為AI前沿的不斷發展的安全框架

答案很明確 - 只是雲計算需要向雲本地安全工具轉變，AI需要專門為AI獨特需求而設計的新型安全解決方案。

雲計算和安全課程的興起

在雲計算的早期，企業試圖使用傳統的本地安全工具來保護雲環境。這種方法沒有考慮到雲的獨特特徵 - 共享責任模型，大規模規模以及確保分佈在各個位置的數據的困難。這導致了實現：通過簡單地應用舊方法無法實現有效的雲安全性；它需要新的雲原生工具。

向雲本地安全解決方案的轉變不僅在於擴展現有系統，還涉及重新思考安全性以匹配雲的體系結構。這些工具需要具有彈性，雲吸引力，並且能夠實時監視和保護動態的分佈式環境。云成為一種更複雜的安全方​​法的催化劑，現在需要同樣的進化。

AI安全挑戰

AI系統從根本上與傳統軟件應用不同。他們可以實時學習，適應和發展，從而創造一套新的風險。從諸如chatgpt之類的生成AI工具到更高級的代理AI系統，攻擊表面都會隨著引入的每個新模型而增長。為靜態系統設計的安全工具根本無法與AI系統的快速變化保持同步。

這個挑戰不是理論上的，它已經在這裡了。正如Aurascape的聯合創始人兼首席執行官Moinul Khan在最近的一次對話中指出的那樣，“組織專注於使壞演員遠離和保護知識產權 - AI為此增加了一層複雜性。”

核心挑戰是維持對AI系統正在做的事情的控制，並確保敏感數據不會在此過程中留下組織。

為什麼傳統的安全工具不夠

AI技術不斷發展，這是其價值的一部分，但也是其風險的一部分。是為靜態環境而設計的傳統安全工具，根本沒有能力有效地監視AI系統行為的能力。這些工具無法跟踪AI模型如何學習，與數據進行交互或適應新輸入。

正如可汗（Khan）所解釋的那樣，在AI應用程序方面，防火牆和代理等傳統網絡安全工具不足。 “當我將文件發佈到Microsoft Copilot並要求摘要時，這是HTTP帖子。但是，如果我通過一系列來回查詢與Copilot互動，那麼您現有的防火牆和代理是盲目的。他們看不到或理解交互。”這是AI-NENITAGE安全工具發揮作用的地方。

AI本地安全解決方案必須能夠監視AI特定的活動，在提供顆粒狀控制的同時，提供數據流和AI輸出的可見性。這些工具需要牢記AI的行為來設計 - 理解AI模型的工作方式，它們處理的數據以及如何使用其輸出。

AI本地安全工具的興起

為了應對這些獨特的挑戰，AI本地安全工具正在出現。這些工具提供了幾個關鍵功能：

1. 實時威脅檢測：AI本地安全解決方案必須能夠作為AI系統處理數據實時檢測異常行為，從新輸入中學習並生成輸出。
2. 對AI系統的顆粒狀控制：正如雲本地安全工具提供了對雲環境的顆粒狀控制一樣，AI本地安全工具可以使企業對AI應用程序進行控制。這包括監視和控制AI系統訪問的數據並確保其輸出與安全策略保持一致。
3. 跨AI系統的數據保護：隨著AI處理大量數據，安全工具必須確保不會暴露或濫用敏感信息。 AI本地解決方案需要保護數據通過AI系統移動，以確保遵守GDPR和HIPAA等法規。

AI安全的演變

新興技術的安全性演變通常遵循一種模式，並提供了確保AI的路線圖。

可汗在雲安全的早期和AI安全的當前狀態之間取得了直接的平行，“我們不是在創建一個新市場；我們正在解決與20年前在互聯網上面臨的組織相同的問題。唯一的區別是，現在我們正在處理需要以完全不同的方式來理解的AI應用程序，這並不只是在一個完全不同的方式上。它不僅僅是阻止不良行為者的互動，並且會遇到一個特定的互動，並了解一個特定的互動，並且是一個特定的互動，'

向AI-NENATIANE安全性的轉變已經在發生。經過一年的操作後，Aurascape最近從隱形中出來，將自己定位為這一運動的球員。該公司與梅菲爾德基金會（Mayfield Fund）和門洛（Menlo Fentures）等著名投資者的資金成立了5000萬美元，以及前帕洛阿爾托網絡（Palo Alto Networks）等戰略支持者以及前ZScaler首席戰略官Manoj Apte等戰略支持者。

汗說：“我們捕獲了整個查詢和響應，使您可以實時了解用戶對AI的所作所為。”該功能使企業可以監視和保護跨廣泛的AI應用程序的數據流，從而以傳統安全模型無法提供的方式提供可見性和保護。

隨著對AI解決方案的需求的增長，對AI-NEATIANT安全工具的需求從未如此緊急。 Aurascape的市場進入，並在其強大的投資者網絡及其AI活動控制平台的支持下，是幫助組織應對這一挑戰的一步。

為AI採用建立安全的基礎

隨著AI技術變得更加集成到業務運營中，確保這些系統至關重要。從雲安全性中學到的經驗教訓表明，當新技術出現時，安全框架必鬚髮展以應對這些挑戰。轉移到AI-NEATIANIT的安全工具不僅是不可避免的，對於想要充分利用AI的力量而不會使自己面臨不必要的風險的企業至關重要。

Aurascape的方法利用AI來對抗AI，體現了這一進化。通過為組織提供實時監控和控制AI應用程序的能力，企業可以自信地採用AI技術，同時保護其最有價值的資產（智能屬性和敏感數據）。

為了利用AI革命，同時避免了不必要的風險，組織必須採用專門為處理AI系統獨特需求而構建的AI-NED安全解決方案。正如雲本地安全工具對於保護雲一樣，AI-Native安全工具對於確保可以在整個行業安全安全地採用AI至關重要。

AI的未來充滿了潛力，但只有在我們可以正確保護它的情況下。

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