为AI前沿的不断发展的安全框架

答案很明确 - 只是云计算需要向云本地安全工具转变，AI需要专门为AI独特需求而设计的新型安全解决方案。

云计算和安全课程的兴起

在云计算的早期，企业试图使用传统的本地安全工具来保护云环境。这种方法没有考虑到云的独特特征 - 共享责任模型，大规模规模以及确保分布在各个位置的数据的困难。这导致了实现：通过简单地应用旧方法无法实现有效的云安全性；它需要新的云原生工具。

向云本地安全解决方案的转变不仅在于扩展现有系统，还涉及重新思考安全性以匹配云的体系结构。这些工具需要具有弹性，云吸引力，并且能够实时监视和保护动态的分布式环境。云成为一种更复杂的安全方​​法的催化剂，现在需要同样的进化。

AI安全挑战

AI系统从根本上与传统软件应用不同。他们可以实时学习，适应和发展，从而创造一套新的风险。从诸如chatgpt之类的生成AI工具到更高级的代理AI系统，攻击表面都会随着引入的每个新模型而增长。为静态系统设计的安全工具根本无法与AI系统的快速变化保持同步。

这个挑战不是理论上的，它已经在这里了。正如Aurascape的联合创始人兼首席执行官Moinul Khan在最近的一次对话中指出的那样，“组织专注于使坏演员远离和保护知识产权 - AI为此增加了一层复杂性。”

核心挑战是维持对AI系统正在做的事情的控制，并确保敏感数据不会在此过程中留下组织。

为什么传统的安全工具不够

AI技术不断发展，这是其价值的一部分，但也是其风险的一部分。是为静态环境而设计的传统安全工具，根本没有能力有效地监视AI系统行为的能力。这些工具无法跟踪AI模型如何学习，与数据进行交互或适应新输入。

正如可汗（Khan）所解释的那样，在AI应用程序方面，防火墙和代理等传统网络安全工具不足。 “当我将文件发布到Microsoft Copilot并要求摘要时，这是HTTP帖子。但是，如果我通过一系列来回查询与Copilot互动，那么您现有的防火墙和代理是盲目的。他们看不到或理解交互。”这是AI-NENITAGE安全工具发挥作用的地方。

AI本地安全解决方案必须能够监视AI特定的活动，在提供颗粒状控制的同时，提供数据流和AI输出的可见性。这些工具需要牢记AI的行为来设计 - 理解AI模型的工作方式，它们处理的数据以及如何使用其输出。

AI本地安全工具的兴起

为了应对这些独特的挑战，AI本地安全工具正在出现。这些工具提供了几个关键功能：

1. 实时威胁检测：AI本地安全解决方案必须能够作为AI系统处理数据实时检测异常行为，从新输入中学习并生成输出。
2. 对AI系统的颗粒状控制：正如云本地安全工具提供了对云环境的颗粒状控制一样，AI本地安全工具可以使企业对AI应用程序进行控制。这包括监视和控制AI系统访问的数据并确保其输出与安全策略保持一致。
3. 跨AI系统的数据保护：随着AI处理大量数据，安全工具必须确保不会暴露或滥用敏感信息。 AI本地解决方案需要保护数据通过AI系统移动，以确保遵守GDPR和HIPAA等法规。

AI安全的演变

新兴技术的安全性演变通常遵循一种模式，并提供了确保AI的路线图。

可汗在云安全的早期和AI安全的当前状态之间取得了直接的平行，“我们不是在创建一个新市场；我们正在解决与20年前在互联网上面临的组织相同的问题。唯一的区别是，现在我们正在处理需要以完全不同的方式来理解的AI应用程序，这并不只是在一个完全不同的方式上。它不仅仅是阻止不良行为者的互动，并且会遇到一个特定的互动，并了解一个特定的互动，并且是一个特定的互动，'

向AI-NENATIANE安全性的转变已经在发生。经过一年的操作后，Aurascape最近从隐形中出来，将自己定位为这一运动的球员。该公司与梅菲尔德基金会（Mayfield Fund）和门洛（Menlo Fentures）等著名投资者的资金成立了5000万美元，以及前帕洛阿尔托网络（Palo Alto Networks）等战略支持者以及前ZScaler首席战略官Manoj Apte等战略支持者。

汗说：“我们捕获了整个查询和响应，使您可以实时了解用户对AI的所作所为。”该功能使企业可以监视和保护跨广泛的AI应用程序的数据流，从而以传统安全模型无法提供的方式提供可见性和保护。

随着对AI解决方案的需求的增长，对AI-NEATIANT安全工具的需求从未如此紧急。 Aurascape的市场进入，并在其强大的投资者网络及其AI活动控制平台的支持下，是帮助组织应对这一挑战的一步。

为AI采用建立安全的基础

随着AI技术变得更加集成到业务运营中，确保这些系统至关重要。从云安全性中学到的经验教训表明，当新技术出现时，安全框架必须发展以应对这些挑战。转移到AI-NEATIANIT的安全工具不仅是不可避免的，对于想要充分利用AI的力量而不会使自己面临不必要的风险的企业至关重要。

Aurascape的方法利用AI来对抗AI，体现了这一进化。通过为组织提供实时监控和控制AI应用程序的能力，企业可以自信地采用AI技术，同时保护其最有价值的资产（智能属性和敏感数据）。

为了利用AI革命，同时避免了不必要的风险，组织必须采用专门为处理AI系统独特需求而构建的AI-NED安全解决方案。正如云本地安全工具对于保护云一样，AI-Native安全工具对于确保可以在整个行业安全安全地采用AI至关重要。

AI的未来充满了潜力，但只有在我们可以正确保护它的情况下。

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