Почему рост инфраструктуры ИИ требует кибербезопасности и управления привилегированным доступом следующего поколения

Согласно исследованию компании International Data Corporation (IDC), к 2028 году глобальные расходы на инфраструктуру искусственного интеллекта (ИИ) превысят 200 миллиардов долларов США. По мере того как организации стремительно внедряют более сложные системы ИИ, спрос на высокопроизводительную инфраструктуру, такую как графические процессоры (GPU) и ускорители ИИ, стремительно растет. Этот рост экспоненциально увеличивает вычислительную мощность, энергопотребление и обмен данными в гибридных и облачных средах. Однако, это быстрое расширение инфраструктуры ИИ также увеличивает риски кибербезопасности.

Традиционные системы безопасности не справляются с уменьшением поверхностей атак и обеспечением безопасности привилегированного доступа. Будущее искусственного интеллекта требует современного решения Privileged Access Management (PAM) для защиты динамичных облачных сред.

Взрывной рост инфраструктуры ИИ

Предприятия спешат внедрять более крупные и мощные системы, чтобы не отставать от стремительных темпов прорывов в области ИИ. В центре этого роста находится резкий рост спроса на графические процессоры, которые имеют решающее значение для обучения и работы современных моделей обучения. Большинство стеков ИИ очень сложны и требуют значительных ресурсов, что побуждает многих облачных провайдеров вкладывать значительные средства в центры обработки данных, ориентированные на ИИ, которые могут обрабатывать то, что не может традиционная инфраструктура. Поскольку эти центры предназначены для поддержания сложных рабочих нагрузок, организациям требуется большое количество вычислительных мощностей, что приводит к значительному увеличению энергопотребления. Согласно отчету Международного энергетического агентства (МЭА), ожидается, что центры обработки данных в США, специализирующиеся на искусственном интеллекте, будут обеспечивать почти половину роста спроса на электроэнергию в стране до 2030 года, потребляя больше энергии, чем все энергоемкие производственные секторы вместе взятые.

Помимо сложности и энергопотребления инфраструктуры ИИ, современные стеки ИИ глубоко интегрированы в конвейеры обучения, интерфейсы прикладного программирования (API) и наборы данных, которые должны беспрепятственно взаимодействовать в гибридных и облачных средах для оптимальной производительности. По мере увеличения зависимости от ИИ, организации должны поддерживать производительность и масштабируемость, не ставя под угрозу их соответствие нормативным требованиям или общую безопасность.

Риски безопасности в средах, управляемых ИИ

Когда инфраструктура ИИ расширяется, увеличивается и поверхность атаки — общее количество точек входа, через которые несанкционированный пользователь может получить доступ к конфиденциальным системам или данным. Потенциальные точки входа, или векторы атаки, включают аппаратное обеспечение, кластеры графических процессоров, программное обеспечение, API и конечные точки, которые могут быть использованы в кибератаке. Одним из наиболее уязвимых векторов атак в инфраструктуре ИИ является привилегированный доступ.

Привилегированные пользователи, такие как инженеры, ИТ-администраторы и команды DevOps, обычно обладают расширенными правами доступа к инфраструктуре, используемой для управления и доступа к данным. Если скомпрометирована хотя бы одна привилегированная учетная запись, киберпреступники могут использовать ее для доступа к конфиденциальным системам и даже для искажения результатов работы ИИ.

Традиционная периметральная безопасность больше не является достаточной, поскольку полагаться только на брандмауэры или сетевые средства защиты не может обеспечить полную видимость и контроль доступа. С современным решением PAM организации могут перейти от традиционных методов безопасности к моделям, ориентированным на идентификацию, которые придают приоритет обеспечению доступа с наименьшими привилегиями, мониторингусеансов и непрерывной проверке как человеческих, так и нечеловеческих пользователей через нулевое доверие.

Почему современный PAM критически важен

По мере увеличения размеров и сложности сред ИИ современное решение PAM становится необходимым для защиты как человеческих, так и нечеловеческих идентичностей. Внедрение решения PAM позволяет организациям гарантировать, что секреты не будут жестко прописаны в скриптах или раскрыты в конфигурационных файлах. В отличие от устаревших решений PAM, которые были созданы вокруг традиционных ИТ-ролей и статической инфраструктуры, современные решения PAM разработаны для масштабирования с облачными архитектурами, управляемыми искусственным интеллектом. Когда один скомпрометированный учетный данные может привести к широкому доступу к инфраструктуре организации, развертывание современного решения PAM предоставляет организациям детальный контроль над привилегированным доступом, улучшает видимость и сокращает площадь атаки.

Для обеспечения безопасности сложных сред ИИ современные решения PAM предоставляют критически важные возможности, такие как:

Обеспечение будущего инфраструктуры ИИ с KeeperPAM

По мере того как организации инвестируют в ИИ, защита привилегированного доступа должна оставаться главным приоритетом. Традиционные инструменты PAM, которые ранее защищали устаревшие системы, больше не могут соответствовать требованиям ИИ-сред, особенно в части привилегированного доступа. Пока организации сосредоточены на инвестициях в инновации в области искусственного интеллекта и обучении крупных языковых моделей (LLM), они также должны инвестировать в кибербезопасность, так как неспособность контролировать привилегированный доступ может поставить под угрозу конфиденциальные данные и системы.

К счастью, KeeperPAM разработан с учетом будущего. Разработанный для высокопроизводительных, ресурсоемких сред, KeeperPAM является современным облачным решением PAM, которое безупречно масштабируется вместе с рабочими нагрузками ИИ.

Запросите демонстрацию KeeperPAM уже сегодня, чтобы обеспечить безопасность вашей организации и опередить риски в средах, управляемых искусственным интеллектом.