هوش مصنوعی فعال: تغییر اساسی در امنیت سایبری

هوش مصنوعی فعال (Agentic AI) صرفاً یک پیشرفت افزایشی در زمینه امنیت سایبری نیست، بلکه نمایانگر یک تغییر اساسی در نحوه رویکرد ما به دفاع دیجیتال است. این فناوری دگرگون‌کننده، هم فرصت‌های بی‌سابقه‌ای و هم چالش‌های نوینی را معرفی می‌کند و نیازمند ارزیابی جامع استراتژی‌های امنیتی ما است. برخلاف سیستم‌های هوش مصنوعی متعارف که در پارامترهای از پیش تعریف‌شده عمل می‌کنند، هوش مصنوعی فعال رفتار مستقلی از خود نشان می‌دهد و به طور پویا با ابزارها، محیط‌ها، سایر عوامل (agents) و حتی داده‌های حساس تعامل دارد. این قابلیت، در حالی که مزایای قابل توجهی را ارائه می‌دهد، یک کلاس جدید از خطرات را نیز به وجود می‌آورد که سازمان‌ها باید به طور پیشگیرانه به آن رسیدگی کنند. بنابراین، شرکت‌های مدرن مجبور به اتخاذ یک استراتژی دو جانبه هستند: استفاده از هوش مصنوعی فعال برای دفاع تقویت‌شده، در حالی که به طور همزمان از آسیب‌پذیری‌های بالقوه آن محافظت می‌کنند.

تقویت دفاع‌های امنیت سایبری با هوش مصنوعی فعال

تیم‌های امنیت سایبری امروزه با مجموعه‌ای از چالش‌ها روبرو هستند، از جمله کمبود مداوم متخصصان ماهر و حجم روزافزون هشدارهای امنیتی. هوش مصنوعی فعال یک راه‌حل امیدوارکننده برای این مشکلات ارائه می‌دهد و روش‌های نوآورانه‌ای برای تقویت شناسایی تهدید، پاسخ به حادثه و امنیت کلی هوش مصنوعی فراهم می‌کند. این امر مستلزم بازسازی اساسی اکوسیستم امنیت سایبری است و هوش مصنوعی فعال به عنوان سنگ بنای دفاع‌های آینده عمل می‌کند.

سیستم‌های هوش مصنوعی فعال، ظرفیت درک، استدلال و عمل مستقل را دارند و آنها را قادر می‌سازد تا مسائل پیچیده امنیت سایبری را با حداقل دخالت انسانی حل کنند. این سیستم‌ها همچنین می‌توانند به عنوان همکاران هوشمند عمل کنند، قابلیت‌های متخصصان انسانی را افزایش داده و توانایی آنها را برای محافظت از دارایی‌های دیجیتال، کاهش خطرات و بهبود کارایی مراکز عملیات امنیتی (SOCs) افزایش دهند. با خودکارسازی کارهای معمول و ارائه بینش‌های بلادرنگ، هوش مصنوعی فعال تیم‌های امنیت سایبری را آزاد می‌کند تا بر تصمیم‌گیری‌های استراتژیک تمرکز کنند، در نتیجه تخصص آنها را گسترش داده و به طور بالقوه از فرسودگی شغلی نیروی کار جلوگیری می‌کند.

به عنوان مثال، فرآیند پاسخگویی به آسیب‌پذیری‌های امنیتی نرم‌افزار را در نظر بگیرید. به طور سنتی، این یک فرآیند زمان‌بر و پر زحمت است. با این حال، با هوش مصنوعی فعال، زمان مورد نیاز برای ارزیابی خطر مرتبط با یک آسیب‌پذیری یا قرار گرفتن در معرض خطر (CVE) جدید می‌تواند به چند ثانیه کاهش یابد. عوامل (agents) هوش مصنوعی می‌توانند به سرعت منابع خارجی را جستجو کنند، محیط‌های داخلی را ارزیابی کنند و خلاصه‌های مختصر و یافته‌های اولویت‌بندی‌شده ایجاد کنند و تحلیلگران انسانی را قادر می‌سازند تا اقدامات سریع و آگاهانه انجام دهند.

علاوه بر این، هوش مصنوعی فعال می‌تواند به طور قابل توجهی کارایی triaging هشدارهای امنیتی را بهبود بخشد. بیشتر SOCها روزانه با سیل عظیمی از هشدارها مواجه می‌شوند و تشخیص سیگنال‌های حیاتی از نویز پس‌زمینه را چالش‌برانگیز می‌کند. رویکرد سنتی به triaging هشدارها اغلب کند، تکراری و به شدت متکی به دانش سازمانی و تجربه تحلیلگران فردی است.

سیستم‌های هوش مصنوعی فعال می‌توانند این گردش کار را با تجزیه و تحلیل خودکار هشدارها، جمع‌آوری زمینه مرتبط از ابزارهای امنیتی مختلف، استدلال در مورد علل ریشه‌ای بالقوه و انجام اقدامات مناسب در زمان واقعی، تسریع کنند. این سیستم‌ها حتی می‌توانند با تدوین دانش متخصصان با تجربه و تبدیل آن به بینش‌های عملی، در onboarding تحلیلگران جدید کمک کنند.

مزایای کلیدی هوش مصنوعی فعال در امنیت سایبری:

• شناسایی خودکار تهدید: به طور مداوم ترافیک شبکه و گزارش‌های سیستم را برای شناسایی رفتارهای غیرعادی نشان دهنده تهدیدات سایبری نظارت می‌کند.
• پاسخ سریع به حادثه: فرآیند بررسی و پاسخگویی به حوادث امنیتی را خودکار می‌کند، زمان مهار را کاهش داده و آسیب را به حداقل می‌رساند.
• مدیریت آسیب‌پذیری: آسیب‌پذیری‌ها را در نرم‌افزار و سیستم‌ها شناسایی و اولویت‌بندی می‌کند، و امکان patching و کاهش فعال را فراهم می‌کند.
• Triaging هشدار امنیتی: هشدارهای امنیتی را تجزیه و تحلیل و اولویت‌بندی می‌کند، مثبت‌های کاذب را فیلتر می‌کند و بر مهم‌ترین تهدیدها تمرکز می‌کند.
• عملیات امنیتی پیشرفته: کارهای معمول را خودکار می‌کند و بینش‌های بلادرنگ ارائه می‌دهد، و کارایی و اثربخشی مراکز عملیات امنیتی را بهبود می‌بخشد.

ایمن سازی برنامه های هوش مصنوعی فعال

سیستم‌های هوش مصنوعی فعال، ناظران منفعل نیستند. آنها به طور فعال در مورد اطلاعات استدلال کرده و بر اساس آن عمل می‌کنند، که مجموعه جدیدی از چالش‌های امنیتی را معرفی می‌کند. این عوامل (agents) ممکن است به ابزارهای حساس دسترسی داشته باشند، خروجی‌هایی تولید کنند که اثرات پایین‌دستی را تحریک می‌کنند یا با داده‌های محرمانه در زمان واقعی تعامل داشته باشند. برای اطمینان از اینکه این سیستم‌ها به طور ایمن و قابل پیش‌بینی رفتار می‌کنند، سازمان‌ها باید اقدامات امنیتی قوی را در کل چرخه عمر، از آزمایش قبل از استقرار تا کنترل‌های زمان اجرا، اجرا کنند.

قبل از استقرار سیستم‌های هوش مصنوعی فعال در تولید، انجام تمرین‌های red teaming و آزمایش کامل بسیار مهم است. این تمرین‌ها به شناسایی نقاط ضعف در نحوه تفسیر عوامل (agents) از prompts، استفاده از ابزارها یا رسیدگی به ورودی‌های غیرمنتظره کمک می‌کنند. آزمایش‌ها همچنین باید شامل ارزیابی میزان پایبندی عوامل (agents) به محدودیت‌های از پیش تعریف‌شده، بازیابی از خرابی‌ها و مقاومت در برابر حملات دستکاری‌کننده یا خصمانه باشد.

Runtime guardrails وسیله‌ای برای اجرای مرزهای سیاست، محدود کردن رفتارهای ناامن و اطمینان از همسویی خروجی‌های عامل (agent) با اهداف سازمانی فراهم می‌کند. این guardrails معمولاً از طریق نرم‌افزاری پیاده‌سازی می‌شوند که توسعه‌دهندگان را قادر می‌سازد تا قوانینی را تعریف، استقرار و به سرعت به‌روزرسانی کنند که بر آنچه عوامل (agents) هوش مصنوعی می‌توانند بگویند و انجام دهند، حاکم است. این سازگاری برای پاسخگویی سریع و مؤثر به مسائل نوظهور، حفظ رفتار عامل (agent) سازگار و ایمن در محیط‌های تولیدی ضروری است.

اقدامات امنیتی اساسی برای برنامه های هوش مصنوعی فعال:

• Red Teaming و Testing: حملات دنیای واقعی را شبیه‌سازی می‌کند تا آسیب‌پذیری‌ها و نقاط ضعف را در سیستم‌های هوش مصنوعی قبل از استقرار شناسایی کند.
• Runtime Guardrails: مرزهای سیاست را اعمال می‌کند و رفتارهای ناامن را در طول عملکرد سیستم هوش مصنوعی محدود می‌کند.
• محاسبات محرمانه (Confidential Computing): از داده‌های حساس در حین پردازش در زمان اجرا محافظت می‌کند و خطر قرار گرفتن در معرض خطر را کاهش می‌دهد.
• امنیت زنجیره تامین نرم افزار: اصالت و یکپارچگی اجزای هوش مصنوعی مورد استفاده در فرآیند توسعه و استقرار را تضمین می‌کند.
• اسکن منظم کد: آسیب‌پذیری‌ها را در کد نرم‌افزار شناسایی می‌کند و patching و کاهش به موقع را تسهیل می‌کند.

محاسبات محرمانه (Confidential Computing)

حفاظت‌های زمان اجرا نیز نقش مهمی در حفاظت از داده‌های حساس و اقدامات عامل (agent) در طول اجرا ایفا می‌کنند و عملیات ایمن و قابل اعتمادی را تضمین می‌کنند. برای مثال، محاسبات محرمانه به محافظت از داده‌ها در حین پردازش در زمان اجرا کمک می‌کند و به طور موثر از داده‌ها در حال استفاده محافظت می‌کند. این امر خطر قرار گرفتن در معرض خطر را در طول فازهای آموزش و استنتاج برای مدل‌های هوش مصنوعی در همه اندازه‌ها کاهش می‌دهد.

پلتفرم نرم افزاری امن

اساس هر برنامه هوش مصنوعی فعال، مجموعه ابزارهای نرم‌افزاری، کتابخانه‌ها و سرویس‌های مورد استفاده برای ساخت پشته استنتاج است. پلتفرم نرم‌افزاری باید با استفاده از یک فرآیند چرخه عمر نرم‌افزاری امن توسعه یابد که پایداری رابط برنامه‌نویسی کاربردی (API) را حفظ کند و در عین حال به آسیب‌پذیری‌ها در طول چرخه عمر نرم‌افزار رسیدگی کند. این شامل اسکن منظم کد و انتشار به موقع patching یا کاهش‌های امنیتی است.

لیست مواد نرم افزاری (SBOM)

اصالت و یکپارچگی اجزای هوش مصنوعی در زنجیره تامین برای گسترش اعتماد در سیستم‌های هوش مصنوعی فعال بسیار مهم است. پشته نرم‌افزاری AI Enterprise باید شامل امضاهای کانتینر، امضای مدل و یک لیست مواد نرم‌افزاری (SBOM) برای فعال کردن تأیید این اجزا باشد.

هر یک از این فناوری‌ها لایه‌های امنیتی بیشتری را برای محافظت از داده‌های حیاتی و مدل‌های ارزشمند در محیط‌های استقرار متعدد، از on-premises تا cloud، ارائه می‌دهد.

ایمن سازی زیرساخت هوش مصنوعی فعال

همانطور که سیستم‌های هوش مصنوعی فعال مستقل‌تر و عمیق‌تر در گردش کار شرکت‌ها ادغام می‌شوند، زیرساخت‌های زیربنایی که به آنها متکی هستند به یک جزء حیاتی از وضعیت امنیتی کلی تبدیل می‌شوند. خواه در یک مرکز داده، در edge یا در یک کارخانه مستقر شده باشند، هوش مصنوعی فعال به زیرساختی نیاز دارد که بتواند جداسازی، دید و کنترل را بر اساس طراحی اعمال کند.

سیستم‌های فعال، به اقتضای ماهیت خود، با استقلال قابل توجهی عمل می‌کنند و آنها را قادر می‌سازد تا اقدامات تأثیرگذاری انجام دهند که می‌تواند هم سودمند یا هم بالقوه مضر باشد. این استقلال ذاتی مستلزم محافظت از بارهای کاری زمان اجرا، پیاده‌سازی نظارت عملیاتی و اعمال دقیق اصول zero-trust برای ایمن‌سازی مؤثر این سیستم‌ها است.

واحدهای پردازش داده (DPUs)

DPUها، همراه با راه‌حل‌های تله‌متری پیشرفته، چارچوبی را ارائه می‌دهند که برنامه‌ها را قادر می‌سازد تا به دید جامع و بی‌درنگ در رفتار بار کاری عامل (agent) دسترسی داشته باشند و تهدیدها را از طریق پزشکی قانونی پیشرفته حافظه به طور دقیق شناسایی کنند. استقرار کنترل‌های امنیتی به طور مستقیم بر روی DPUها، به جای CPUهای سرور، بیشتر تهدیدها را در سطح زیرساخت جدا می‌کند و به طور قابل توجهی شعاع انفجار سازش‌های بالقوه را کاهش می‌دهد و یک معماری جامع security-everywhere را تقویت می‌کند.

محاسبات محرمانه در GPUها پشتیبانی می‌شود، بنابراین فناوری‌های جداسازی اکنون می‌توانند به ماشین مجازی محرمانه گسترش یابند زمانی که کاربران از یک GPU به چند GPU حرکت می‌کنند. هوش مصنوعی امن توسط Protected PCIe ارائه می‌شود و بر محاسبات محرمانه ساخته می‌شود و به مشتریان امکان می‌دهد بارهای کاری را از یک GPU به چند GPU مقیاس‌بندی کنند. این به شرکت‌ها اجازه می‌دهد تا با نیازهای هوش مصنوعی فعال خود سازگار شوند و در عین حال امنیت را به مؤثرترین روش ارائه دهند.

این اجزای زیرساختی از گواهی محلی و از راه دور پشتیبانی می‌کنند و مشتریان را قادر می‌سازند تا یکپارچگی پلتفرم را قبل از استقرار بارهای کاری حساس تأیید کنند.

کارخانه های هوش مصنوعی (AI Factories)

این قابلیت‌های امنیتی به ویژه در محیط‌هایی مانند کارخانه‌های هوش مصنوعی (AI Factories) مهم هستند، جایی که سیستم‌های فعال شروع به تأمین انرژی اتوماسیون، نظارت و تصمیم‌گیری در دنیای واقعی می‌کنند. گسترش هوش مصنوعی فعال به سیستم‌های سایبری-فیزیکی خطرات را افزایش می‌دهد، زیرا سازش‌ها می‌توانند مستقیماً بر uptime، ایمنی و یکپارچگی عملیات فیزیکی تأثیر بگذارند. شرکای پیشرو در حال ادغام فناوری‌های هوش مصنوعی امنیت سایبری تمام پشته برای کمک به مشتریان در تقویت زیرساخت‌های حیاتی در برابر تهدیدات سایبری در صنایعی مانند انرژی، خدمات شهری و تولید هستند.

ملاحظات کلیدی امنیت زیرساخت برای هوش مصنوعی فعال:

• جداسازی: جداسازی بارهای کاری هوش مصنوعی فعال از سایر سیستم‌ها برای جلوگیری از حرکت جانبی در صورت سازش.
• دید: به دست آوردن دید بی‌درنگ در رفتار بار کاری هوش مصنوعی فعال برای شناسایی و پاسخگویی به تهدیدها.
• کنترل: اجرای کنترل‌های دسترسی و سیاست‌های سختگیرانه برای محدود کردن اقداماتی که سیستم‌های هوش مصنوعی فعال می‌توانند انجام دهند.
• Zero Trust: فرض اینکه هیچ کاربر یا دستگاهی ذاتاً قابل اعتماد نیست و تأیید هر درخواست دسترسی.
• گواهی: تأیید یکپارچگی پلتفرم قبل از استقرار بارهای کاری حساس.

ایجاد اعتماد با اقدام هوش مصنوعی

در چشم انداز تهدید به سرعت در حال تحول امروزی، هر شرکت باید اطمینان حاصل کند که سرمایه گذاری های آنها در امنیت سایبری در حال ادغام هوش مصنوعی برای محافظت از گردش کار آینده است. هر بار کاری باید تسریع شود تا در نهایت به مدافعان ابزارهایی داده شود تا با سرعت هوش مصنوعی عمل کنند.