Regjisor: Matthew Kayser Regjisor: Matthew Kayser Inteligjenca artificiale tani funksionon brenda infrastrukturës qendrore të ndërmarrjeve moderne. Modelet ndikojnë në rrjetet logjistike, sistemet financiare, tubacionet e zbulimit të mashtrimeve dhe platformat e vendimeve të automatizuara. Ndërsa ngarkesat e punës së AI zgjerohen në mjedise të shpërndara, sfida e sigurisë po ndryshon. Hulumtues i sigurisë kibernetike dhe profesor i ndihmës Ai ka përqendruar shumë nga puna e tij në mënyrën se si arkitektura e sigurisë duhet të përshtatet me këtë ndryshim. qasja e tij e trajton qeverisjen e AI-së si një disiplinë inxhinierike në vend të një ushtrimi të përputhshmërisë. Ashok Kumar Kanagala Ashok Kumar Kanagala Për arkitektët e sigurisë dhe inxhinierët e cloud-it, implikimi është i qartë.Ju nuk jeni vetëm duke siguruar infrastrukturën.Ju jeni duke mbrojtur tubacionet e të dhënave, prodhimet e modeleve dhe logjika e vendimeve që gjithnjë e më shumë udhëheqin operacionet e ndërmarrjeve. Udhëheqja e inteligjencës bëhet një kategori rreziku strategjik Zgjerimi i inteligjencës artificiale në të gjithë sistemet e ndërmarrjeve ka ngritur qeverisjen e inteligjencës artificiale në një çështje në nivel të bordit.Sistemet algoritmike ndikojnë në tregjet financiare, rrjetet logjistike, operacionet e kujdesit shëndetësor dhe forma të tjera të infrastrukturës kritike. Si rezultat, qeverisja e rrezikut AI tani ulet krahas rrezikut financiar dhe rrezikut operativ në diskutimet e mbikëqyrjes së ndërmarrjeve. Shumë organizata ende aplikojnë modele tradicionale të sigurisë në mjediset e AI. Kontrollet e përputhshmërisë statike janë projektuar për software-in determinist, ndërsa modelet e AI veprojnë si sisteme probabilistike, sjellja e të cilave evoluon. Menaxhimi efektiv i rrezikut të AI-së, prandaj, kërkon qeverisjen e ciklit të jetës. Siguria duhet të shtrihet në validimin e marrjes së të dhënave, kontrollet e tubacionit të trajnimit, rrjedhat e punës të sigurta të vendosjes, monitorimi i kohës së drejtimit dhe vlerësimi i vazhdueshëm. Zgjerimi i sipërfaqes së sulmeve të sistemeve AI Manipulimi i modeleve mund të ndodhë përmes grupeve të të dhënave të helmuara, sinjaleve të korruptuara të trajnimit, ose hyrjeve kundërshtare që shtrembërojnë parashikimet. Sulmet e injektimit të menjëhershëm janë një tjetër shqetësim në rritje. modelet gjenerative që ndërveprojnë me sistemet e jashtme mund të ri-drejtohen për të prodhuar outputs të padëshiruara ose të shkaktojnë veprime të automatizuara. Strategjitë e sigurisë së machine learning gjithnjë e më shumë mbështeten në mjediset autonome të testimit të sigurisë së AI dhe stërvitjet e strukturuara të skuadrës së kuqe të AI. Këto simulime lejojnë organizatat të testojnë modelet kundër skenarëve kundërshtarë para vendosjes. Kanagala thekson se rreziku i inteligjencës artificiale shpesh përqendrohet në integritetin e inferencës në vend të kompromisit të infrastrukturës. Sigurimi i zinxhirit të furnizimit Sistemet moderne të AI varen nga zinxhirët kompleksë të varësisë që përfshijnë bibliotekat me burim të hapur, modelet e trajnuar paraprakisht, grupet e të dhënave dhe shërbimet cloud. Pa mekanizma valide, organizatat mund të vendosin modele, origjina e të cilave dhe proceset e trajnimit mbeten të pasigurt. Hulumtuesit janë duke eksploruar korniza të ndërtuara rreth një llogarie software AI të materialeve, të njohura zakonisht si një AI-SBOM. Similar to software supply chain documentation, this framework catalogues datasets, training pipelines, model artefakte, dhe varësi. Regjistrimet e origjinës i lejojnë organizatave të verifikojnë se ku modelet kanë origjinë, se si janë trajnuar dhe nëse komponentët kanë ndryshuar gjatë vendosjes. Zero besim në identitetet e makinave Ndërsa AI zgjerohet në infrastrukturën e shpërndarë, menaxhimi i identitetit bëhet qendror për arkitekturën e sigurisë. Arkitektura e besimit zero duhet të shtrihet përtej përdoruesve njerëzorë për të përfshirë identitetet e makinave. Agjentët autonomë, pikët e fundit të modelit, shërbimet e orkestrimit dhe tubacionet e automatizuara të gjitha kërkojnë autentifikim dhe autorizim të vazhdueshëm. Brenda arkitekturës moderne të sigurisë në cloud, kjo qasje siguron që çdo ndërveprim midis komponentëve të AI të verifikohet.Këto kontrolle mbështesin sigurinë e inteligjencës artificiale të ndërmarrjes në mjedise të ngarkesës së punës AI multi-cloud ku tubacionet e të dhënave dhe modelet operojnë në platforma të shumëfishta. Qeverisja si infrastrukturë Tregjet financiare, sistemet e kujdesit shëndetësor, rrjetet logjistike dhe shërbimet dixhitale janë gjithnjë e më të varura nga sistemet e vendimeve të automatizuara. Kanagala argumenton se rezistenca afatgjatë varet nga futja e qeverisjes në vetë infrastrukturën. organizatat duhet të integrojnë sigurinë e infrastrukturës së AI, menaxhimin e rrezikut në cloud dhe zbatimin e përgjegjshëm të AI direkt në rrjedhën e punës të inxhinierisë. Organizatat që përshtaten do të ndërtojnë sisteme të dizajnuara për rezistencë.Ata që e trajtojnë qeverisjen e AI-së si një rrezik pas mendimit, duke futur brishtësi sistemike në sistemet dixhitale që gjithnjë e më shumë formojnë ekonomitë moderne. 
 
 Kjo histori është shpërndarë si një lëshim nga Jon Stojan nën HackerNoon's Business Blogging Program. Kjo histori është shpërndarë si një lëshim nga Jon Stojan nën HackerNoon's Business Blogging Program.

The is an opinion piece based on the author’s POV and does not necessarily reflect the views of HackerNoon.

Kjo audio është prodhuar në gjuhën origjinale të tregimit!

Pse siguria e AI duhet të evoluojë në qeverisjen e ciklit të jetës

About Author

KOMENTE

VARUR TAGS

KY ARTIKU U PARAQIT NË

Related Stories

Rrjeti SQD sapo vrau emetimet e tokenëve.Ja çfarë paguan 16 miliardë dollarë në DeFi TVL

Rrjeti SQD sapo vrau emetimet e tokenëve.Ja çfarë paguan 16 miliardë dollarë në DeFi TVL

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps