როგორ იცავს Cisco სისტემებს OpenAI-ით მანქანური სიჩქარით

Cisco ქმნის ქსელურ და უსაფრთხოების ინფრასტრუქტურას, რომელსაც ორგანიზაციები თავიანთი სისტემების დასაკავშირებლად და დასაცავად ეყრდნობიან. თავდამსხმელები ხელოვნურ ინტელექტს ავტომატიზებული შეტევების მასშტაბის გასაზრდელად და მანქანური სიჩქარით ექსპლოიტების შესაქმნელად იყენებენ, ამიტომ კორპორაციული ინფრასტრუქტურის დაცვის მიდგომებიც უნდა განვითარდეს. Cisco-ს ქსელის ვრცელი ტელემეტრიული მონაცემებისა და მოწინავე ხელოვნური ინტელექტის მსჯელობის უნარის გაერთიანება დაცვის გუნდებს აძლევს ინსტრუმენტებს, რომლებითაც ახალ საფრთხეებს წინ გაუსწრებენ. OpenAI-ის მკაცრი მიდგომა კორპორაციული მონაცემების კონფიდენციალურობისადმი ეფუძნება მონაცემთა ნულოვან შენარჩუნებას, მომხმარებელთა მონაცემების მკაფიო გამიჯვნასა და გადამოწმებად იზოლაციას. ამის წყალობით Cisco-ს შეეძლო მოწინავე ხელოვნური ინტელექტი კრიტიკულად მნიშვნელოვან სისტემებში საიმედოდ დაენერგა ისე, რომ არც მომხმარებელთა პრიორიტეტები დაეთმო და არც სენსიტიური ტელემეტრიული მონაცემები ჩაეგდო საფრთხეში.

Cisco-ს დაცვა იქ იწყება, სადაც საფრთხეები გადაადგილდება — ქსელში. პატელი აღწერს უსაფრთხოების ერთიანი პერიმეტრიდან მიკროსერვისებზე, კონტეინერებსა და კლასტერებზე განაწილებულ კონტროლის მექანიზმებზე გადასვლას. „შეგვიძლია ყოველი მიკროსერვისის, Kubernetes-ის ყოველი კონტეინერისა და კლასტერის წინ უსაფრთხოების მექანიზმების მცირე ნაკრები განვათავსოთ და დაცვა თავად ქსელის სტრუქტურაში ჩავაშენოთ“, — ამბობს ის.

აპლიკაციის დონეზე კონტროლის მექანიზმებს შეუძლიათ კომუნიკაცია მხოლოდ თითოეული სერვისისთვის საჭირო კავშირებით შემოფარგლონ. ამით მცირდება გზების რაოდენობა, რომლებითაც თავდამსხმელს ქსელში გავრცელება შეუძლია. უსაფრთხოების გუნდებს ასევე შეუძლიათ დაზარალებული სისტემების უფრო შერჩევითად იზოლირება, რათა გამოძიებისა და რეაგირების დროს დანარჩენმა სერვისებმა მუშაობა განაგრძონ.

პატელის თქმით, ქსელის ამ ანალიტიკისა და OpenAI-ის მოდელების გაერთიანებით Cisco-ს შეუძლია სიგნალებს შორის კავშირები მანქანური მასშტაბით გამოავლინოს. „ორი სიგნალი ცალ-ცალკე შესაძლოა უვნებელი ჩანდეს, მაგრამ ერთად მნიშვნელოვან კანონზომიერებას ავლენდეს. ქსელის ანალიტიკა საშუალებას გვაძლევს, მთელი ქსელის მონაცემები ერთმანეთს დავუკავშიროთ და მივიღოთ ინფორმაცია, რომელიც უსაფრთხო მუშაობაში დაგვეხმარება.“

პატელი დაცვის გუნდებისთვის მწვავე გამოწვევაზე მიუთითებს: თავდამსხმელებს მოწყვლადობის გამოყენება გაცილებით სწრაფად შეუძლიათ, ვიდრე ორგანიზაციები მის გამოსწორებას ახერხებენ. მისი აზრით, ხელოვნურ ინტელექტს ამ სხვაობის შემცირება შეუძლია — ის დაცვის გუნდებს მეტი საფრთხის გამოძიებისა და უფრო სწრაფად რეაგირების საშუალებას აძლევს. „ხელოვნური ინტელექტი თავდამსხმელებს სისწრაფესა და მასშტაბს აძლევს. თავდაცვისთვის ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება უსაფრთხოების შენარჩუნების აუცილებელი პირობაა“, — ამბობს ის.

ის Daybreak-სა და GPT‑6 Astra-ს ისეთ წინგადადგმულ ნაბიჯებად აღწერს, რომლებიც როგორც Cisco-ს, ისე მისი მომხმარებლების უსაფრთხოებას აძლიერებს. „მოწყვლადობებს უფრო ეფექტიანად ვპოულობთ და ვასწორებთ, თანაც გამოძიებისთვის, რეაგირებისა და პრობლემების აღმოფხვრისთვის საჭირო დროს ვამცირებთ“, — ამბობს პატელი.

პატელის აზრით, დანერგვა შეიძლება იმ პროცესებს დაეყრდნოს, რომლებსაც გუნდები უკვე იყენებენ მოწყვლადობების აღმოსაჩენად და აღმოსაფხვრელად. „ეს შესაძლებლობები შეიძლება სკანირების არსებულ სამუშაო პროცესებში ჩაერთოს, ამიტომ თქვენი გუნდის მუშაობის ძირეულად შეცვლა არ დაგჭირდებათ.“

აგენტების ავტონომიურობის ზრდასთან ერთად უსაფრთხოების გუნდებს ასევე სჭირდებათ მავნე ჩარევის გარჩევა იმ შემთხვევებისგან, როცა აგენტი ლეგიტიმურ მიზანს გაუთვალისწინებელი გზით აღწევს. პატელის თქმით, ამისთვის დაკვირვების მონაცემებთან ერთად უსაფრთხოების ტელემეტრიაც საჭიროა, რათა გუნდებმა როგორც საფრთხეები, ისე აგენტის ქცევა შეაფასონ.

ის სამ პრიორიტეტს გამოყოფს: აგენტების დაცვას მავნე შეტევებისგან, გაუთვალისწინებელი ქცევის აღმოჩენასა და შეჩერებას და თითქმის რეალურ დროში მოქმედებას. სწორედ ეს პრიორიტეტები განსაზღვრავს ისეთ პოლიტიკებსა და კონტროლის მექანიზმებზე გადასვლას, რომლებიც აგენტების მოქმედებების კვალდაკვალ ადაპტირდება.

Daybreak Defense Network-ის ფარგლებში Cisco და OpenAI იკვლევენ, როგორ დაეხმარონ უსაფრთხოების გუნდებს რისკების უფრო სწრაფად შეფასებასა და პრიორიტეტიზაციაში, ასევე Cisco Cloud Control-ში სათანადო კონტროლის მექანიზმების ამოქმედებაში. პატელის აზრით, ეს დაცვის გუნდებს უპირატესობის დაბრუნებაში დაეხმარება.