ادفع حسب الاستخدام - AI Model Orchestration and Workflows Platform
تعد المصادقة متعددة العوامل (MFA) أمرًا أساسيًا لأنظمة نماذج اللغة الكبيرة الآمنة (LLM). تحتوي هذه الأنظمة على بيانات أساسية، وتواجه مخاطر خاصة مثل نقاط ضعف واجهة برمجة التطبيقات (API)، وتحتاج إلى فحوصات قوية بشأن من يدخل. تقول Microsoft إن MFA يوقف أكثر من 99.9% من هجمات الحسابات، مما يجعله ضروريًا للحفاظ على مناطق LLM آمنة.
ضع MFA على كافة الطرق (حسابات المستخدمين، واجهات برمجة التطبيقات، أدوات الإدارة). امزج أسلوب MFA مع عمليات التحقق المستندة إلى الأدوار لتعيين حدود الوصول. شاهد وسجل من يدخل لاكتشاف الأفعال الغريبة. استخدم أدوات MFA من السحابة (على سبيل المثال، Azure AD وAWS IAM) لتلبية الاحتياجات المتزايدة. اجعل إدارة المستخدمين تلقائية لتسهيل عمليات البدء والتوقف. - وضع MFA على كافة الطرق في (حسابات المستخدمين، واجهات برمجة التطبيقات، أدوات الإدارة). - امزج أسلوب MFA مع عمليات التحقق المستندة إلى الأدوار لتعيين حدود الوصول. - مراقبة وتسجيل الدخول لاكتشاف الأفعال الغريبة. - استخدم أدوات MFA من السحابة (مثل Azure AD وAWS IAM) لتلبية الاحتياجات المتزايدة. - جعل إدارة المستخدمين تلقائية لتسهيل عمليات البدء والتوقف. - وضع MFA على كافة الطرق في (حسابات المستخدمين، واجهات برمجة التطبيقات، أدوات الإدارة). - امزج أسلوب MFA مع عمليات التحقق المستندة إلى الأدوار لتعيين حدود الوصول. - مراقبة وتسجيل الدخول لاكتشاف الأفعال الغريبة. - استخدم أدوات MFA من السحابة (مثل Azure AD وAWS IAM) لتلبية الاحتياجات المتزايدة. - جعل إدارة المستخدمين تلقائية لتسهيل عمليات البدء والتوقف.
من خلال وضع أسلوب MFA في المقام الأول واستخدام هذه الخطوات، يمكن للمجموعات بناء أنظمة LLM آمنة وكبيرة تقلل من المخاطر وتلتزم بالقواعد.
للحفاظ على أمان كل طريقة في أنظمة نماذج اللغات الكبيرة (LLM)، من المهم استخدام المصادقة متعددة العوامل (MFA) في جميع النقاط - شاشات المستخدم وواجهات برمجة التطبيقات والأدوات وروابط الشبكة. تتأكد هذه الخطوة من أن إعدادات LLM تتمتع بأمان كامل.
يجب أن تكون كل طريقة آمنة في نظام LLM. استخدم MFA القوي والمزيد من الخطوات للحفاظ على أمان أشياء مثل مكان عمل الذكاء الاصطناعي مع معلومات المستخدم وأدوات الإدارة وروابط الشبكة. على سبيل المثال، يمكن أن تستخدم نقاط الذكاء الاصطناعي هذه مفاتيح API أو رموز OAuth أو JWT بحيث يتمكن الأشخاص المسموح لهم فقط من الدخول.
تحتاج أدوات الإدارة، التي تتمتع بإمكانية وصول عالية، إلى مزيد من العناية. ضع قواعد لمن يدخل، وتحقق من من يدخل، واحتفظ بسجلات لجميع المستخدمين والتطبيقات التي تستخدم هذه الأدوات. حدد عدد المرات التي يمكن فيها الوصول إلى هذه الأنظمة وراقب حدوث أشياء غريبة. استخدم الثقة المعدومة، التي تحتاج إلى عمليات فحص وترميز لكل خطوة، لجعلها أكثر أمانًا.
يضيف استخدام MFA مع الوصول المستند إلى الأدوار (RBAC) مزيدًا من الأمان لعمل LLM. يتحقق هذا المزيج من هوية الشخص مع التأكد من أنه لا يمكنه الذهاب إلا إلى حيث يسمح له دوره بالذهاب.
قم بتعيين أدوار واضحة للجميع - المطورين والمهندسين ومستخدمي واجهة برمجة التطبيقات (API) والرؤساء. استمر في التحقق من من يمكنه فعل ما للتأكد من أنه لا يمكنه سوى فعل ما يتعين عليه فعله. قم بإيقاف الوصول لأولئك الذين لا يستخدمون حساباتهم لتقليل المخاطر.
من المهم مراقبة كيفية حدوث عمليات تسجيل الدخول والإجراءات الأخرى لاكتشاف المخاطر المحتملة والتعامل معها. احتفظ بسجلات الوصول التفصيلية وابحث عن الأنماط الغريبة.
يجب أن تظهر السجلات وقت نجاح عمليات تسجيل الدخول وفشلها، مما يساعد على اكتشاف المشكلات مثل المطالبات الفردية للبحث في المزيد. قم بإعداد تنبيهات سريعة عند حدوث شيء غريب. أيضًا، لديك خطط جاهزة للمشكلات الخاصة بالذكاء الاصطناعي واستخدم الأدوات المصممة لمراقبة الأنماط الغريبة أو النقاط الغريبة في الشبكة في أنظمة LLM. يمكن للبرامج المتقدمة مثل Azure Sentinel الاطلاع على البيانات الضخمة من أنظمة LLM، والعثور على علامات مخفية لمشاكل السلامة.
عندما تستخدم المصادقة متعددة العوامل (MFA) للعمل في أنظمة كبيرة، فإنك تريد التأكد من أنها قوية وسهلة الاستخدام أيضًا. الهدف هو جعل نظامك أكثر أمانًا دون جعل الأمر صعبًا على المستخدمين.
تساعد الأدوات السحابية في تسهيل إدارة MFA في الإعدادات الكبيرة. تتيح لك أدوات مثل Azure Active Directory وAWS IAM وGoogle Cloud Identity تسجيل الدخول مرة واحدة لجميع الأجزاء، مع التأكد من أن كل إدخال آمن ومتناسب معًا بشكل جيد.
استخدم قاعدة "الوصول الأقل المطلوب" عند تحديد من يمكنه الدخول إلى ماذا. على سبيل المثال، اسمح لمنشئي المحتوى بالوصول إلى الأجزاء التي يحتاجون إليها فقط، بينما قد يحتاج أعضاء الفريق الذين يديرون الأمور إلى رؤية المزيد. ولا تنس: "قم بتشغيل MFA في كل مكان!"
استخدم السجلات السحابية لمراقبة استخدام واجهة برمجة التطبيقات (API) وما يفعله المستخدمون. تساعد هذه السجلات أدوات الأمان الخاصة بك على اكتشاف الأعمال الغريبة بسرعة. تأكد من أن جميع المحادثات مع نظامك الكبير سرية حتى لا يتمكن أي شخص من الحصول على البيانات المهمة، مثل المطالبات والإجابات. قصة سامسونج هي بمثابة تحذير - فالعمال بالصدفة يقومون بالكشف عن معلومات أساسية عن طريق وضع كود حساس على ChatGPT، مما يجعل الشركة تتوقف عن استخدامه.
بالنسبة للأماكن التي تحتوي على العديد من الحاويات، يعد وجود طريقة واحدة للتحقق من الأشخاص الذين يدخلون أمرًا أساسيًا.
تحتاج الأنظمة ذات الحاويات إلى محادثات آمنة بين الخدمات. يؤدي استخدام الـ MFA إلى تقليل 99.9% من هجمات الروبوتات، مما يجعلها خطوة أساسية للحفاظ على أمان إعدادك.
تعد بوابات واجهة برمجة التطبيقات (API) المكان الرئيسي لمشاهدة من يدخل ومن لا يدخل. بدلاً من السماح لكل خدمة صغيرة بالتعامل مع الأمان، تتأكد البوابة من مرور الطلبات المقبولة فقط، مما يحافظ على سلاسة الأمان عبر الإعداد الخاص بك.
تساعد أدوات مثل Kubernetes في وضع القواعد، مثل الحاجة إلى MFA للوصول إلى الحاويات. يمكن أن يؤدي تعيين الأدوار في إعدادات الحاوية إلى تقليل الدخول غير المرغوب فيه بنسبة تزيد عن 60%. انظر إلى إعداد الحاوية الخاصة بك للعثور على النقاط الرئيسية لـ MFA، خاصة حيث تذهب البيانات الرئيسية أو حيث يتم اتخاذ القرارات الكبيرة.
يؤدي استخدام TLS المتبادل (mTLS) أيضًا إلى تقليل مخاطر هجمات الوسطاء - تشهد المجموعات انخفاضًا بنسبة 70% في المخاطر بهذه الطريقة. يعمل هذا بشكل جيد حيث يجب أن تكون الخدمات متأكدة من بعضها البعض.
مع نمو الأنظمة الكبيرة، فإن جعل كيفية إضافة المستخدمين وإزالتهم تلقائيًا يساعد في الحفاظ على عمل MFA بشكل جيد. يستغرق القيام بذلك يدويًا الكثير من الوقت وقد يكون محفوفًا بالمخاطر. على سبيل المثال، أقل من شركة واحدة من كل 10 شركات تجعل إضافة التطبيقات للأشخاص الجدد تلقائيًا، وأكثر من 80% يستخدمون طرقًا بسيطة مثل رسائل البريد الإلكتروني والأوراق لإدارة الدخول.
إن التمسك بالطرق القديمة يمكن أن يفتح ثغرات أمنية كبيرة. على سبيل المثال، عندما يغادر الأشخاص، إذا كنت بطيئًا في إيقاف وصولهم، فقد تظل حساباتهم مفتوحة لفترة طويلة جدًا. في الواقع، تجد 60% من الشركات أن الطرق اليدوية لإضافة الأشخاص أو نقلهم أو إزالتهم تمثل مشكلة كبيرة.
يمكن للآلات إصلاح هذه المشكلات عن طريق مزج أدوات الموارد البشرية مع مواقع رعاية الهوية. عندما يأتي عامل جديد، يحصل على إعدادات الحساب ويبدأ MFA على الفور. وأيضًا، عندما يغادر أحدهم، ينقطع طريقهم إلى الداخل بسرعة. يمكن أن يؤدي استخدام الآلات لمهام JML إلى تقليل الحاجة إلى العمل الشاق بنسبة تصل إلى 70%.
تأكد من أن أداة الموارد البشرية الخاصة بك هي المكان الرئيسي لتغييرات المعرف. استخدم قواعد بسيطة مثل SCIM لتسهيل عمليات إعداد الحساب وإيقاف تشغيله، واعمل باستخدام أدوات مساعدة تكنولوجيا المعلومات مثل ServiceNow للعناية بالفترة بأكملها، بدءًا من إنشاء الحسابات ووصولاً إلى استعادة الأجهزة.
يمكن لأماكن الهوية التي تديرها الذكاء الاصطناعي أن تحافظ على أمان الأشياء بشكل أفضل من خلال النظر في كيفية تصرف المستخدمين، ورؤية المحاولات المحفوفة بالمخاطر للدخول، وإخبار الخطوات اللازمة لتقليل المخاطر.
__XLATE_24__
"الأمن ليس حدثا يحدث لمرة واحدة. إنه عملية مستمرة." - جون مالوي
ابدأ بالمهام السهلة وقم بتنمية وظائف الأتمتة لديك ببطء. أولاً، التعامل مع الوظائف المعتادة، ثم التعامل مع المهام النادرة والحالات الخاصة. هذه الطريقة للقيام بذلك خطوة بخطوة لا تجعل مهام السلامة الخاصة بك بسيطة فحسب، بل تجعل أيضًا حراسة أنظمة LLM الخاصة بك أفضل مع مرور الوقت.
قد يكون من الصعب وضع MFA في إعدادات LLM. تواجه العديد من المجموعات حظرًا يؤدي إلى إبطاء الاستخدام وإزعاج المستخدمين. ومع ذلك، من خلال الخطط الجيدة، يمكنك معالجة هذه المشكلات بشكل جيد.
المشكلة الكبيرة في أسلوب MFA هي أنه يوقف تدفق العمل. في كثير من الأحيان، قد يؤدي طلب عمليات التحقق إلى كسر التركيز، خاصة عندما يكون الوصول السريع إلى النماذج وواجهات برمجة التطبيقات أمرًا أساسيًا.
يمكن أن يساعد برنامج Adaptive MFA في حل هذه المشكلة عن طريق ضبط خطوات السلامة بناءً على كيفية تصرف المستخدمين، أو مكان تواجدهم، أو الجهاز الذي يستخدمونه. تسمح الطرق البيومترية، مثل لمس الإصبع أو فحص الوجه، بإجراء فحوصات سريعة، وتفادي عمليات التعطيل المرتبطة برموز الرسائل النصية القصيرة، والتي يمكن اقتحامها. على سبيل المثال، يؤدي مزج تسجيل الدخول الموحد (SSO) مع عمليات التحقق الذكية إلى تقليل طلبات MFA مع الحفاظ على إجراءات الأمان.
من المهم ألا تعتمد فقط على رموز الرسائل القصيرة. هذه ليست آمنة بسبب مخاطر مثل تغيير بطاقة SIM أو قطعها. اختر خيارات مثل الرموز من التطبيقات، أو مفاتيح الأمان، أو الاختيارات البيومترية لمزيد من الأمان والسهولة.
يجب أن يكون MFA قيد التشغيل دائمًا لإعدادات المفاتيح. يمكن أن يؤدي اختيار هذا الخيار إلى تعريض مجموعتك لمخاطر كبيرة.
"MFA should be handled in a way that improves the authentication process and makes it seamless for your employees. One way to do this is by incorporating adaptive MFA." – Heidi King, Author, Strata.io
"MFA should be handled in a way that improves the authentication process and makes it seamless for your employees. One way to do this is by incorporating adaptive MFA." – Heidi King, Author, Strata.io
بمجرد أن نسهل الأمور على المستخدم، فإن الخطوة التالية هي إضافة أسلوب MFA جيدًا إلى جميع أجزاء عمل LLM الخاص بك.
غالبًا ما تحتاج خطوات LLM إلى برامج الروبوت واستدعاءات واجهة برمجة التطبيقات (API) والعديد من أنواع العمل - وكلها يمكن أن تنقطع إذا قمت بإضافة خطوات مصادقة خاطئة. المفتاح هو وضع MFA في أنظمتك دون إيقاف كيفية عملها.
بالنسبة للخطوات التي تحتاج إلى محادثات سريعة حول واجهة برمجة التطبيقات (API)، وحسابات الخدمة والعناية القوية بالرموز، تأكد من أن الأمور آمنة دون الحاجة إلى التدريب العملي على MFA. يعد هذا أمرًا رائعًا بالنسبة للروبوتات ومحادثات واجهة برمجة التطبيقات. أيضًا، يجب أن يمتزج MFA جيدًا مع أدوات مثل قادة الحاويات، وعمليات التحقق من الإصدار، وتدفقات CI/CD للحفاظ على سلاسة الأمور.
في مواقع مثل Prompts.ai، التي تتعامل مع الرموز المميزة والعمل المباشر في نموذج الدفع، يجب على MFA التحقق من المستخدمين بسرعة لإيقاف عمليات التعطيل في خطوات مثل تخمينات النماذج أو إنشاء المحتوى.
طريقة الإطلاق خطوة بخطوة جيدة. ابدأ بالأجزاء الرئيسية لإعداد LLM الخاص بك، مثل نقاط التدريب النموذجية ونقاط البيانات الحساسة. قم بإحضار المزيد من MFA ببطء، وقم بإصلاح المشكلات عند ظهورها دون إفساد النظام بأكمله.
إن وضع أسلوب MFA ليس مجرد شيء لمرة واحدة. مع نمو إعدادات LLM الخاصة بك، تحتاج إلى مراقبة التحديثات والحفاظ عليها لتبقى آمنة.
قم بالتحقق كل ثلاثة أشهر وشاهد أجزاء تسجيل الدخول لترى التحركات الغريبة. قم بإعداد التنبيهات للعديد من محاولات تسجيل الدخول الفاشلة لاكتشاف الأشياء السيئة مبكرًا.
عندما تقوم بإحضار نماذج جديدة، أو واجهات برمجة التطبيقات (APIs)، أو طرق لضم الأشياء إلى قائمة LLM الخاصة بك، فإن اختبار المطابقة هو المفتاح. اختبر مسارات تسجيل الدخول مع كل إضافة جديدة للتأكد من تطابق جميع الأجزاء بشكل جيد.
حافظ على تحديث MFA الخاص بك بأحدث الأجزاء الآمنة، خاصة إذا كانت إعداداتك تلامس البيانات الحساسة أو النماذج المملوكة. غالبًا ما يكون تعليم المستخدمين أمرًا أساسيًا - يحتاج الأشخاص الجدد إلى معرفة كيفية استخدام أسلوب MFA بشكل صحيح.
احتفظ أيضًا بسجلات واضحة لإعدادات MFA الخاصة بك. وهذا يضمن أن فريقك يعرف كيفية إصلاح المشكلات والتعامل معها بسرعة وأمان.
يعد التعامل مع هذه الاختبارات أمرًا أساسيًا لبناء إعدادات LLM كبيرة وآمنة. على الرغم من أن تطبيق أسلوب التمويل المتعدد العوامل يتطلب جهدًا في البداية، إلا أن النتائج الجيدة والطويلة لإيقاف فترات الراحة السيئة تستحق أكثر من العمل الشاق الأول.
للحفاظ على نماذج اللغات الكبيرة (LLM) آمنة، يعد استخدام المصادقة متعددة العوامل (MFA) أمرًا أساسيًا، خاصة عندما تعتمد المزيد من المجموعات على هذه الأنظمة في المهام المهمة. لقد حان الوقت لتعزيز الأمن للبقاء أقوياء وجاهزين لمواجهة المخاطر القادمة. يتحدث الجزء التالي عن أفضل أساليب أسلوب التمويل المتعدد (MFA) التي تساعد على البقاء آمنًا في عالم تتغير فيه التهديدات دائمًا.
للحصول على أمان قوي، يجب على المجموعات استخدام MFA في كل مكان بدءًا من رسائل البريد الإلكتروني عبر الإنترنت وحتى الأنظمة عالية المستوى التي تقوم بتشغيل إعدادات LLM. يؤدي القيام بذلك في كل مكان إلى تغطية نقاط الضعف وتعزيز خطوات تسجيل الدخول.
باستخدام التحكم في الوصول استنادًا إلى المهام التي تتضمن MFA، يمكن للشركات إنشاء إعداد أمان يناسب ما يحتاجه كل مستخدم. على سبيل المثال، قد يحصل المستخدمون العاديون على رموز على هواتفهم، ولكن يجب على الرؤساء في المجالات الرئيسية استخدام الرموز الصلبة أو مسح أشياء مثل الوجوه أو الأصابع.
من المهم أيضًا مراقبة وتتبع من يقوم بتسجيل الدخول والخروج دائمًا. يتيح لك هذا معرفة ما إذا حدث شيء غريب أو إذا حاول شخص ما ارتكاب خطأ. تنص إرشادات مثل تلك الصادرة عن NIST على التحقق من قواعد الوصول وتحديثها سنويًا على الأقل، وطلب عمليات فحص MFA كل 30 يومًا لتطبيقات الويب، حتى على الأجهزة التي تثق بها.
ورغم أن وزارة الخارجية تلبي الآن الاحتياجات الأمنية الحالية، إلا أنها يتعين عليها أيضاً أن تستعد لمواجهة المشاكل الجديدة. تعتبر المصادقة التكيفية، التي تغير الأمان بناءً على المخاطر، خطوة ذكية. لقد أدى هذا إلى إيقاف أكثر من 99.99% من الهجمات على الحسابات.
تعمل التكنولوجيا الجديدة مثل الذكاء الاصطناعي للعثور على التهديدات وطرق تسجيل الدخول بدون كلمات مرور على تعزيز الأمان أيضًا. أصبحت أشياء مثل المفاتيح المرتبطة بالأجهزة وعمليات فحص الوجه شائعة في إعدادات العمل الكبيرة، خاصة بالنسبة لأدوات مثل Prompts.ai التي تتم إدارتها وفقًا لخطة الدفع أولاً بأول.
إن استخدام أفكار الثقة المعدومة - التي تتحقق من الهويات والأجهزة طوال الوقت - يتجاوز الحدود الأمنية القديمة، مما يجعل الدفاعات أقوى بكثير.
أكثر من مجرد الحفاظ على الأشياء آمنة، فإن استخدام أسلوب MFA بشكل جيد يجلب المزيد من الثقة. يعد هذا أمرًا حيويًا حيث يتعامل المستخدم العادي الآن مع أكثر من 40 تطبيقًا للهاتف. مثل هذه الخطوات لا تحافظ على إعدادات LLM آمنة فحسب، بل تجعلها سهلة النمو وسهلة الاستخدام أيضًا.
الاستعداد للمستقبل يعني العمل الآن. يعد الحفاظ على القواعد متجددة، وتعليم الفرق كيفية رؤية عمليات الاحتيال المخادعة، واستخدام MFA الذي يتصدى للتصيد الاحتيالي مثل FIDO2 من الخطوات الأساسية. إن استثمار الأموال في برنامج MFA القوي يعني الآن أنه مع نمو استخدام LLM، ينمو أمانها أيضًا، مما يؤدي إلى نمو مؤكد وآمن للذكاء الاصطناعي في المستقبل.
إن استخدام أكثر من دليل واحد يثبت هويتك يجعل اختراق أنظمة الذكاء الاصطناعي الكبيرة أكثر صعوبة من خلال التأكد من أن الأشخاص يتحققون من هويتهم بطريقتين على الأقل. قد تتضمن هذه الطرق كلمة سرية لا يعرفها أحد سواك، أو عنصرًا خاصًا لا يملكه أحد سواك، أو جزءًا من جسدك، مثل بصمة الإصبع. هذا المزيج من الشيكات يبني جدارًا قويًا يمنع الأشخاص الذين لا ينبغي لهم الدخول.
ومن خلال إضافة هذا الجدار الإضافي، فإنه يحافظ على أمان المعلومات المهمة، ويبقي الذكاء الاصطناعي يعمل كما ينبغي، ويقلل من طرق حدوث الهجمات السيئة. بالنسبة للمجموعات التي تستخدم أنظمة الذكاء الاصطناعي الكبيرة التي تحتاج إلى التعامل مع الكثير من البيانات، يعد وضع هذا النوع من الحماية خطوة حيوية للتأكد من أن الأمان محكم وموثوق.
