CrowdStrike იცავს მზარდ AI თავდასხმის ზედაპირს Falcon AI-ის აღმოჩენისა და რეაქციის საშუალებით

კლასიკურ უსაფრთხოების არქიტექტურებში, კონტროლი კონცენტრირებულია შესრულებადი კოდის, ქსელის ტრაფიკის და იდენტობათა მენეჯმენტზე. AI-ს შემთხვევაში, აქცენტი გადადის მოთხოვნაზე დაფუძნებულ ურთიერთქმედებაზე, მოდელის პასუხების კონტექსტზე, და აგენტის ქმედებებზე, რომლებმაც მოთხოვნა შეიძლება გააქმონ ან სისტემის მდგომარეობები შეცვალონ უშუალო ადამიანის ჩარევის გარეშე.

Falcon AIDR სწორედ ამ ფენაზე კონცენტრირდება. გადაწყვეტა ანალიზებს მთლიანი ჯაჭვს „მოთხოვნა, პასუხი, აგენტის ქმედება“ და გამოიყენებს უსაფრთხოების პოლიტიკას რეალურ დროში. ორგანიზაციებისთვის, ეს წარმოადგენს ცვლილებას შედეგების რეაქტიული კონტროლიდან AI ურთიერთქმედებების პროაქტიულ მართვაზე, სანამ ისინი მონაცემებზე ან საქმიანი ლოგიკაზე ზემოქმედებას მოახდენენ.

AI კონტროლის და უსაფრთხოების უზრუნველსაყოფად კორპორატიულ გარემოში, Falcon AIDR იყენებს მრავალფენოვანი არქიტექტურას, რომელიც AI ურთიერთქმედებების სრული ციკლის ფარავს — დაწყებული მოთხოვნების გაგზავნიდან და მოდელის ოპერაციიდან, დამთავრებული ავტონომიური აგენტების ქმედებებით და SOC პროცესებთან ინტეგრაციით.

გადაწყვეტა ნატურად არის ინტეგრირებული Falcon პლატფორმაში და ამუშავებს AI ტელემეტრიას ისე სისტემურად, როგორც ამას აკეთებს საბოლოო წერტილებიდან, იდენტობებიდან და ღრუბლის გარემოებიდან მიღებული მონაცემები.

ქვემოთ მოყვანილია Falcon AIDR არქიტექტურის ზოგადი დიაგრამა, რომელიც აჩვენებს როგორ იქმნება AI საფრთხეების ხედვის, აღმოჩენის და რეაგირების უნიფიცირებული რუქა.

AI შეტევითი ზედაპირი მოიცავს საფრთხეებს მოთხოვნის ინექციებთან, მოდელის ექსპლუატაციასთან და ავტონომიური აგენტების დაკავშირებულ რისკებთან. AI-სთან ყველა ურთიერთქმედება, ჩათვლით მოთხოვნილებების მოკითხვები, მოდელების პასუხები და აგენტების ქმედებები, ქმნის AI ტელემეტრიის უნიფიცირებულ ნაკადებს, რომლებიც იღებს Falcon AIDR.

Falcon AIDR-ის ძირითადი ფენაში განხორციელებულია შემდეგი შესაძლებლობები:

• AI-სგან განსხვავებული საფრთხეების აღმოჩენა;

• უსაფრთხოების პოლიტიკის რეალურ დროში გაძლიერება;

• ინციდენტის ავტომატური პასუხების ქმედებები.

ანალიზის შედეგები მიეწოდება SOC კონსოლს, სადაც გენერირდება AI ინციდენტები, აქტივობის ლოგები და გამოძიების არტიფაქტები. პარალელურად, ეს მოვლენები კორელირდება Falcon პლატფორმის სხვა დომენებთან, მათ შორის იდენტობის დაცვას, ღრუბლის უსაფრთხოებასა და ქსელის აღმოჩენასთან. ეს უზრუნველყოფს AI რისკების შეფასებას ერთიან კიბერუსაფრთხოების კონტექსტში.

ეს მიდგომა შესაძლებელს ხდის AI უსაფრთხოების ინტეგრირებას არსებული SOC პროცესებში, გაერთიანებული კონტროლის ციკლების დამატების გარეშე. ორგანიზაციებისთვის, ეს ნიშნავს AI ის გამოყენების მასშტაბის ზრდას საქმიანი მიზნის შესაბამისად, იმავე დროის უსაფრთხოების კონტროლის მართვის და გამჭვირვალობის შენარჩუნებით.

CrowdStrike აკვირდება 180-ზე მეტ ცნობილ მოთხოვნის ინექციის ტექნიკას, ციხის დარღვევის მანიპულაციებს და მოდელის შეზღუდვების გაყოფის სცენარებს. Falcon AIDR იყენებს ამ ცოდნას, რათა რეალურ დროში აღმოაჩინოს ენაარისტან დაპირისპირებადი ან პოტენციურად საშიში მოთხოვნილებების შეყვანები.

სისტემა ანალიზებს მოთხოვნების შეტყობინებების სტრუქტურასა და შინაარსს, ცნობს წინასწარ ურთიერთქმედებების კონტექსტს, ასევე ქცევის ანომალიებს მოდელებსა და აგენტებში. ეს ეხმარება რისკის შემცირებას, როცა AI შეიძლება გახდეს მონაცემების გაჟონვის წყარო ან შეასრულოს საქმიანი ლოგიკის წინააღმდეგ ქმედებები.

Falcon AIDR უზრუნველყოფს კონტროლს, რომელ მონაცემებზე აკეთებს მოთხოვნებს AI მოდელები, მათ შორის კონფიდენციალური ინფორმაციის, პირადი მონაცემების და სხვა მგრძნობიარე მონაცემთა კატეგორიების აღმოჩენა. უსაფრთხოების პოლიტიკები გაატარება რეალურ დროში, რაც საშუალებას იძლევა საშიში სცენარების ბლოკირება ან შეზღუდვა, სანამ მონაცემები კონტროლირებული გარემოდან გავა.

ბიზნესებისთვის, ეს წარმოადგენს AI-ის გამოყენების საშუალებას შესაბამისობის დარღვევის გარეშე, და არა იმ ინსტრუმენტების შეზღუდვის საჭიროებას, რომლებიც ზრდიან თანამშრომლების პროდუქტიულობას.

Falcon AIDR კონკრეტულ ყურადღებას უთმობს მომხმარებლების ან სისტემების სახელით ქმედებებზე მოქმედი ავტონომიური აგენტების დაცვას. გადაწყვეტა აკონტროლებს აგენტების ქცევას, ინტეგრაციებს და სხვა სერვისებთან ურთიერთქმედებებს, რომელთა საშუალებითაც გამოავლენს ანომალიებს და გაწიხრების ლოგიკასთან შეუსაბამობებს.

ეს კრიტიკულია ორგანიზაციებისათვის, რომლებიც AI ავტომატიზაციის მასშტაბს ზრდიან ოპერაციული და მისიონერად სასიცოცხლო საქმიანი პროცესებისთვის.

Falcon AIDR არ მოქმედებს იზოლირებულად Falcon პლატფორმის სხვა კომპონენტებისგან. AI უსაფრთხოებასთან დაკავშირებული მოვლენები კორელირდება საბოლოო წერტილთან, იდენტობით და ღრუბლის გარემოში მიღებული მონაცემებთან, რაც ქმნის ინციდენტების მთლიან ხედვას.

ეს მიდგომა შესაძლებელს ხდის AI რისკების ინტეგრირებას საერთო კიბერუსაფრთხოების სტრატეგიაში და მათი განიხილვას უსაფრთხოების არქიტექტურის განუყოფელ ნაწილად.

Falcon AIDR აჩვენებს სისტემატურ მიდგომას AI ურთიერთქმედებების უსაფრთხოების უზრუნველსაყოფად, კონტროლი ხდება ლოგიკის, აგენტის ქმედებების და გამოყენების კონტექსტის დონეზე. ორგანიზაციებისთვის, ეს შესაძლებელს ხდის AI-ის მიღებათა საზღვრების მასშტაბირებას ბიზნეს შესაძლებლობებად, გამჭვირვალობის, სამართლებრივი კონტროლის და შესაბამისობის შენარჩუნების პარალელურად ოპერატიული სირთულის გარეშე.

მას შემდეგ, რაც AI გადადის ექსპერიმენტალური შესაძლებლობიდან ოპერაციულში, უსაფრთხოების ბრალდებები გადადის უწყვეტ კონტროლსა და პასუხზე. Falcon AIDR AI-სთან დაკავშირებული მოვლენები ინტეგრირდება SOC პროცესებში, უზრუნველყოფს პლატფორმაზე კორელაციას, კონტექსტს და ავტომატური პასუხების ინიცირებას. ეს შესაძლებელს ხდის AI უსაფრთხოების არსებული კიბერუსაფრთხოების ოპერატიულ მოდელში დამაკავშირებას, ახალი ოპერატიული სარყელების დამატების გარეშე.