在不增加網路風險的情況下採用AI創新

開發 AI 系統比以往任何時候都容易，而您可能希望可以開始採用它。採用 AI 現代化可以為您的企業提供前所未有的機會。例如：

• 發掘新的商業洞察以降低成本和增加收入
• 解鎖新產品和服務的創新願景
• 定義新的市場，讓您獲得先發優勢

然而，AI 開發進展非常迅速，並且在複雜的混合或多雲基礎設施中維護AI系統既困難又昂貴。如果你的IT和安全團隊已經像許多其他團隊一樣面臨額外負擔，增加新的複雜技術到已有的龐大系統中將是令人望而卻步的。但情況不必如此。繼續閱讀，了解今天可用的解決方案，幫助你輕鬆建立、維護和保護多雲AI工作負載。

第 1 步：瞭解 AI 風險

基於 AI 的應用程式雖然可能具有一些複雜的功能，但與任何其他由數據驅動的現代應用程式一樣，具有廣泛的人為啟動和機器人驅動的網路風險和危害，包括：

• 未經授權的存取：未經審查的 AI 應用程式介面（影子 API）可能在不知不覺中被不良行為者看到和存取，從而導致對模型和訓練數據的未經授權的存取和濫用。
• 模型利用：不良行為者可以通過重複查詢 AI 模型來複製該模型，從而允許他們建立可用於競爭或惡意使用的副本。他們還可以使用模型反轉來重建 AI 模型屬性或編譯新的訓練數據，從而可能洩露敏感資訊。
• 速率限制和成本超支：如果沒有嚴格的速率限制，某些 AI 模型可能會被過度使用。這可能導致服務降級、暴力攻擊或全面的拒絕服務攻擊。除了中斷之外，濫用還會導致巨大的成本。
• 新的部署模型：成功的 AI 工作負載所需的分散式架構或邊緣部署可能並不熟悉。在這些不同的環境中保持一致性和安全性是一項挑戰。

要解決這些風險，需要在整個基礎架構中設置和實施適當的存取級別、數據保護措施、應用安全控制、API 授權方法和性能提升配置。

第 2 步：降低複雜性

開發生命週期的每個階段都增加了建立、連接和維護運行安全、高性能 AI 解決方案所需的分散式環境的複雜性。顯著降低複雜性的一種方法是使用容器。它們需要更少的資源，同時在眾多環境中提供更快的部署。

降低複雜性的另一個關鍵是統一的開發和交付平臺。這有助於參與開發 AI 模型和應用程式的許多團隊協同高效地工作。它還簡化了訓練 AI 模型以及在多方面基礎架構中部署 AI 數據和應用程式的複雜過程。

統一的平臺可以説明您的團隊通過在雲或本地進行簡單的配置和部署來克服開發和管理挑戰。但是，該平臺還需要在流程的每一步都建立安全性。

第3步：整合安全性

API 可能是基於 AI 的應用程式的主要風險，因為這些連接是操作的關鍵。向 AI 模型和應用部署添加 API 安全性不僅可以確保它們的安全性和可用性，還可以增加額外的治理。

分散式應用或在邊緣運行的應用需要安全連接，以便在雲或客戶位置之間實現無縫運行，同時保護應用和數據免受威脅或未經授權的存取。應用程式和 AI 模型還需要保護免受從機器人到漏洞的各種安全威脅。部署專為 Web 應用設計的額外保護層可防止可能導致速度變慢或數據洩露的攻擊。

立即保護您的 AI 解決方案

AI 驅動的應用程式改變了遊戲規則，但它們與你已經熟悉的現代應用程式也有很多共同點。目前有一些解決方案可以説明您解決交付滿足企業現代化目標的 AI 解決方案所涉及的風險。

資料來源：F5官網