Warum das Wachstum der KI-Infrastruktur sowohl Cybersicherheit als auch PAM der nächsten Generation erfordert

Die weltweiten Ausgaben für die Infrastruktur der künstlichen Intelligenz (KI) werden laut einer Studie der International Data Corporation (IDC) bis 2028 voraussichtlich 200 Milliarden US-Dollar übersteigen. Da Organisationen immer schneller komplexere KI-Systeme einsetzen, steigt die Nachfrage nach Hochleistungsinfrastruktur wie Grafikprozessoren (GPUs) und KI-Beschleunigern rasant an. Dieses Wachstum erhöht exponentiell die Rechenleistung, den Energieverbrauch und den Datenaustausch in Hybrid- und Cloud-Umgebungen. Jedoch erhöht der rasante Ausbau der KI-Infrastruktur auch die Cybersicherheitsrisiken.

Traditionelle Sicherheitsframeworks versagen dabei, Angriffsflächen zu verringern und privilegierten Zugriff abzusichern. Die Zukunft der KI erfordert eine moderne Privileged Access Management (PAM)-Lösung, um dynamische Cloud-Umgebungen zu schützen.

Das explosive Wachstum der KI-Infrastruktur

Unternehmen beeilen sich, größere und leistungsfähigere Systeme zu implementieren, um mit der schnellen Entwicklung der KI-Durchbrüche Schritt zu halten. Im Zentrum dieses Wachstums steht ein Anstieg der Nachfrage nach GPUs, die entscheidend für das Training und den Betrieb moderner Lernmodelle sind. Die meisten KI-Stacks sind sehr komplex und benötigen erhebliche Ressourcen, was viele Cloud-Anbieter dazu veranlasst, stark in KI-spezifische Rechenzentren zu investieren, die in der Lage sind, das zu verarbeiten, was herkömmliche Infrastrukturen nicht können. Da diese Zentren darauf ausgelegt sind, fortschrittliche Arbeitslasten zu bewältigen, benötigen Organisationen große Mengen an Rechenleistung, was zu einem erheblichen Anstieg des Energieverbrauchs führt. Laut einem Bericht der Internationalen Energieagentur (IEA) wird erwartet, dass US-amerikanische KI-spezifische Rechenzentren bis 2030 fast die Hälfte des Wachstums des Strombedarfs der USA ausmachen werden – und mehr Energie verbrauchen als alle energieintensiven Fertigungssektoren zusammen.

Neben der Komplexität und dem Energieverbrauch der KI-Infrastruktur sind moderne KI-Stacks tief in Trainingspipelines, Application Programming Interfaces (APIs) und Datensätze integriert, die nahtlos über hybride und Cloud-Umgebungen hinweg interagieren müssen, um eine optimale Leistung zu gewährleisten. Mit zunehmender Abhängigkeit von KI müssen Organisationen ihre Leistung und Skalierbarkeit aufrechterhalten, ohne ihre Compliance oder ihre allgemeine Sicherheitslage zu gefährden.

Sicherheitsrisiken in KI-gesteuerten Umgebungen

Wenn die KI-Infrastruktur erweitert wird, vergrößert sich auch die Angriffsfläche – die Gesamtzahl der Eintrittspunkte, an denen ein unbefugter Benutzer auf sensible Systeme oder Daten zugreifen könnte. Potenzielle Einstiegspunkte oder Angriffsvektoren umfassen Hardware, GPU-Cluster, Software, APIs und Endpunkte, die in einem Cyberangriff ausgenutzt werden können. Einer der am stärksten gefährdeten Angriffsvektoren in der KI-Infrastruktur ist privilegierter Zugriff.

Privilegierte Benutzer, wie Ingenieure, IT-Administratoren und DevOps-Teams, haben typischerweise erweiterte Berechtigungen für die Infrastruktur, die für die Bereitstellung und den Zugriff auf Daten genutzt wird. Wenn nur ein privilegiertes Konto kompromittiert wird, können Cyberkriminelle es nutzen, um auf sensible Systeme zuzugreifen und sogar KI-Ausgaben zu manipulieren.

Traditionelle Perimetersicherheit ist nicht mehr ausreichend, da die ausschließliche Verwendung von Firewalls oder netzwerkbasierten Abwehrmechanismen keine vollständige Transparenz und Zugriffskontrolle gewährleisten kann. Mit einer modernen PAM-Lösung können Unternehmen von traditionellen Sicherheitsmethoden zu identitätszentrierten Sicherheitsmodellen wechseln, bei denen die Durchsetzung des Zugriffs mit den geringsten Rechen, die Sitzungsüberwachung und die kontinuierliche Validierung sowohl menschlicher als auch nicht-menschlicher Benutzer durch Zero Trust im Vordergrund stehen.

Warum modernes PAM entscheidend ist

Da KI-Umgebungen an Größe und Komplexität zunehmen, ist eine moderne PAM-Lösung unerlässlich, um sowohl menschliche als auch nicht-menschliche Identitäten zu sichern. Durch die Implementierung einer PAM-Lösung können Organisationen sicherstellen, dass Geheimnisse nicht in Skripten fest codiert oder in Konfigurationsdateien offengelegt werden. Im Gegensatz zu Legacy-PAM-Lösungen, die um traditionelle IT-Rollen und statische Infrastrukturen herum entwickelt wurden, sind moderne PAM-Lösungen so konzipiert, dass sie mit Cloud-nativen, KI-gesteuerten Architekturen skalieren. Wenn ein einziges kompromittiertes Anmeldeinformationen zu einem weitreichenden Zugriff auf die Infrastruktur eines Unternehmens führen kann, bietet die Bereitstellung einer modernen PAM-Lösung den Unternehmen eine granulare Kontrolle über privilegierte Zugriffe, verbessert die Sichtbarkeit und reduziert die Angriffsfläche.

Um komplexe KI-Umgebungen zu sichern, bieten moderne PAM-Lösungen entscheidende Fähigkeiten wie:

Die Zukunft der KI-Infrastruktur mit KeeperPAM sichern

Während Organisationen in KI investieren, muss der Schutz privilegierter Zugriffe oberste Priorität bleiben. Traditionelle PAM-Tools, die einst Legacy-Systeme geschützt haben, können den Anforderungen von KI-Umgebungen nicht mehr gerecht werden, insbesondere was den privilegierten Zugriff betrifft. Während Organisationen sich auf Investitionen in KI-Innovationen und das Training großer Sprachmodelle (LLMs) konzentrieren, müssen sie auch in Cybersicherheit investieren, da eine unzureichende Kontrolle über privilegierte Zugriffe sensible Daten und Systeme gefährden kann.

Glücklicherweise wurde KeeperPAM mit Blick auf die Zukunft entwickelt. KeeperPAM wurde für leistungsstarke, ressourcenintensive Umgebungen entwickelt und ist eine moderne, cloud-native PAM-Lösung, die sich nahtlos mit KI-Workloads skaliert.

Fordern Sie noch heute eine Demo von KeeperPAM an, um Ihr Unternehmen zu schützen und den Risiken in KI-gesteuerten Umgebungen immer einen Schritt voraus zu sein.