PAM 
大多数零信任网络访问 (ZTNA) 解决方案都宣称自
根据International Data Corporation（IDC）的研究，全球人工智能（AI）基础设施支出预计到 2028 年将超过 2000 亿美元。 随着组织快速部署更复杂的人工智能系统，对图形处理单元（GPU）和人工智能加速器等高性能基础设施的需求正在激增。 这种增长使计算能力、能源消耗和数据交换在混合云和云环境中呈指数级增长。 然而，人工智能基础设施的快速扩张也增加了网络安全风险。
传统安全框架在减少攻击面和保护特权访问方面显得不足。 人工智能的未来需要一个现代化的特权访问管理（PAM）解决方案来保护动态的云环境。
人工智能基础设施的爆炸性增长
企业正在竞相部署更大、更强大的系统，以跟上人工智能突破的快速步伐。 这一增长的核心是对GPU需求的激增，GPU对于训练和运行现代学习模型至关重要。 大多数人工智能技术栈都极为复杂且需要大量资源，这促使许多云服务提供商大量投资于专门用于处理人工智能的专用数据中心，以处理传统基础设施无法处理的任务。 由于这些中心旨在维持高级工作负载，组织需要大量计算能力，从而导致能源消耗显著增加。 根据国际能源署（IEA）的一份报告，到 2030 年，美国人工智能专用数据中心预计将占该国电力需求增长的近一半——其能源消耗量将超过所有能源密集型制造业的总和。
除了人工智能基础设施的复杂性和能耗外，现代人工智能技术栈还深度集成于训练管道、应用程序编程接口（API）和数据集之中，这些组件必须在混合云和云环境中无缝协作，以实现最佳性能。 随着对人工智能的依赖程度不断加深，组织必须在不危害其合规性或整体安全态势的情况下，保持性能和可扩展性。
人工智能驱动环境中的安全风险
随着人工智能基础设施的扩展，攻击面也会随之扩大——即未经授权的用户可能访问敏感系统或数据的总入口点数量。 潜在的入口点或攻击向量包括可在网络攻击中利用的硬件、GPU 集群、软件、API 和端点。 在人工智能基础设施中，最容易受到攻击的攻击向量之一是特权访问。
特权用户，例如工程师、IT 管理员和 DevOps 团队，通常在用于配置和访问数据的基础设施中拥有更高的权限。 如果仅有一个特权账户被入侵，网络犯罪分子就可以利用它访问敏感系统，甚至篡改人工智能输出。
传统的边界安全已不再足够，因为仅依赖防火墙或基于网络的防御措施无法提供全面的可见性和访问控制。 通过部署现代化的特权访问管理（PAM）解决方案，组织可以从传统的安全方法转向以身份为中心的安全模型，该模型优先实施最小权限访问、会话监控，并通过零信任对人类和非人类用户进行持续验证。
为什么现代 PAM 至关重要
随着人工智能环境的规模和复杂性不断增加，现代特权访问管理（PAM）解决方案对于保护人类和非人类身份的安全至关重要。 通过实施 PAM 解决方案，组织可以确保机密不会在脚本中硬编码或在配置文件中暴露。 与围绕传统 IT 角色和静态基础设施构建的 传统 PAM 解决方案不同，现代 PAM 解决方案旨在通过云原生、人工智能驱动的架构进行 扩展。 当单个被泄露的凭据可能导致组织基础设施中广泛访问时，部署现代特权访问管理（PAM）解决方案可为组织提供精细的特权访问控制，提升可见性并减少攻击面。
为了确保复杂的人工智能环境安全，现代 PAM 解决方案提供了关键能力，例如：
使用 KeeperPAM 保障人工智能基础设施的未来
随着组织对人工智能的投资，保护特权访问必须始终是首要任务。 传统的特权访问管理（PAM）工具曾用于保护遗留系统，但如今已无法满足人工智能环境的需求，尤其是在特权访问方面。 当组织专注于投资人工智能创新和训练大型语言模型（LLMs）时，他们也必须投资于网络安全，因为未能控制特权访问可能会危及敏感数据和系统。
幸运的是，KeeperPAM 的构建考虑到了未来。 专为高性能、资源密集型环境设计，KeeperPAM 是一款现代化的云原生特权访问管理（PAM）解决方案，能够与 AI 工作负载无缝扩展。
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