ومع تطور التكنولوجيا الاصطناعية (المؤلفة)، أصبحت النماذج الكبيرة لللغة (النماذج الكبيرة) متواجدة بشكل متزايد في كل مناطق القطاعات، من الرعاية الصحية إلى المالية. ومع استخدامها المتزايد يأتي بالمسؤولية الحاسمة لحماية الأبياب التي تسمح لهذه النماذج بالتفاعل مع الأنظمة الخارجية. تعتمد النهج المتزمد التوجيهي بشكل مهم في تصميم وتنفيذ الأبياب الآمنة للنماذج الكبيرة للتعلم الاصطناعي، لضمان أن البيانات الحساسة معافاة ضد تهميش متوقع. يقوم هذا المقال بالبحث في أفضل الممارسات لإنشاء الأبياب الآمنة للنماذج الكبيرة للتعلم الاصطناعي ويبحث في دوره الحاسم في منع التهميش البياناتي.
فهم الأهمية للأمن في الأبياب التي تتيح التواصل بين الأنظمة.
الأبياب هي العمود الأساسي للتقنية البرمجية الحديثة، وتسمح بالتواصل بين الأنظمة المختلفة. حينما يتعلق الأمر بالنماذج الكبيرة للتعلم الاصطناعي، تتيحت هذه الأبياب التحصيل بالمعلومات الكبيرة المتنوعة بشكل كبير، بما في ذلك المعلومات الحساسة. ووفقاً لتقرير Gartner، سيكون 90% من التطبيقات الشبكية عرضة لهجمات API بشكل أكبر بحوالي 2024، ما يبرز الخطر المتزايد المتعلق بالأبياب التي يكون لديها أمنية سيئة.
في سياق الموارد التقنية الذكية، تعتبر المخاطر أكثر تعقيدًا. وتلك النماذج غالبًا تتعامل مع بيانات حساسة، بما في ذلك البيانات الشخصية والبيانات التجارية الخاصة. وقد تؤدي تهديد أمن الAPI إلى نتائج graves، بما في ذلك الخسائر المالية، والتلف السياسي، والآثمان القانوني. على سبيل المثال، أشهرت بعثة لشركة IBM أن تكاليف التهديد البياناتي في 2023كانت4.45 مليون دولار، وهي معدل يتزايد سنويًا.
أفضل ممارسات لتصميم API الموارد التقنية الذكية آمنة
لتخفيف المخاطر المرتبطة بAPI الموارد التقنية الذكية، من المهم تنفيذ تقنيات أمنية قوية من البدء. إليك بعض الممارسات الأفضل التي ينبغي أخذها بالاعتبار:
1. تنفيذ تحقيق قوي وتعيين الصلاحيات
إحدى أهم الخطوات في تأمين أمن API الموارد التقنية الذكية هو ضمان أن يتم وصوله فقط للمستخدمين والأنظمة المعتمدين عليه. وهذا يتطلب تنفيذ تقنيات تحقيق قوية، مثل OAuth 2.0، التي توفر تعيين الوصول الآمن. بالإضافة إلى تحكم الصلاحيات وفقًا لأدواره، لضمان أن يستطيع المستخدمون وصول إلى البيانات والوظائف التي تحتوي عليها أساسًا.
2. استخدام التشفير للبيانات في التحرك وفي الحالة
التشفير هو جزء أساسي من أمن الAPI، خاصة عندما يتعامل مع بيانات حساسة. يتوجب تشفير البيانات التي تتم ترانزميتها بين الأنظمة بواسطة تأمين الطوق الموصل (TLS)، لضمان أنها باقية آمنة حتى في حال تم استقبالها. بالإضافة إلى ذلك، يتوجب تشفير البيانات التي يتخزنها النظم الذاتية التعلمية بواسطة خوارزميات التشفير القوية مثل AES-256. ووفقاً لتقرير معهد بونيمون، يمكن تخفيض تكاليف هجوم البيانات بمعدل 360.000 دولار بواسطة التشفير.
3. تنفيذ قيود المعدل والتسريع
قيود المعدل والتسريع هما أساسيات منع اساءة استخدام أنظمة التعلم التوائم العصبية، مثل هجمات القوة العامة أو هجمات إيقاف الخدمة (DoS). بتنظيم عدد ال solicitudes التي يمكن إدراجها لمستخدم أو نظام في فترة معينة، يمكنك تخفيض فرص نجاح هذه الهجمات. هذا مهم بالنسبة للتعلم التوائم العصبية، التي قد تحتاج لموارد حاسوبية كبيرة لمعالجة ال solicitudes.
4. أudits الأمن المنتظمة واختبارات التصعيد
المراقبة المتواصلة والاختبار هم أساسيين لحفظ أمانة منابع الAPI للتعلم التلقائي الذي يعمل بواسطة الإلهام الذكي. ويمكن أن تساعد في التحديد من قبل تلك العينة الخطرة قبل أن يتم استغلالها من قبل المتطرفين الإجراميين. ووفقاً لدراسة من معهد سيبركايركيز فإن تكاليف الإجراءات الإلهامية الإلكترونية من المتوقع أن تصل إلى 10.5 تريليون دولار سنوياً بحلول 2025، مما يؤكد أهمية التدابير الأمنية المتقدمة.
دور ديفوبس في أمانة API للتعلم التلقائي الذي يعمل بواسطة الإلهام الذكي
تلعب ديفوبس دورًا حيويًا في تطوير آمن وتنفيذ API للتعلم التلقائي. من خلال دمج الممارسات الأمنية في خط التنفيذ التجمعي/التوزيعي، يمكن للمنظمات التأكد من أن الأمان ليس مجرد تفكيرًا بعد الحاجة ولكن مكونًا أساسيًا في عملية التطوير. وهذا النهج، ويطلق عليه أحيانًا اسم ديفوسيكوبز، يؤكد أهمية تعاون الفرق التطويرية والتشغيلية والأمنية لخلق أنظمة آمنة ومرنة.
1. اختبارات الأمان الاتمة في خطوط التنفيذ التجمعي/التوزيعي.
تضمين اختبارات الأمن الآلية إلى أسلوبيات التكامل المستمر/التنفيذ المستمر (الإيكوييدي/الديفوبي) هو أساسي للتعرف على الأخطاء الأمنية والتعامل معها مبكرا في خلال عملية التطوير. يمكن إدماج أدوات مثل اختبارات الأمن الساكنة للتطبيقات (SAST) واختبارات الأمن الديناميكية للتطبيقات (DAST) في الأسلوب للتعرف على المشاكل المحتملة قبل أن تصل الى المنتج.
2. البيئة كـ شيء من الشيوط الأمنية
البيئة كـ شيء من الشيوط (IaC) تسمح للبيئات التحتية بتوفير آلي وتوافر الوحدات التحتية، مما يضمن وجود توافر وجود واحد وتوافر النماذج الصلبة. عند تطبيق IaC، يتم توفير أفضل ممارسات الأمن، مثل إدارة تكوينات الأمن واستخدام الصور المصممة بالأمان. إحصاء من قبل Red Hat أظهر أن 67% من المنظمات التي تستخدم DevOps قامت باتخاذ IaC، ما يبرز أهمية هذه الأساليب في الممارسات التطويرية الحديثة.
3. مراقبة التدابير الدائمة والرد على الحالات
ينبغي على فرق التطوير الديفوبي تنفيذ حلول مراقبة دائمة للكشف عن والتعامل مع الحالات الأخطاء الأمنية في الوقت الحالي. هذا يشمل مراقبة ترددات ال API لأنماط غير عادية، مثل زيادة مفاجئة في ال solicitudes، والتي قد تشير إلى هجوم مستمر. أيضًا، يتم تأمين خطة للتعامل مع الحالات لضمان توافر المنظمة على تحويل وتخفيف
تحقيق السلوكيات الأمنية للمعلومات التي تتم إدارتها بواسطة التكنولوجيا الذكية
بناء أبياء منافع للمعلومات التي تتم إدارتها بواسطة التكنولوجيا الذكية ليس مجرد تنفيذ تدابير تقنية — بل هو عن ترشيد ثقافة منافعة في خلال عملية التطوير. بما يلي اتخاذ مقاربة DevOps ودمج ممارسات الأمن في كل مرحلة من تطوير الأبياء، يمكن للمنظمات تخفيض بشكل كبير خطر تخرج البيانات. في عصر حيث يتم تحديد وتحميل معروف الخروج بالبيانات في 287 يوماً بالمائة المعمولية، وفقاً للشركة الاميركية IBM، لم يكن من المهم أكثر تطور تدابير الأمن والمتناثرة المباشرة. من خلال تطبيق أفضل الممارسات، مثل التحقق القوي والتشفير والمراقبة المتناثرة، يمكن تحقيق الأمن التي تتم إدارتها بواسطة التكنولوجيا الذكية، متأكدةً من أن البيانات الحساسة تبقى محمية ضد التهديدات التي تتطور.
Source:
https://dzone.com/articles/building-secure-ai-llm-apis-a-devops-approach