تصور کنید سعی می کنید در یک روز بسیار آفتابی بدون عینک آفتابی رانندگی کنید. نور روشن بسیار زیاد است و مسیریابی و دیدن جاده پیش رو را دشوار می کند. به طور مشابه، سازمان‌هایی که بدون ابزارها و استراتژی‌های مناسب به هوش مصنوعی مولد نزدیک می‌شوند، در عین نادیده گرفتن چالش‌های واقعی پیش روی خود، در معرض خطر کور شدن از مزایای بالقوه قرار می‌گیرند.
پذیرش گسترده برنامه های کاربردی مبتنی بر ابر، سطوح حمله سازمان ها را گسترش داده است و آنها را به طور فزاینده ای در برابر حملات سایبری و تخریب شبکه آسیب پذیر کرده است. برای مقابله با این چالش‌ها، معماری‌های Secure Access Service Edge (SASE) برای شرکت‌های امروزی ضروری شده‌اند. با این حال، هوش مصنوعی مولد مجموعه جدیدی از پیچیدگی ها و آسیب پذیری ها را در محیط های SASE معرفی می کند.
مدل‌های هوش مصنوعی مولد، که بر روی مقادیر وسیعی از داده‌های حساس آموزش دیده‌اند، خطرات امنیتی قابل‌توجهی را به همراه دارند. با توجه به یک گزارش اخیر از شرکت امنیتی مولد هوش مصنوعی Lakera، 95٪ از کارشناسان امنیت سایبری اعتماد کمی به اقدامات امنیتی مولد هوش مصنوعی دارند. حفاظت از این داده ها در برابر نفوذ، دسترسی غیرمجاز و نفوذ بسیار مهم است. شرکت‌ها باید از کنترل دقیقی بر ورودی داده‌ها و دسترسی به سیستم‌های هوش مصنوعی مولد اطمینان حاصل کنند که گفتن آن آسان‌تر از انجام آن است. بدون وجود پادمان‌های مناسب، سازمان‌ها در معرض خطر افشای مالکیت معنوی و اطلاعات حساس هستند که به طور بالقوه باعث آسیب جدی به عملیات و شهرت تجاری آنها می‌شود.
چالش های شبکه هوش مصنوعی مولد
علاوه بر چالش های امنیتی داده ها، هوش مصنوعی مولد موانع منحصر به فردی را برای زیرساخت شبکه ایجاد می کند. بارهای کاری مولد هوش مصنوعی، به ویژه مدل های زبان بزرگ (LLM)، نیازمند انتقال داده های عظیم است که می تواند ظرفیت شبکه را تحت فشار قرار دهد. این افزایش ترافیک می تواند منجر به تراکم شبکه، تأخیر و کاهش عملکرد برنامه شود و بر تجربه کلی کاربر و عملیات تجاری تأثیر بگذارد.
بر اساس یک اخیر گزارش گلدمن ساکسبه طور متوسط، یک جستجوی ChatGPT برای پردازش تقریباً 10 برابر بیشتر از جستجوی Google به برق نیاز دارد. افزایش ترافیک ناشی از آن می‌تواند معماری‌های شبکه سنتی را تحت تأثیر قرار دهد و منجر به عملکرد غیرقابل اعتماد و آسیب‌پذیری‌های امنیتی بالقوه شود.
توانایی ارائه عملکرد ثابت در محیط های مختلف شبکه برای پشتیبانی از برنامه های کاربردی هوش مصنوعی در سطح جهانی بسیار مهم است. با توجه به اینکه امروزه چگونه راه اندازی شده اند، بسیاری از سازمان هایی که از هوش مصنوعی مولد برای نوآوری استفاده می کنند، با چالش های شبکه ای و امنیتی قابل توجهی در ارائه این حجم کاری کارآمد و ایمن در مقیاس مواجه خواهند شد.
آماده سازی شبکه ها برای هوش مصنوعی مولد: نقش SASE
در حالی که هیچ پاسخ یکسانی برای حل تمام مشکلات شبکه هوش مصنوعی و امنیت مولد وجود ندارد، بهترین مکان برای شروع در سطح پایه است. از آنجایی که هوش مصنوعی مولد خطرات بی‌سابقه‌ای را هم برای شبکه‌ها و هم برای امنیت ایجاد می‌کند، سازمان‌ها می‌توانند از اتخاذ یک رویکرد جامع که ارزش برابری برای عملکرد و امنیت شبکه قائل است، سود ببرند. به طور سنتی، شرکت ها مجبور بودند بین عملکرد و امنیت یکی را انتخاب کنند، اما از آنجایی که راه حل های مدرن و یکپارچه SASE با تقاضای بازار به تکامل خود ادامه می دهند، این دیگر تنها گزینه نیست.
پلتفرم های مدرن و یکپارچه SASE که قادر به ارکستراسیون هوشمند و بهینه سازی مداوم هستند، می توانند تعادل خوبی بین عملکرد بالا و امنیت قوی ایجاد کنند. این پلتفرم‌ها همچنین می‌توانند تأخیر کم و دسترسی جهانی را ارائه دهند، که برای پشتیبانی از حجم کاری مولد هوش مصنوعی ضروری است. علاوه بر این، آنها توانایی مقیاس‌سازی سریع منابع و مدیریت مرکزی شبکه و زیرساخت‌های امنیتی را ارائه می‌دهند که برای رشد ابتکارات AI مولد پیچیده بسیار مهم است. برای محافظت از داده‌ها و مدل‌های حساس هوش مصنوعی، اقدامات امنیتی پیشرفته مانند پیشگیری از از دست دادن داده‌ها به‌طور یکپارچه در این پلتفرم‌ها تعبیه شده‌اند.
از سوی دیگر، راه‌حل‌های سنتی SASE ممکن است به طور کامل برای مقابله با چالش‌های منحصربه‌فرد ناشی از بار کاری هوش مصنوعی مولد مجهز نباشند. برای مثال، برخی از پلتفرم‌های SASE ممکن است فاقد قابلیت‌های هماهنگ‌سازی و بهینه‌سازی پیشرفته مورد نیاز برای مدیریت ماهیت پیچیده و پویا ترافیک مولد هوش مصنوعی باشند. علاوه بر این، راه‌حل‌های قدیمی SASE احتمالاً با الزامات امنیتی خاص هوش مصنوعی مولد طراحی نشده بودند، و سازمان‌ها را در برابر تهدیدات جدید آسیب‌پذیر می‌کردند.
مسیر رو به جلو
پتانسیل هوش مصنوعی مولد فرصت قابل توجهی را برای سازمان ها در سراسر جهان فراهم می کند تا نتایج کسب و کار را بیشتر افزایش دهند و نوآوری باورنکردنی را هدایت کنند. با این حال، درک کامل این موفقیت مستلزم یک رویکرد پیشگیرانه برای پرداختن به شبکه منحصر به فرد و چالش های امنیتی ناشی از هوش مصنوعی مولد است. این کار با انجام ممیزی عملکرد و ارزیابی های امنیتی برای شناسایی نقاط ضعف بالقوه و اجرای بهبودهای لازم قبل از تبدیل شدن به یک مشکل آغاز می شود.
همچنین مهم است که به یاد داشته باشید که آنچه امروز ممکن است کار کند ممکن است چند ماه دیگر کارساز نباشد. از آنجایی که فناوری هوش مصنوعی مولد به سرعت به تکامل خود ادامه می‌دهد، اطمینان از اینکه شبکه‌ها نه تنها می‌توانند از ابتکارات فعلی پشتیبانی کنند، بلکه با پیشرفت‌های آینده سازگار شوند و سازمان‌ها را محافظت کنند، بسیار مهم است. کسانی که رویکردی فعال با راه‌حل‌های SASE ساخته شده برای پیچیدگی‌های هوش مصنوعی مولد دارند، می‌توانند پتانسیل کامل این فناوری را بدون به خطر انداختن عملکرد، امنیت و قابلیت اطمینان در این مسیر باز کنند.
آینده روشن است. فراموش نکنید که ابتدا عینک آفتابی خود را بزنید.