כשהמערכת המלאכותית (AI) ממשיכה להתפתח, מודלי השפה הגדולים (LLMs) הפכו למופיעים יותר ויותר בתעשיות שונות, מבריאות עד לפיננסים. אך עם השימוש הגדל בהם מגיע אחריות קריטית לאחסון את ה API שמאפשרים למודלים אלה לתקשר עם מערכות חיצוניות. גישה DevOps היא חיונית בעיצוב וביישום API מאובטחים למודלי AI LLMs, בהדאיגות שנתונים רגישים יהיו מוגנים בפני התקפים אפשריים. המאמר הזה מתעמת במיטב המידע על יצירת API בטוחים למודלי AI LLMs ומתוך תפקיד הגדול של DevOps במניעת הפריצה של נתונים.
הבנה של חשיבות API במודלי AI LLMs
API הם הבסיס של הארכיטקטורה המודרנית של התוכנה, מאפשרת תקשורת שלם בין מערכות שונות. כשמדובר ב AI LLMs, ה API האלה מאפשרים את העברת המידע העצום בין מערכות, כולל את המידע הפוטנציאלי הרגיש. לפי דוח של Gartner, 90% מהאפליקציות הרשתיות יהיו פגיעות יותר בהתקפים API עד ל-2024, מצביע על הסיכון הגדל שקשור ב API שאינם מוגנים באופן מושלם.
בהקשר של מונחים של מערכות בינת מונחה גדולות (AI LLMs), הסיכונים אפילו גבוהים יותר. המודלים האלה לרוב מעבדים מידע רגיש, כולל מידע פרטי ומידע עסקי פרטי. פריצת בריכוז באבטחת הAPI יכולה להוביל לתוצאות חמורות, כולל אובדן כלכלי, נזק למונחה והשלכות משפטיות. לדוגמה, מחקר של איבם מצא שהמחיר הממוצע של פריצת בריכוז ב-2023 הוא $4.45 מיליון, מספר שמתרחב באופן שנתי במקביל.
מה שיטות המצע לעיצוב אבטחת API של מערכות AI LLM
כדי למנוע את הסיכונים הקשורים בAPI של AI LLM, חייבים ליישם מדיניות בטיחות חזקה מלמטה למעלה. הנה כמה מהדרכים הטובות להשקיעה:
1. יישם סיסמה ואישור חזקים
אחד השלבים הקריטיים ביותר באבטחת API של AI LLM הוא לוודא שרק משתמשים ומערכות מורשים יכולים לגישה. זה עובד בעזרת מנגנונים הסיסמה חזקים, כמו OAuth 2.0, שמעניק גישה מיושבת בטוחה. בנוסף, צורך בשליטה תפקידית (RBAC) כדי לוודא שמשתמשים יכולים לגישה רק למידע ולפעולות הנחוצות לתפקידם.
2. שימוש בקידודציפורליסה עבור מידע בדרך התעבורה ובשגרה
קידודהוא היבט עיקרי בבטיחות ה API, בעיקר כשמעבדים מידע רגיש. המידע שנשדר בין המערכות צריך להיות מקודד בעזרת האמינות של המערכת TLS (Transport Layer Security), בכדי להבטיח שהוא נשאר בטוח אפילו אם יובעד. בנוסף, המידע שנאחסן על ידי ה-AI LLMs צריך להיות מקודד בשירותה באלגוריתמים המאובטחים כמו AES-256. לפי דוח ממכרצת ה-Ponemon Institute, קידוד יכול להפחית את המחיר של הפרץ המידע בממוצע ב-360,000 דולר.
3. יישום מגבלה קיצב ודחיפה
מגבלה קיצב ודחיפה הם היבטים חשובים למניעת השימוש הלא מתאים ב API של AI LLM, כמו התקפים התערברבים או התקפים DoS (Denial of Service). על ידי מגבילת מספר הבקשות שמישהו או מערכת יכולים לבצע במהלך מסגרת זמנים מסויימת, ניתן להפחית את הסבירות להצלחת ההתקפים האלה. זה מאוד חשוב עבור AI LLMs, שעליהם יכול לדרוש משאבי המחשבה רבים על מנת לעבד את הבקשות.
4. בדיקות בטיחות רגילות ובדיקות התקדמת
מעקבה מתמשכת ובדיקות הם קריטיים בזמנים האלה עבור שמירת הבטיחות של ה API ה AI LLM. בדיקות אבטחה מקרירות ובדיקות התקיפה יכולות לעזור לזה לזהות מוגבלויות לפני שהן יכולות להיות נוצצות על-ידי אנשים מלאכלים. לפי מחקר של Cybersecurity Ventures, עלויות ההתקף הסיברי נצפה לגיחוך 10.5 טריליון דולר בשנה ב-2025, מדגים את חשיבות המדיניות הפוטריבית הזו.
התפקיד של DevOps באבטחת AI LLM APIs
DevOps משחק תפקיד מרכזי בפיתוח והשלכת בטוחה של AI LLM APIs. על ידי שילוב מערכות אבטחה בתוך תעלת DevOps, ארגונים יכולים לוודא שבריחבי התהליך הפיתוחים הבטיחות אינה רק מחשבה אחרונה אלא רכיב בסיסי של התהליך. הגישה הזו, בעיקר נקראת DevSecOps, מדגישה את חשיבות השיתוף פעולה בין הצוותים הפיתוחי, ההנהגה והאבטחה כדי ליצור מערכות בטוחות ומעמידות בעיקר.
1. בדיקות אבטחה אוטומטיות בתוך תעלות CI/CD
כעת, ביישום בעלי הרכבה של בדיקות אבטחה אוטומטיות בתוך ערימות ההתאמה להתקדמות בהתמדה (CI/CD), ניתן לזהות ולטפל בחריגות אבטחה בשלב מוקדם בתהליך הפיתוח. כלים כמו בדיקת אבטחת היישומים הסטטית (SAST) ובדיקת אבטחת היישומים הדינמית (DAST) יכולים להיות מוטעמים לתוך הערימה כדי לדעת על בעיות אפשריות לפני שהן יגיעו להפיכה לייצור.
2. תשתית כקוד (IaC) עם ביטחון במחשבה
תשתית כקוד (IaC) מאפשרת את האספקת התשתית באופן אוטומטי, בהבטחה לצורך בהחלטות והפחתת סיכון לשגיאה אנושית. כשמימוש בIaC נעשה, חשוב לשים בתוך זה את המיטב הביטחוני, כמו ניהול הגדרות בטוחה ושימוש בתמונות חזקות. סקר של Red Hat מצא ש-67% מהאיגודים שמשתמשים בDevOps מאמצים IaC, מצביע על חשיבותו במסגרת המסגרות המודרניות של הפיתוח.
3. מעקב מתמשך ותגובה להתרעיינים
צוותי DevOps צריכים ליישם פתרונות מעקב מתמשך כדי לזהות ולהגיב ל התרעיינים בזמן אמת. זה כולל מעקב אחר תנועת ה API עבור דפוסים יוצאים דרך הרגל, כמו קפיץ פתאומי בבקשות, שיכול להיות סימן להתקף מתמשך. בנוסף, קיים תוכנית תגובה להתרעיינים מוכרחת את האיגודים להתמודד בקצב גבוה עם ההתרעין ו
השגת ביצועים במגנה הסייבר של מנתחים מלמדים בלתי מוגבלים
בניית אPIs בטחות למנתחים בלתי מוגבלים איננה רק על ידי ביצוע מדיניות טכנית – זה על ידי חיבור תרבות בטחון בתהליך הפיתוח. על ידי אימוץ גישה DevOps והדבקה של מדיניות בטחון בכל שלב בתהליך הפיתוח של האPIs, ארגונים יכולים להפחית בעליה סביבת הסיכון לפריצה בין הנתונים. בעידן בו הזמן הממוצע לזיהוי והבקבוק של פריצה בין הנתונים הוא 287 יום, לפי נתונים של איברד, הדרישה למדיניות פעילה ומתמשכת בטחון מעולם לא היתה יותר קריטית. דרך מדיניות טובות כמו המתקן מחסון חזק, קידוד והמערכת המתמשכת של בדיקות, הביצועים בבטחון הסייבר של מנתחים בלתי מוגבלים יכולים להיות משוגעים, ולהבטיח שנתונים רגישים ישארו מוגנים מאתגרים המתעדכנים.
Source:
https://dzone.com/articles/building-secure-ai-llm-apis-a-devops-approach