هوش مصنوعی عامل (AI) نمایانگر مرز بعدی هوش مصنوعی است و قول می دهد حتی از قابلیت های تولید AI (Genai) فراتر برود. بر خلاف اکثر سیستم های Genai ، که به سوابق یا نظارت انسان متکی هستند ، AI عامل فعال است از آنجا که برای حل مشکلات پیچیده و چند مرحله ای نیازی به ورودی کاربر ندارد. با استفاده از اکوسیستم دیجیتالی از مدل های بزرگ زبان (LLM) ، یادگیری ماشین (ML) و پردازش زبان طبیعی (NLP) ، AI عامل AI وظایفی را به نمایندگی از یک انسان یا سیستم انجام می دهد و به طور گسترده ای باعث افزایش بهره وری و عملکرد می شود.
در حالی که AI عامل AI هنوز در مراحل اولیه خود است ، کارشناسان برخی موارد استفاده از زمین را برجسته کرده اند. یک محیط خدمات به مشتری را برای بانکی در نظر بگیرید که یک عامل هوش مصنوعی در صورت سؤال از آنها بیش از آنکه به سؤالات کاربر پاسخ دهد ، انجام دهد. در عوض ، نماینده خواهد شد در واقع معاملات یا کارهایی مانند انتقال وجوه را در صورت درخواست انجام دهید توسط کاربر مثال دیگر می تواند در یک محیط مالی باشد که سیستم های AI عامل در آن به تحلیلگران انسانی کمک می کنند تا به طور خودمختار و سریع تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده ها را انجام دهند گزارش های آماده حسابرسی را برای تصمیم گیری آگاه از داده ایجاد کنیدبشر
امکانات باورنکردنی AI عامل غیر قابل انکار است. با این حال ، مانند هر فناوری جدید ، اغلب نگرانی های امنیتی ، حاکمیتی و انطباق وجود دارد. ماهیت منحصر به فرد این مأمورین هوش مصنوعی چندین چالش امنیتی و حاکمیتی را برای سازمان ها ارائه می دهد. شرکت ها باید به این چالش ها بپردازند تا نه تنها از پاداش های AI عامل استفاده کنند بلکه امنیت و کارآیی شبکه را نیز تضمین می کنند.
AI عامل AI برای سازمانها چه چالش های امنیتی شبکه ای ایجاد می کند؟
نمایندگان هوش مصنوعی چهار عمل اساسی دارند. اولین ادراک و جمع آوری داده ها است. این صدها ، هزاران ، و شاید میلیون ها عامل از چندین مکان جمع آوری و جمع آوری و جمع آوری و جمع آوری و جمع آوری و این داده ها از نظر جسمی می توانند از هر نقطه و نه یک مکان خاص جغرافیایی باشند. مرحله دوم تصمیم گیری است. هنگامی که این عوامل داده را جمع آوری کردند ، از مدل های AI و ML برای تصمیم گیری استفاده می کنند. مرحله سوم اقدام و اجرای آن است. با تصمیم گیری ، این مأمورین مطابق با تصمیم گیری عمل می کنند. آخرین مرحله یادگیری است ، جایی که این عوامل از داده های جمع آوری شده قبل و بعد از تصمیم خود برای تغییر و تطبیق متناسب استفاده می کنند.
در این فرآیند ، AI عامل عامل نیاز به دسترسی به مجموعه داده های عظیم برای عملکرد مؤثر دارد. مأمورین به طور معمول با سیستم های داده ای که اطلاعات حساس را کنترل یا ذخیره می کنند ادغام می شوند، مانند سوابق مالی ، بانکهای اطلاعاتی بهداشت و درمان و سایر اطلاعات شناسایی شخصی (PII). متأسفانه ، AI عامل AI تلاش های خود را برای تأمین زیرساخت های شبکه در برابر آسیب پذیری ها ، به ویژه با اتصال بین ابر ، پیچیده می کند. همچنین این چالش های امنیتی Eress را ارائه می دهد و محافظت از مشاغل در برابر سوءاستفاده و همچنین نقض فرماندهی و کنترل را برای مشاغل دشوار می کند. اگر یک عامل هوش مصنوعی به خطر بیفتد ، داده های حساس به راحتی می توانند بیرون یا به سرقت بروند. به همین ترتیب ، مأمورین می توانند توسط بازیگران مخرب ربوده و برای تولید و توزیع اطلاعات در مقیاس استفاده شوند. هنگامی که نقض ها رخ می دهد ، نه تنها مجازات های مالی وجود دارد ، بلکه عواقب شهرت یافته نیز وجود دارد.
قابلیت های کلیدی مانند مشاهده و قابلیت ردیابی می تواند از AI عامل ناامید شود زیرا ردیابی کدام مجموعه داده ها به نمایندگان AI دسترسی دارند ، افزایش خطر در معرض یا دسترسی داده ها توسط کاربران غیرمجازبشر به طور مشابه ، یادگیری و سازگاری پویا AIA عامل می تواند مانع از حسابرسی های امنیتی سنتی شود ، که برای ردیابی جریان داده به سیاهههای ساختاری متکی هستند. AI عامل همچنین زودگذر ، پویا و به طور مداوم در حال اجرا است ، ایجاد 24/7 برای حفظ دید و امنیت بهینه نیاز دارد. مقیاس چالش دیگری است. سطح حمله به صورت تصاعدی رشد کرده است و فراتر از مرکز داده های داخلی و ابر است تا لبه را شامل شود. در حقیقت ، بسته به سازمان ، AI AIA می تواند هزاران نفر را به میلیون ها نقطه پایانی جدید در حاشیه اضافه کند. این عوامل در مکانهای متعددی فعالیت می کنند ، خواه ابرهای مختلف ، در محل ، حاشیه و غیره ، باعث می شود شبکه در معرض حمله قرار بگیرد.
یک رویکرد جامع برای پرداختن به چالش های امنیتی AI عامل
سازمان ها می توانند با استفاده از راه حل های امنیتی و بهترین شیوه ها در هر یک از چهار مرحله عملیاتی اساسی ، چالش های امنیتی AI عامل را برطرف کنند:
- ادراک و جمع آوری داده ها: مشاغل نیاز به اتصال شبکه پهنای باند بالا دارند که رمزگذاری پایان به پایان است تا نمایندگان خود بتوانند مقدار زیادی از داده های مورد نیاز برای عملکرد را جمع آوری کنند. به یاد بیاورید که بسته به مورد استفاده ، این داده ها می توانند حساس یا بسیار با ارزش باشند. شرکت ها باید یک راه حل اتصال رمزگذاری شده با سرعت بالا را برای اجرای بین این منابع داده و محافظت از داده های حساس و PII مستقر کنند.
- تصمیم گیری: شرکت ها باید اطمینان حاصل کنند که نمایندگان هوش مصنوعی خود به مدل های صحیح و زیرساخت های هوش مصنوعی و ML برای تصمیم گیری مناسب دسترسی دارند. با اجرای یک فایروال ابری ، شرکت ها می توانند اتصال و امنیت را به دست آورند که عوامل هوش مصنوعی آنها برای دسترسی به مدلهای صحیح به روشی قابل شنیدن نیاز دارند.
- اجرای عمل: عوامل هوش مصنوعی بر اساس تصمیم اقدام می کنند. با این حال ، مشاغل باید مشخص کنند که کدام نماینده از صدها یا هزاران نفر از آنها تصمیم گرفته اند. آنها همچنین باید بدانند که چگونه مأمورینشان با یکدیگر ارتباط برقرار می کنند تا از درگیری یا “روبات هایی که روبات می جنگند” جلوگیری کنند. به همین ترتیب ، سازمانها نیاز به مشاهده و ردیابی این اقدامات انجام شده توسط عوامل هوش مصنوعی خود دارند. رعایت توانایی ردیابی ، نظارت و درک حالتهای داخلی و رفتار عوامل هوش مصنوعی در زمان واقعی است. قابلیت ردیابی توانایی ردیابی و مستند سازی داده ها ، تصمیمات و اقدامات انجام شده توسط یک عامل هوش مصنوعی است.
- یادگیری و سازگاری: شرکت ها میلیون ها دلار ، اگر نه صدها میلیون یا بیشتر ، برای تنظیم الگوریتم های خود هزینه می کنند ، که باعث افزایش ارزش و دقت این عوامل می شود. اگر یک بازیگر بد از آن مدل استفاده کند و آن را از بین ببرد ، تمام این منابع می توانند در عرض چند دقیقه در دست خود باشند. مشاغل می توانند از طریق ویژگی های امنیتی Ergage که در برابر سوءاستفاده و نقض فرماندهی و کنترل محافظت می کنند ، از سرمایه گذاری های خود محافظت کنند.
سرمایه گذاری در AI عامل به روشی امن و مسئول
AI عامل از پتانسیل های قابل توجهی برخوردار است و به شرکت های قدرتمند برای رسیدن به ارتفاعات جدید بهره وری و کارآیی قدرت می دهد. اما ، مانند هر فناوری نوظهور در فضای هوش مصنوعی ، سازمان ها باید برای محافظت از شبکه های خود و داده های حساس اقدامات احتیاطی را انجام دهند. امنیت به ویژه امروزه با توجه به سوءاستفاده های بسیار پیشرفته و سازمان یافته که توسط دولت های ملت تأمین می شود ، مانند نمک تیفون و تیفون ابریشمی ، که همچنان به انجام حملات در مقیاس بزرگ ادامه می دهند ، بسیار مهم است.
سازمانها باید با کارشناسان امنیتی ابر همکاری کنند تا یک استراتژی امنیتی قوی ، مقیاس پذیر و آماده آینده داشته باشند که قادر به پرداختن به چالش های منحصر به فرد AI عامل هستند. این شرکا می توانند شرکت ها را قادر به ردیابی ، مدیریت و امنیت عامل هوش مصنوعی خود کنند. علاوه بر این ، آنها به ارائه آگاهی از شرکتها برای برآورده کردن استانداردهای مربوط به انطباق و حاکمیت کمک می کنند.
