采用人工智能创新而不会增加网络风险

开发人工智能系统变得比以往任何时候都容易，您（或您的董事会）可能渴望开始使用它。 采用人工智能可以为您的业务现代化提供前所未有的机会。 例如，它可以：

• 发现新的商业洞察以降低成本并增加收入
• 解锁新产品和服务的创新愿景
• 定义您能获得先发优势的新市场

然而，人工智能发展速度极快，在复杂的混合或多云基础设施中维护人工智能系统既困难又昂贵。 如果您的 IT 和安全团队像许多团队一样已经捉襟见肘，那么在已经庞大的堆栈中添加新的复杂技术将是令人望而生畏的。 但事实并非如此。 继续阅读以了解当今可用的解决方案，这些解决方案可以帮助您轻松构建、维护和保护多云 AI 工作负载。

基于人工智能的应用程序虽然可能具有一些复杂的功能，但与任何其他由数据驱动的现代应用程序一样，存在各种由人为发起和机器人驱动的网络风险和危害，包括：

• 未授权访问： 未经审查的人工智能应用接口（影子 API）可能会在不知情的情况下被不良行为者看到和访问，从而导致未授权访问和滥用模型和训练数据。
• 模型利用： 不良行为者可以通过反复查询来复制 AI 模型，从而创建可用于竞争或恶意使用的副本。 他们还可以使用模型反演来重建人工智能模型属性或编译新的训练数据集，从而可能泄露敏感信息。
• 费率限制和成本超支： 一些 AI 模型可能会被过度使用，并且没有严格的速率限制。 这可能导致服务质量下降、暴力攻击或全面的拒绝服务攻击。 滥用除了会造成混乱之外，还会导致巨大的成本。
• 新的部署模型： 成功的 AI 工作负载所需的分布式架构或边缘部署可能并不熟悉。 在这些不同的环境中保持一致性和安全性是一项挑战。

解决这些风险需要在整个基础设施中设置和实施适当的访问级别、数据保护措施、应用程序安全控制、API 授权方法和性能提升配置。

开发生命周期的每个阶段都会增加构建、连接和维护运行安全、高性能 AI 解决方案所需的分布式环境的复杂性。 显著降低复杂性的一种方法是使用容器。 它们需要更少的资源，同时在众多环境中提供更快的部署。

降低复杂性的另一个关键是统一的开发和交付平台。 这有助于参与开发 AI 模型和应用程序的众多团队高效协作。 它还简化了训练 AI 模型以及在多方面基础设施中部署 AI 数据和应用的复杂过程。

统一平台可以帮助您的团队通过在云端或本地进行简单的配置和部署来克服开发和管理挑战。 然而，该平台还需要在流程的每个步骤中建立安全性。

API 可能对基于 AI 的应用程序造成重大风险，因为这些连接是运行的关键。 在 AI 模型和应用程序部署中添加 API 安全性不仅可以保证它们的安全性和可用性，还可以增加额外的治理。

分布式应用程序或在边缘运行的应用程序需要安全连接，以便跨云或客户位置无缝运行，同时保护应用程序和数据免受威胁或未授权访问。 应用程序和人工智能模型也需要防范从机器人到漏洞等安全威胁。 部署专为 Web 应用程序设计的额外保护层可以防止可能导致速度变慢或数据泄露的攻击。