בינה מלאכותית סוכנתית: שינוי פרדיגמה בסייבר

הופעתה של בינה מלאכותית סוכנתית (Agentic AI) אינה רק שיפור מצטבר בתחום אבטחת הסייבר; היא מייצגת שינוי מהותי באופן שבו אנו ניגשים להגנה דיגיטלית. טכנולוגיה טרנספורמטיבית זו מציגה הן הזדמנויות חסרות תקדים והן אתגרים חדשים, הדורשים הערכה מקיפה מחדש של אסטרטגיות האבטחה שלנו. בניגוד למערכות בינה מלאכותית קונבנציונליות הפועלות בתוך פרמטרים מוגדרים מראש, בינה מלאכותית סוכנתית מפגינה התנהגות אוטונומית, ומתקשרת באופן דינמי עם כלים שונים, סביבות, סוכנים אחרים ואפילו נתונים רגישים. יכולת זו, תוך שהיא מציעה יתרונות משמעותיים, מציגה גם סוג חדש של סיכונים שארגונים חייבים לטפל בהם באופן יזום. לפיכך, המפעל המודרני נאלץ לאמץ אסטרטגיה דו-ראשית: מינוף בינה מלאכותית סוכנתית להגנה משופרת, תוך הגנה בו זמנית מפני נקודות התורפה הפוטנציאליות שלה.

חיזוק הגנות הסייבר באמצעות בינה מלאכותית סוכנתית

צוותי אבטחת סייבר עומדים כיום בפני מפגש אתגרים, כולל מחסור מתמיד באנשי מקצוע מיומנים ונפח גדל והולך של התראות אבטחה. בינה מלאכותית סוכנתית מציעה פתרון מבטיח לבעיות אלה, ומספקת שיטות חדשניות לחיזוק זיהוי איומים, תגובה לאירועים ואבטחת בינה מלאכותית כוללת. הדבר מצריך ארגון מחדש מהותי של מערכת האקולוגית של אבטחת הסייבר, כאשר בינה מלאכותית סוכנתית משמשת כאבן יסוד של ההגנות העתידיות.

מערכות בינה מלאכותית סוכנתית מחזיקות ביכולת לתפוס, להסיק ולפעול באופן אוטונומי, מה שמאפשר להן להתמודד עם בעיות מורכבות באבטחת סייבר תוך התערבות אנושית מינימלית. מערכות אלה יכולות גם לתפקד כמשתפי פעולה חכמים, להגדיל את היכולות של מומחים אנושיים ולשפר את יכולתם להגן על נכסים דיגיטליים, למתן סיכונים ולשפר את היעילות של מרכזי תפעול אבטחה (SOC). על ידי אוטומציה של משימות שגרתיות ומתן תובנות בזמן אמת, בינה מלאכותית סוכנתית משחררת צוותי אבטחת סייבר להתרכז בקבלת החלטות אסטרטגיות, ובכך להגדיל את מומחיותם ועלולה להקל על שחיקת כוח האדם.

קחו לדוגמה את תהליך התגובה לפגיעויות אבטחת תוכנה. באופן מסורתי, זהו תהליך גוזל זמן ועתיר עבודה. עם זאת, עם בינה מלאכותית סוכנתית, הזמן הנדרש להערכת הסיכון הכרוך בפגיעות או חשיפה נפוצה חדשה (CVE) יכול להתקצר לשניות ספורות בלבד. סוכני בינה מלאכותית יכולים לחפש במהירות משאבים חיצוניים, להעריך סביבות פנימיות וליצור סיכומים תמציתיים וממצאים בעדיפות, מה שמאפשר לאנליסטים אנושיים לנקוט פעולה מהירה ומודעת.

יתר על כן, בינה מלאכותית סוכנתית יכולה לשפר משמעותית את היעילות של מיון התראות אבטחה. רוב ה-SOC מוצפים מדי יום במבול של התראות, מה שמקשה על הבחנה בין אותות קריטיים לרעשי רקע. הגישה המסורתית למיון התראות היא לרוב איטית, חוזרת על עצמה ומסתמכת במידה רבה על ידע מוסדי ועל ניסיונם של אנליסטים בודדים.

מערכות בינה מלאכותית סוכנתית יכולות להאיץ את זרימת העבודה הזו על ידי ניתוח אוטומטי של התראות, איסוף הקשר רלוונטי מכלי אבטחה שונים, הסקת מסקנות לגבי גורמי שורש פוטנציאליים ונקיטת פעולה מתאימה בזמן אמת. מערכות אלה יכולות אפילו לסייע בקליטת אנליסטים חדשים על ידי קידוד הידע של אנשי מקצוע מנוסים ותרגומו לתובנות מעשיות.

יתרונות מרכזיים של בינה מלאכותית סוכנתית באבטחת סייבר:

• זיהוי איומים אוטומטי: עוקב ברציפות אחר תעבורת רשת ויומני מערכת כדי לזהות התנהגות חריגה המעידה על איומי סייבר.
• תגובה מהירה לאירועים: אוטומציה של תהליך החקירה והתגובה לאירועי אבטחה, הפחתת הזמן לבלימה ומזעור הנזק.
• ניהול פגיעויות: זיהוי ותעדוף פגיעויות בתוכנה ובמערכות, המאפשר תיקון והפחתה יזומים.
• מיון התראות אבטחה: ניתוח ותעדוף התראות אבטחה, סינון תוצאות חיוביות שגויות והתמקדות באיומים הקריטיים ביותר.
• תפעול אבטחה משופר: אוטומציה של משימות שגרתיות ומתן תובנות בזמן אמת, שיפור היעילות והאפקטיביות של מרכזי תפעול אבטחה.

אבטחת יישומי בינה מלאכותית סוכנתית

מערכות בינה מלאכותית סוכנתית אינן צופות פסיביות; הן מסיקות ופועלות באופן פעיל על מידע, מה שמציג מערך חדש של אתגרי אבטחה. סוכנים אלה עשויים לגשת לכלים רגישים, ליצור פלטים המפעילים השפעות במורד הזרם, או ליצור אינטראקציה עם נתונים סודיים בזמן אמת. כדי להבטיח שמערכות אלה יתנהגו בצורה בטוחה וצפויה, ארגונים חייבים ליישם אמצעי אבטחה חזקים לאורך כל מחזור החיים, מבדיקות טרום-פריסה ועד לבקרות זמן ריצה.

לפני פריסת מערכות בינה מלאכותית סוכנתית לייצור, חיוני לערוך תרגילי צוות אדום ובדיקות יסודיות. תרגילים אלה עוזרים לזהות חולשות באופן שבו סוכנים מפרשים הנחיות, משתמשים בכלים או מטפלים בקלטים בלתי צפויים. הבדיקות צריכות לכלול גם הערכות של עד כמה סוכנים מקפידים על אילוצים מוגדרים מראש, מתאוששים מכשלים ועומדים בפני התקפות מניפולטיביות או עוינות.

מנגנוני הגנה בזמן ריצה מספקים אמצעי לאכוף גבולות מדיניות, להגביל התנהגויות לא בטוחות ולהבטיח שפלטי סוכנים תואמים את יעדי הארגון. מנגנוני הגנה אלה מיושמים בדרך כלל באמצעות תוכנה המאפשרת למפתחים להגדיר, לפרוס ולעדכן במהירות כללים המסדירים מה סוכני בינה מלאכותית יכולים לומר ולעשות. יכולת הסתגלות זו חיונית לתגובה מהירה ויעילה לבעיות מתעוררות, שמירה על התנהגות סוכנים עקבית ובטוחה בסביבות ייצור.

אמצעי אבטחה חיוניים ליישומי בינה מלאכותית סוכנתית:

• צוות אדום ובדיקות: מדמה התקפות בעולם האמיתי כדי לזהות פגיעויות וחולשות במערכות בינה מלאכותית לפני הפריסה.
• מנגנוני הגנה בזמן ריצה: אוכף גבולות מדיניות ומגביל התנהגויות לא בטוחות במהלך פעולת מערכת הבינה המלאכותית.
• מחשוב סודי: מגן על נתונים רגישים בזמן עיבודם בזמן ריצה, ומפחית את הסיכון לחשיפה.
• אבטחת שרשרת אספקת תוכנה: מבטיח את האותנטיות והשלמות של רכיבי בינה מלאכותית המשמשים בתהליך הפיתוח והפריסה.
• סריקות קוד קבועות: מזהה פגיעויות בקוד תוכנה ומאפשר תיקון והפחתה בזמן.

מחשוב סודי

הגנות זמן ריצה ממלאות גם תפקיד חיוני בהגנה על נתונים רגישים ופעולות סוכנים במהלך הביצוע, ומבטיחות פעולות בטוחות ומהימנות. מחשוב סודי, למשל, עוזר להגן על נתונים בזמן עיבודם בזמן ריצה, ומגן למעשה על נתונים בשימוש. זה מפחית את הסיכון לחשיפה במהלך שלבי ההכשרה וההסקה עבור מודלים של בינה מלאכותית בכל הגדלים.

פלטפורמת תוכנה מאובטחת

הבסיס של כל יישום בינה מלאכותית סוכנתית הוא אוסף של כלי תוכנה, ספריות ושירותים המשמשים לבניית מחסנית ההסקה. יש לפתח את פלטפורמת התוכנה באמצעות תהליך מחזור חיים מאובטח של תוכנה השומר על יציבות ממשק תכנות יישומים (API) תוך טיפול בפגיעויות לאורך מחזור החיים של התוכנה. זה כולל סריקות קוד קבועות ופרסום בזמן של תיקוני אבטחה או אמצעי הפחתה.

רשימת חומרים של תוכנה (SBOM)

אותנטיות ושלמות של רכיבי בינה מלאכותית בשרשרת האספקה הן קריטיות להרחבת האמון על פני מערכות בינה מלאכותית סוכנתית. מחסנית תוכנת AI Enterprise צריכה לכלול חתימות מיכלים, חתימת מודל ורשימת חומרים של תוכנה (SBOM) כדי לאפשר אימות של רכיבים אלה.

כל אחת מהטכנולוגיות הללו מספקת שכבות אבטחה נוספות כדי להגן על נתונים קריטיים ומודלים יקרי ערך על פני סביבות פריסה מרובות, מתוך אתר לענן.

אבטחת תשתית סוכנתית

ככל שמערכות בינה מלאכותית סוכנתית הופכות לאוטונומיות יותר ומשולבות עמוק יותר בזרימות עבודה ארגוניות, התשתית הבסיסית שעליה הן נשענות הופכת למרכיב קריטי בעמדת האבטחה הכוללת. בין אם היא פרוסה במרכז נתונים, בקצה או ברצפת מפעל, בינה מלאכותית סוכנתית דורשת תשתית שיכולה לאכוף בידוד, נראות ושליטה בעיצוב.

מערכות סוכנתיות, מטבען, פועלות באוטונומיה משמעותית, מה שמאפשר להן לבצע פעולות משפיעות שיכולות להיות מועילות או מזיקות. אוטונומיה מובנית זו מחייבת הגנה על עומסי עבודה בזמן ריצה, יישום ניטור תפעולי ואכיפה קפדנית של עקרונות אמון אפס כדי לאבטח מערכות אלה ביעילות.

יחידות עיבוד נתונים (DPU)

DPU, בשילוב עם פתרונות טלמטריה מתקדמים, מספקים מסגרת המאפשרת ליישומים לגשת לנראות מקיפה בזמן אמת להתנהגות עומס העבודה של הסוכן ולזהות במדויק איומים באמצעות ניתוח פורנזי מתקדם של זיכרון. פריסת בקרות אבטחה ישירות על DPU, ולא על מעבדי CPU של שרת, מבודדת עוד יותר איומים ברמת התשתית, ומפחיתה באופן משמעותי את רדיוס הפיצוץ של פשרות פוטנציאליות ומחזקת ארכיטקטורת אבטחה מקיפה בכל מקום.

מחשוב סודי נתמך במעבדים גרפיים (GPU), כך שניתן להרחיב טכנולוגיות בידוד למכונה הווירטואלית הסודית כאשר משתמשים עוברים ממעבד גרפי יחיד למעבדים גרפיים מרובים. בינה מלאכותית מאובטחת מסופקת על ידי Protected PCIe ובנויה על מחשוב סודי, מה שמאפשר ללקוחות להרחיב עומסי עבודה ממעבד גרפי יחיד למעבדים גרפיים מרובים. זה מאפשר לחברות להסתגל לצרכי הבינה המלאכותית הסוכנתית שלהן תוך אספקת אבטחה בצורה בעלת הביצועים הטובים ביותר.

רכיבי תשתית אלה תומכים הן באישור מקומי והן באישור מרחוק, מה שמאפשר ללקוחות לאמת את שלמות הפלטפורמה לפני פריסת עומסי עבודה רגישים.

מפעלי בינה מלאכותית

יכולות אבטחה אלה חשובות במיוחד בסביבות כמו מפעלי בינה מלאכותית, שבהן מערכות סוכנתיות מתחילות להפעיל אוטומציה, ניטור וקבלת החלטות בעולם האמיתי. הרחבת בינה מלאכותית סוכנתית למערכות סייבר-פיזיות מגבירה את הסיכונים, מכיוון שפשרות עלולות להשפיע ישירות על זמן פעולה, בטיחות ושלמות הפעולות הפיזיות. שותפים מובילים משלבים טכנולוגיות בינה מלאכותית של אבטחת סייבר במלוא העוצמה כדי לעזור ללקוחות לחזק תשתית קריטית מפני איומי סייבר בתעשיות כמו אנרגיה, שירותים וייצור.

שיקולי אבטחת תשתית מרכזיים עבור בינה מלאכותית סוכנתית:

• בידוד: בידוד עומסי עבודה של בינה מלאכותית סוכנתית ממערכות אחרות כדי למנוע תנועה רוחבית במקרה של פשרה.
• נראות: השגת נראות בזמן אמת להתנהגות עומס העבודה של בינה מלאכותית סוכנתית כדי לזהות ולהגיב לאיומים.
• שליטה: יישום בקרות ומדיניות גישה קפדניות כדי להגביל את הפעולות שמערכות בינה מלאכותית סוכנתית יכולות לבצע.
• אמון אפס: הנחה שאף משתמש או מכשיר אינם מהימנים מטבעם ואימות כל בקשת גישה.
• אישור: אימות שלמות הפלטפורמה לפני פריסת עומסי עבודה רגישים.

בניית אמון כשהבינה המלאכותית פועלת

בנוף האיומים המתפתח במהירות של ימינו, כל ארגון חייב להבטיח שההשקעות שלו באבטחת סייבר משלבות בינה מלאכותית כדי להגן על זרימות העבודה של העתיד. יש להאיץ כל עומס עבודה כדי סוף סוף לתת למגנים את הכלים לפעול במהירות של בינה מלאכותית.