Waarom de groei van AI-infrastructuur next-gen cyberbeveiliging en PAM vereist

Volgens onderzoek van het IDC ( International Data Corporation ) zullen de wereldwijde uitgaven voor kunstmatige intelligentie (AI) tegen 2028 naar verwachting meer dan 200 miljard dollar bedragen. Nu organisaties in hoog tempo steeds complexere AI-systemen implementeren, neemt de vraag naar krachtige infrastructuur, zoals Graphics Processing Units (GPU’s) en AI-versnellers sterk toe. Deze groei verhoogt de rekenkracht, het energieverbruik en de gegevensuitwisseling in hybride en cloudomgevingen exponentieel. Echter, deze snelle uitbreiding van de AI-infrastructuur verhoogt ook de cyberbeveiligingsrisico’s.

Traditionele beveiligingskaders schieten tekort bij het verkleinen van aanvalsoppervlakken en het beveiligen van bevoorrechte toegang. De toekomst van AI vereist een moderne Privileged Access Management (PAM)-oplossing om dynamische cloudomgevingen te beschermen.

De explosieve groei van AI-infrastructuur

Ondernemingen haasten zich om grotere en krachtigere systemen te implementeren om gelijke tred te houden met de snelle doorbraken op het gebied van AI. Centraal in deze groei staat een sterke stijging van de vraag naar GPU’s, die essentieel zijn voor het trainen en uitvoeren van moderne leermodellen. De meeste AI-stacks zijn zeer complex en vereisen aanzienlijke middelen, waardoor veel cloudproviders aanzienlijk investeren in AI-specifieke datacenters die kunnen verwerken wat traditionele infrastructuur niet aankan. Aangezien deze centra zijn ontworpen om geavanceerde workloads te ondersteunen, hebben organisaties grote hoeveelheden rekenkracht nodig, wat leidt tot een aanzienlijke toename van het energieverbruik. Op basis van een rapport van de International Energy Agency (IEA) wordt verwacht dat Amerikaanse AI-specifieke datacenters tot 2030 bijna de helft van de groei van de elektriciteitsvraag in de VS zullen uitmaken, waarbij ze meer energie verbruiken dan alle energiegerichte productiesectoren samen.

Naast de complexiteit en het energieverbruik van AI-infrastructuur zijn moderne AI-stacks diep geïntegreerd in trainingspijplijnen, Application Programming Interfaces (API’s) en datasets, die naadloos moeten samenwerken in hybride en cloudomgevingen voor optimale prestaties. Naarmate de afhankelijkheid van AI toeneemt, moeten organisaties hun prestaties en schaalbaarheid op peil houden zonder hun naleving of algehele beveiligingsniveau in gevaar te brengen.

Beveiligingsrisico’s in AI-gestuurde omgevingen

Wanneer de AI-infrastructuur uitbreidt, groeit ook het aanvalsoppervlak – het totale aantal toegangspunten waar een onbevoegde gebruiker toegang kan krijgen tot gevoelige systemen of gegevens. Potentiële toegangspunten, of aanvalsvectoren, omvatten hardware, GPU-clusters, software, API’s en eindpunten die kunnen worden uitgebuit in een cyberaanval. Een van de meest risicovolle aanvalsvectoren in AI-infrastructuur is geprivilegieerde toegang.

Bevoorrechte gebruikers, zoals ingenieurs, IT-beheerders en DevOps-teams, hebben doorgaans verhoogde rechten binnen de infrastructuur die wordt gebruikt voor toevoegen en het verkrijgen van toegang tot gegevens. Als slechts één geprivilegieerd account wordt gecompromitteerd, kunnen cybercriminelen het gebruiken om toegang te krijgen tot gevoelige systemen en zelfs AI-uitvoer te corrumperen.

Traditionele perimeterbeveiliging is niet langer voldoende, omdat het uitsluitend vertrouwt op firewalls of netwerkgebaseerde verdedigingen geen volledige zichtbaarheid en toegangscontrole kan bieden. Met een moderne PAM-oplossing kunnen organisaties overstappen van traditionele beveiligingsmethoden naar identiteitsgerichte beveiligingsmodellen die prioriteit geven aan het handhaven van minimale toegangsrechten, sessiemonitoring en continue validatie van zowel menselijke als niet-menselijke gebruikers via zero trust.

Waarom is moderne PAM cruciaal?

Naarmate AI-omgevingen in omvang en complexiteit toenemen, is een moderne PAM-oplossing essentieel voor het beveiligen van zowel menselijke als niet-menselijke identiteiten. Door een PAM-oplossing te implementeren, kunnen organisaties ervoor zorgen dat geheimen niet hardgecodeerd zijn in scripts of zichtbaar zijn in configuratiebestanden. In tegenstelling tot verouderde PAM-oplossingen die zijn gebouwd rond traditionele IT-rollen en statische infrastructuur, zijn moderne PAM-oplossingen ontworpen om mee te schalen met cloudeigen, AI-gestuurde architecturen. Wanneer één gecompromitteerde set aanmeldingsgegevens toegang kan verschaffen tot de volledige infrastructuur van een organisatie, biedt de implementatie van een moderne PAM-oplossing organisaties gedetailleerde controle over geprivilegieerde toegang, verbetert het de zichtbaarheid en vermindert het het aanvalsoppervlak.

Om complexe AI-omgevingen te beveiligen, leveren moderne PAM-oplossingen kritieke mogelijkheden, zoals:

De toekomst van de AI-infrastructuur veiligstellen met KeeperPAM

Nu organisaties investeren in AI, moet de bescherming van bevoorrechte toegang een topprioriteit blijven. Traditionele PAM-tools die ooit verouderde systemen beschermden, kunnen niet langer voldoen aan de eisen van AI-omgevingen, met name wat betreft bevoorrechte toegang. Terwijl organisaties zich richten op investeringen in AI-innovatie en het trainen van Large Language Models (LLM’s), moeten ze ook investeren in cyberbeveiliging, aangezien gevoelige gegevens en systemen kunnen worden gecompromitteerd als bevoorrechte toegang niet wordt gecontroleerd.

Gelukkig is KeeperPAM gebouwd met het oog op de toekomst. KeeperPAM is ontworpen voor krachtige, middelen-intensieve omgevingen. Het is een moderne, cloudeigen PAM-oplossing die naadloos meeschaalt met AI-workloads.

Vraag vandaag nog een demo van KeeperPAM aan om uw organisatie te beveiligen en de risico’s in AI-gestuurde omgevingen voor te blijven.