδοση και την επεκτασιμότητα τους χωρίς να θέτουν σε κίνδυνο τη συμμόρφωσή τους ή τη στάση (κατάσταση) ασφαλείας τους.

Κίνδυνοι ασφαλείας σε περιβάλλοντα που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη

Όταν η υποδομή τεχνητής νοημοσύνης επεκτείνεται, το ίδιο συμβαίνει και με την επιφάνεια επίθεσης -τον συνολικό αριθμό των σημείων εισόδου από όπου ένας μη εξουσιοδοτημένος χρήστης θα μπορούσε να αποκτήσει πρόσβαση σε ευαίσθητα συστήματα ή δεδομένα. Στα πιθανά σημεία εισόδου, ή αλλιώς διανύσματα (φορείς) επίθεσης συμπεριλαμβάνεται το υλικό, συστάδες από μονάδες επεξεργασίας γραφικών (GPUs), λογισμικό, APIs και τερματικές συσκευές που μπορούν να αξιοποιηθούν σε μια κυβερνοεπίθεση. Ένα από τα πιο επικίνδυνα διανύσματα (φορείς) επίθεσης στην υποδομή τεχνητής νοημοσύνης είναι η προνομιακή πρόσβαση.

Οι προνομιούχοι χρήστες, όπως οι μηχανικοί, οι διαχειριστές IT και οι ομάδες DevOps έχουν συνήθως αυξημένα δικαιώματα σε όλη την υποδομή που χρησιμοποιείται για την παροχή και την πρόσβαση σε δεδομένα. Αν παραβιαστεί έστω και ένας προνομιούχος λογαριασμός, οι κυβερνοεγκληματίες μπορούν να τον χρησιμοποιήσουν για να αποκτήσουν πρόσβαση σε ευαίσθητα συστήματα ή ακόμη και να επηρεάσουν/αλλοιώσουν την αποτελεσματικότητα της τεχνητής νοημοσύνης.

Η παραδοσιακή περιμετρική ασφάλεια δεν είναι πλέον επαρκής, καθώς η αποκλειστική εξάρτηση της από τείχη προστασίας ή αμυντικά συστήματα που βασίζονται στο δίκτυο δεν μπορεί να προσφέρει πλήρη ορατότητα και έλεγχο της πρόσβασης. Με μια σύγχρονη λύση διαχείρισης της προνομιακής πρόσβασης (PAM), οι οργανισμοί μπορούν να μεταβούν από τις παραδοσιακές μεθόδους ασφάλειας σε μοντέλα ασφάλειας που εστιάζουν πρωτίστως στην ταυτότητα και δίνουν προτεραιότητα στην επιβολή της αρχής του ελάχιστου προνομίου όσον αφορά την πρόσβαση, στην παρακολούθηση των συνεδριών και στη συνεχή επικύρωση/αυθεντικοποίηση τόσο των ανθρώπινων όσο και των μη ανθρώπινων χρηστών (μηχανών) αξιοποιώντας τις δυνατότητες της μηδενικής εμπιστοσύνης.

Γιατί μία σύγχρονη λύση PAM είναι κρίσιμης σημασίας

Καθώς τα περιβάλλοντα AI αυξάνονται σε μέγεθος και πολυπλοκότητα, μια σύγχρονη λύση διαχείρισης της προνομιακής πρόσβασης (PAM) είναι απαραίτητη για την ασφάλεια τόσο των ανθρώπινων όσο και των μη ανθρώπινων (μηχανών) ταυτοτήτων. Με την εφαρμογή μιας λύσης PAM, οι οργανισμοί μπορούν να διασφαλίσουν ότι τα μυστικά τους δεν βρίσκονται σκληροκωδικοποιημένα σε σκριπτάκια ή εκτεθειμένα σε αρχεία διαμόρφωσης. Σε αντίθεση με τις παλαιότερες λύσεις PAM που σχεδιάστηκαν γύρω από παραδοσιακούς ρόλους πληροφορικής (IT) και στατικές υποδομές, οι σύγχρονες λύσεις PAM έχουν σχεδιαστεί για να κλιμακώνονται μαζί με AI-driven αρχιτεκτονικές που βασίζονται στο cloud. Όταν ένα μόνο παραβιασμένο διαπιστευτήριο μπορεί να οδηγήσει σε ευρεία πρόσβαση σε όλη την υποδομή ενός οργανισμού, η εφαρμογή μιας σύγχρονης λύσης PAM παρέχει στους οργανισμούς λεπτομερή έλεγχο της προνομιακής πρόσβασης, βελτιώνει την ορατότητα και μειώνει σημαντικά την επιφάνεια επίθεσης.

Για την ασφάλεια σύνθετων περιβαλλόντων AI, οι σύγχρονες λύσεις PAM παρέχουν κρίσιμες σημασίας δυνατότητες όπως:

• Πρόσβαση Just-in-Time (JIT): Παρέχει προνομιακή πρόσβαση μόνο όταν είναι απαραίτητο και για περιορισμένο χρονικό διάστημα, εξαλείφοντας τη μόνιμη πρόσβαση.
• Παρακολούθηση και καταγραφή συνεδριών: Παρακολουθεί όλες τις προνομιακές συνεδρίες σε πραγματικό χρόνο και βοηθά στην ανίχνευση ύποπτων δραστηριοτήτων με λεπτομερή ιχνηλάτηση.
• Διαχείριση μυστικών: Αποθηκεύει, εναλλάσσει και διαχειρίζεται με ασφάλεια τα διαπιστευτήρια και τα μυστικά που χρησιμοποιούνται στις ροές τεχνητής νοημοσύνης.
• Ασφάλεια μηδενικής εμπιστοσύνης: Επιβάλλει συνεχή έλεγχο ταυτότητας για κάθε χρήστη, συσκευή και συνεδρία πριν την παροχή πρόσβασης. 

Διασφάλιση του μέλλοντος της υποδομής τεχνητής νοημοσύνης με το KeeperPAM

Καθώς οι οργανισμοί επενδύουν στην τεχνητή νοημοσύνη, η προστασία της προνομιακής πρόσβασης πρέπει να παραμείνει κορυφαία προτεραιότητα τους. Τα παραδοσιακά εργαλεία PAM που κάποτε προστάτευαν τα παλαιά συστήματα δεν είναι πλέον σε θέση να ανταποκριθούν στις απαιτήσεις των περιβαλλόντων τεχνητής νοημοσύνης, ειδικά όσον αφορά την προνομιακή πρόσβαση. Την ώρα που οι οργανισμοί επικεντρώνονται στο να επενδύσουν στην καινοτομία της τεχνητής νοημοσύνης και στην εκπαίδευση μεγάλων γλωσσικών μοντέλων (LLM), οφείλουν επίσης να επενδύσουν και στην κυβερνοασφάλεια, καθώς οποιαδήποτε αποτυχία διασφάλισης και ελέγχου της προνομιακής πρόσβασης μπορεί να οδηγήσει σε παραβιασμένα συστήματα και δεδομένα.

Ευτυχώς, το KeeperPAM έχει σχεδιαστεί με γνώμονα το μέλλον. Σχεδιασμένο για απαιτητικά σε πόρους περιβάλλοντα υψηλής απόδοσης, το KeeperPAM είναι μια σύγχρονη, cloud-native λύση PAM που προσαρμόζεται απρόσκοπτα στους φόρτους εργασίας τεχνητής νοημοσύνης.

Ζητήστε να δοκιμάσετε το KeeperPAM σήμερα για να προστατεύσετε τον οργανισμό σας και να παραμείνετε ένα βήμα μπροστά από τους κινδύνους σε AI-driven περιβάλλοντα.

Πηγή: Keeper Security