Η υιοθέτηση της Τεχνητής Νοημοσύνης (AI) βρίσκεται σε άνθηση, με το 96% των οργανισμών να αναπτύσσουν μοντέλα AI . Σύμφωνα με την F5, σχεδόν κανένας οργανισμός δεν μπορεί να προχωρήσει στο μέλλον χωρίς να εξετάσει πώς η μηχανική μάθηση και οι έξυπνες εφαρμογές θα μπορούσαν σύντομα να επηρεάσουν τις λειτουργίες του . Ωστόσο, μόνο το 2% των παγκόσμιων οργανισμών είναι ιδιαίτερα έτοιμοι να κλιμακώσουν την AI με ασφάλεια σε όλες τις λειτουργίες .
Ενώ το 77% των εταιρειών επιδεικνύουν μέτρια ετοιμότητα AI, οι περισσότερες στερούνται διακυβέρνησης και ασφάλειας cross-cloud, εκθέτοντάς τις σε κινδύνους . Εν τω μεταξύ, το 21% των εταιρειών εμπίπτουν στην κατηγορία χαμηλής ετοιμότητας, περιορίζοντας το ανταγωνιστικό τους πλεονέκτημα καθώς η AI μεταμορφώνει τις βιομηχανίες . Η έρευνα της F5 αποκαλύπτει τάσεις που απεικονίζουν την επέκταση της χρήσης της AI από τις επιχειρήσεις . Συνολικά, το 70% των οργανισμών με μέτρια ετοιμότητα έχουν GenAI σε ενεργή χρήση, και σχεδόν όλοι οι άλλοι εργάζονται πάνω σε αυτό . Επιπλέον, το 25% των εφαρμογών, κατά μέσο όρο, χρησιμοποιούν AI .
Η χρήση διαφόρων μοντέλων AI αυξάνει τους κινδύνους χωρίς κατάλληλα πλαίσια ελέγχου για εργαλεία ανοιχτού κώδικα . Η F5 περιγράφει βασικές ενέργειες για τις επιχειρήσεις για την ενίσχυση της επεκτασιμότητας και της ασφάλειας της AI, όπως: διαφοροποίηση των μοντέλων AI, επέκταση της χρήσης της AI σε ροές εργασίας και ενσωμάτωση συγκεκριμένης ασφάλειας AI . Μόνο το 18% των οργανισμών με μέτρια ετοιμότητα έχουν αναπτύξει ένα τείχος προστασίας AI, με το 47% να στοχεύουν να το έχουν κάνει μέσα σε ένα χρόνο . Μόνο το 24% των οργανισμών ασκούν συνεχή επισήμανση δεδομένων, υποδεικνύοντας μειωμένη διαφάνεια και αυξημένους κινδύνους εχθρικών επιθέσεων . Τα υβριδικά περιβάλλοντα δημιουργούν κενά διακυβέρνησης, αφήνοντας τις ροές εργασίας και τα δεδομένα εκτεθειμένα σε ευπάθειες .
Πολλές επιχειρήσεις αντιμετωπίζουν προκλήσεις κατά την κλιμάκωση της AI, όπως η διαχείριση φόρτων εργασίας AI σε υβριδικά και multi-cloud περιβάλλοντα, η διασφάλιση της εκτέλεσης AI σε πραγματικό χρόνο σε cloud πλατφόρμες, η πρόληψη της μετατόπισης μοντέλου, ζητημάτων εξάρτησης και κενών συμμόρφωσης, η προσαρμογή στους εξελισσόμενους κανονισμούς AI διατηρώντας παράλληλα τη δικαιοσύνη και τη διαφάνεια και η διασφάλιση ότι οι αποφάσεις που βασίζονται στην AI παραμένουν αμερόληπτες και ηθικά ευθυγραμμισμένες .
Η ασφάλεια της AI είναι μια αυξανόμενη ανησυχία καθώς η υποδομή AI κλιμακώνεται . Όσο περισσότερα δεδομένα και μοντέλα έχετε, τόσο μεγαλύτερη γίνεται η επιφάνεια επίθεσης . Η διασφάλιση της προστασίας των δεδομένων και η συμμόρφωση με κανονισμούς όπως ο GDPR απαιτούν προληπτικά μέτρα, όπως η κρυπτογράφηση, οι τακτικοί έλεγχοι και οι αυστηροί έλεγχοι πρόσβασης . Ένα άλλο μεγάλο ζήτημα είναι η ακεραιότητα του μοντέλου . Επιθέσεις όπως οι εχθρικές εισροές μπορούν να χειραγωγήσουν μοντέλα, οδηγώντας σε εσφαλμένες ή επιβλαβείς προβλέψεις . Καθώς η υποδομή AI κλιμακώνεται, είναι ζωτικής σημασίας να διασφαλιστεί η ανθεκτικότητα του μοντέλου μέσω της εχθρικής εκπαίδευσης και των τακτικών δοκιμών .
Είναι απαραίτητη η ύπαρξη ενός ισχυρού πλαισίου διακυβέρνησης για να διασφαλιστεί ότι η AI δεν είναι μόνο αποτελεσματική αλλά και ασφαλής, συμβατή και ευθυγραμμισμένη με τις οργανωτικές αξίες . Χωρίς αυστηρούς ελέγχους πρόσβασης, τα συστήματα AI μπορούν να γίνουν στόχοι . Είναι επιτακτική ανάγκη να εξετάζεται η ασφάλεια σε κάθε βήμα της διαδικασίας υιοθέτησης . Η τροφοδοσία μη προστατευμένων προσωπικών ή ρυθμιζόμενων δεδομένων σε μοντέλα AI μπορεί να οδηγήσει σε παραβιάσεις της ιδιωτικότητας και σε ζητήματα συμμόρφωσης .
Συνολικά, η ευρεία εφαρμογή της AI στην ασφάλεια παρουσιάζει ένα παράδοξο . Αφενός, βοηθά τους ειδικούς σε θέματα ασφάλειας να καταπολεμήσουν προηγμένες απειλές σε κλίμακα . Αφετέρου, η AI συμβάλλει επίσης στην κλίμακα της πολυπλοκότητας των εκστρατειών απειλών των αντιπάλων .