Nutzungsbasierte Abrechnung - AI Model Orchestration and Workflows Platform
Die Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA) ist der Schlüssel für sichere LLM-Systeme (Big Language Model). Diese Systeme verfügen über Schlüsseldaten, sind besonderen Risiken wie API-Schwachstellen ausgesetzt und erfordern strenge Kontrollen darüber, wer eindringt. Laut Microsoft stoppt MFA über 99,9 % der Kontoangriffe und ist daher ein Muss für die Sicherheit von LLM-Bereichen.
Setzen Sie MFA auf allen Ebenen ein (Benutzerkonten, APIs, Admin-Tools). Kombinieren Sie MFA mit rollenbasierten Prüfungen, um Zugriffsbeschränkungen festzulegen. Beobachten und protokollieren Sie, wer hereinkommt, um seltsame Handlungen zu entdecken. Nutzen Sie MFA-Tools aus der Cloud (z. B. Azure AD, AWS IAM) für wachsende Anforderungen. Machen Sie die Benutzerverwaltung automatisch, um Starts und Stopps zu vereinfachen. - Setzen Sie MFA auf allen Ebenen ein (Benutzerkonten, APIs, Admin-Tools). - Kombinieren Sie MFA mit rollenbasierten Prüfungen, um Zugriffsbeschränkungen festzulegen. - Beobachten und protokollieren Sie, wer hereinkommt, um seltsame Handlungen zu entdecken. - Nutzen Sie MFA-Tools aus der Cloud (z. B. Azure AD, AWS IAM) für wachsende Anforderungen. - Machen Sie die Benutzerverwaltung automatisch, um Starts und Stopps zu vereinfachen. - Setzen Sie MFA auf allen Ebenen ein (Benutzerkonten, APIs, Admin-Tools). - Kombinieren Sie MFA mit rollenbasierten Prüfungen, um Zugriffsbeschränkungen festzulegen. - Beobachten und protokollieren Sie, wer hereinkommt, um seltsame Handlungen zu entdecken. - Nutzen Sie MFA-Tools aus der Cloud (z. B. Azure AD, AWS IAM) für wachsende Anforderungen. - Machen Sie die Benutzerverwaltung automatisch, um Starts und Stopps zu vereinfachen.
Indem sie MFA an die erste Stelle setzen und diese Schritte anwenden, können Gruppen sichere, große LLM-Systeme aufbauen, die Risiken reduzieren und Regeln einhalten.
Um jeden Weg in Large Language Model (LLM)-Systemen sicher zu halten, ist es wichtig, an allen Stellen Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA) zu verwenden – Benutzerbildschirme, APIs, Tools und Netzwerkverbindungen. Dieser Schritt stellt sicher, dass LLM-Setups volle Sicherheit bieten.
In einem LLM-System muss jeder Zugang sicher sein. Verwenden Sie starke MFA und weitere Schritte, um Dinge wie die Sicherheit von KI-Arbeitsplätzen mit Benutzerinformationen, Verwaltungstools und Netzwerkverbindungen zu gewährleisten. Diese KI-Spots können beispielsweise API-Schlüssel, OAuth- oder JWT-Tokens verwenden, sodass nur zugelassene Personen Zutritt haben.
Admin-Tools, die über einen hohen Zugriff verfügen, benötigen mehr Pflege. Erstellen Sie Regeln dafür, wer reinkommt, überprüfen Sie, wer reinkommt, und führen Sie Protokolle aller Benutzer und Apps, die diese Tools verwenden. Begrenzen Sie, wie oft diese Systeme erreicht werden können, und achten Sie auf seltsame Ereignisse. Nutzen Sie Zero Trust, das bei jeder Bewegung Kontrollen und Codierungen erfordert, um es noch sicherer zu machen.
Die Verwendung von MFA mit rollenbasiertem Zugriff (RBAC) erhöht die Sicherheit der LLM-Arbeit. Diese Mischung überprüft, wer jemand ist, und stellt gleichzeitig sicher, dass er nur dorthin gehen kann, wo seine Rolle ihn zulässt.
Legen Sie klare Rollen für alle fest – Entwickler, Ingenieure, API-Benutzer und Vorgesetzte. Überprüfen Sie ständig, wer was tun kann, um sicherzustellen, dass er nur das tun kann, was er tun muss. Deaktivieren Sie den Zugriff für diejenigen, die ihr Konto nicht nutzen, um Risiken zu reduzieren.
Es ist wichtig zu beobachten, wie Anmeldungen und andere Aktionen ablaufen, um mögliche Gefahren zu erkennen und zu bekämpfen. Führen Sie detaillierte Zugriffsprotokolle und suchen Sie nach seltsamen Mustern.
In den Protokollen sollten sowohl erfolgreiche als auch fehlgeschlagene Anmeldungen angezeigt werden, um Probleme wie ungewöhnliche Aufforderungen zur genaueren Untersuchung zu erkennen. Richten Sie schnelle Benachrichtigungen ein, wenn etwas Seltsames passiert. Halten Sie außerdem Pläne für KI-spezifische Probleme bereit und verwenden Sie Tools, die darauf ausgelegt sind, in LLM-Systemen nach ungewöhnlichen Mustern oder Netzwerkstellen Ausschau zu halten. Fortgeschrittene Programme wie Azure Sentinel können die riesigen Datenmengen von LLM-Systemen durchsuchen und versteckte Anzeichen von Sicherheitsproblemen finden.
Wenn Sie die Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA) in großen Systemen einsetzen, möchten Sie sicherstellen, dass sie stark, aber auch einfach zu verwenden ist. Ziel ist es, Ihr System sicherer zu machen, ohne es den Benutzern zu erschweren.
Cloud-Tools erleichtern die Verwaltung von MFA in großen Setups. Mit Tools wie Azure Active Directory, AWS IAM und Google Cloud Identity können Sie sich für alle Teile einmal anmelden und so sicherstellen, dass jeder Eintrag sicher ist und gut zusammenpasst.
Verwenden Sie die Regel „geringster Zugriff erforderlich“, wenn Sie festlegen, wer worauf zugreifen darf. Ermöglichen Sie beispielsweise Erstellern, nur die Teile zu erreichen, die sie benötigen, während Teammitglieder, die Dinge verwalten, möglicherweise mehr sehen müssen. Und vergessen Sie nicht: „MFA überall einschalten!“
Verwenden Sie Cloud-Protokolle, um die API-Nutzung und die Aktivitäten der Benutzer im Auge zu behalten. Diese Protokolle helfen Ihren Sicherheitstools, seltsame Handlungen schnell zu erkennen. Stellen Sie sicher, dass alle Gespräche mit Ihrem großen System geheim sind, damit niemand auf wichtige Daten wie Eingabeaufforderungen und Antworten zugreifen kann. Die Samsung-Geschichte ist eine Warnung: Mitarbeiter geben versehentlich wichtige Informationen preis, indem sie vertraulichen Code in ChatGPT einfügen, was das Unternehmen dazu bringt, diesen nicht mehr zu verwenden.
Bei Orten mit vielen Containern ist es wichtig, eine Möglichkeit zu haben, zu kontrollieren, wer reinkommt.
Systeme mit Containern benötigen sichere Gespräche zwischen Diensten. Durch den Einsatz von MFA werden 99,9 % der Roboterangriffe reduziert, was ihn zu einem wichtigen Schritt für die Sicherheit Ihres Setups macht.
API-Gateways sind der wichtigste Ort, um zu beobachten, wer reinkommt und wer nicht. Anstatt die Sicherheit jedem kleinen Dienst zu überlassen, stellt das Gateway sicher, dass nur genehmigte Anfragen durchgelassen werden, sodass die Sicherheit in Ihrem gesamten Setup reibungslos gewährleistet ist.
Tools wie Kubernetes helfen dabei, Regeln festzulegen, z. B. die Notwendigkeit von MFA, um in Container zu gelangen. Durch das Festlegen von Rollen in Container-Setups kann der unerwünschte Zugriff um mehr als 60 % reduziert werden. Sehen Sie sich Ihre Containerkonfiguration an, um wichtige Stellen für MFA zu finden, insbesondere dort, wo wichtige Daten gespeichert werden oder wo wichtige Entscheidungen getroffen werden.
Durch die Verwendung von gegenseitigem TLS (mTLS) wird auch das Risiko von Mittelsmann-Angriffen erheblich verringert – Gruppen verzeichnen auf diese Weise einen Risikorückgang um 70 %. Dies funktioniert gut, wenn Dienste voneinander überzeugt sein müssen.
Wenn große Systeme wachsen, trägt das automatische Hinzufügen und Entfernen von Benutzern dazu bei, dass MFA weiterhin reibungslos funktioniert. Dies von Hand zu erledigen, kostet viel Zeit und kann riskant sein. Beispielsweise ermöglicht weniger als jedes zehnte Unternehmen das automatische Hinzufügen von Apps für neue Personen, und über 80 % nutzen einfache Möglichkeiten wie E-Mails und Tabellen, um den Zugang zu verwalten.
Das Festhalten an alten Vorgehensweisen kann zu großen Sicherheitslücken führen. Wenn beispielsweise Personen das Konto verlassen und Sie den Zugriff nur langsam sperren, kann es sein, dass ihre Konten zu lange geöffnet bleiben. Tatsächlich empfinden 60 % der Unternehmen manuelle Methoden zum Hinzufügen, Verschieben oder Entfernen von Personen als großen Aufwand.
Maschinen können diese Probleme beheben, indem sie HR-Tools mit ID-Pflegeseiten kombinieren. Wenn ein neuer Mitarbeiter eintrifft, werden die Konten eingerichtet und MFA beginnt sofort. Außerdem wird einem beim Verlassen schnell der Zugang versperrt. Der Einsatz von Maschinen für JML-Aufgaben kann den Aufwand an harter Arbeit um bis zu 70 % reduzieren.
Stellen Sie sicher, dass Ihr HR-Tool der Hauptort für ID-Änderungen ist. Verwenden Sie einfache Regeln wie SCIM, um die Einrichtung und Schließung von Konten reibungslos zu gestalten, und arbeiten Sie mit IT-Hilfstools wie ServiceNow zusammen, um den gesamten Zeitraum von der Kontoerstellung bis zur Wiederherstellung der Geräte abzudecken.
KI-gesteuerte Ausweisstellen können für mehr Sicherheit sorgen, indem sie beobachten, wie sich Benutzer verhalten, riskante Zutrittsversuche erkennen und Maßnahmen zur Risikominimierung aufzeigen.
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„Sicherheit ist kein einmaliges Ereignis. Es ist ein fortlaufender Prozess.“ - John Malloy
Beginnen Sie mit einfachen Aufgaben und erweitern Sie langsam Ihre Automatisierungsaufgaben. Erledigen Sie zunächst die üblichen Aufgaben und dann seltene Aufgaben und Sonderfälle. Diese Schritt-für-Schritt-Anleitung vereinfacht nicht nur Ihre Sicherheitsaufgaben, sondern verbessert mit der Zeit auch den Schutz Ihrer LLM-Systeme.
Es kann schwierig sein, MFA in LLM-Setups zu integrieren. Viele Gruppen sind mit Blockaden konfrontiert, die die Nutzung verlangsamen und Benutzer verärgern. Doch mit guten Plänen können Sie diese Probleme gut angehen.
Ein großer Kritikpunkt an MFA ist, dass es den Arbeitsfluss stoppt. Wenn Sie nach Schecks fragen, kann dies oft den Fokus beeinträchtigen, vor allem dann, wenn ein schneller Zugriff auf Modelle und APIs von entscheidender Bedeutung ist.
Adaptive MFA kann dabei helfen, dieses Problem zu beheben, indem die Sicherheitsmaßnahmen basierend darauf angepasst werden, wie sich Benutzer verhalten, wo sie sich befinden oder welches Gerät sie verwenden. Biometrische Methoden wie Fingerberührung oder Gesichtskontrolle ermöglichen schnelle Kontrollen und umgehen die Verzögerungen, die mit SMS-Codes verbunden sind, in die eingeschnitten werden kann. Wenn Sie beispielsweise Single Sign-On (SSO) mit intelligenten Prüfungen kombinieren, werden MFA-Anfragen reduziert und gleichzeitig die Sicherheit gewährleistet.
Es ist wichtig, sich nicht nur auf SMS-Codes zu verlassen. Diese sind aufgrund von Gefahren wie SIM-Änderungen oder -Kürzungen nicht so sicher. Entscheiden Sie sich für mehr Sicherheit und Komfort und entscheiden Sie sich für Codes aus Apps, Sicherheitsschlüssel oder biometrische Picks.
MFA muss für wichtige Setups immer aktiviert sein. Eine Auswahl kann Ihre Gruppe großen Risiken aussetzen.
"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
Sobald wir es dem Benutzer leicht gemacht haben, besteht der nächste Schritt darin, MFA in alle Teile Ihrer LLM-Arbeit zu integrieren.
LLM-Schritte erfordern oft Bots, API-Aufrufe und viele andere Arbeiten – die alle kaputt gehen können, wenn Sie Authentifizierungsschritte falsch hinzufügen. Der Schlüssel liegt darin, MFA in Ihre Systeme zu integrieren, ohne deren Funktionsweise zu unterbrechen.
Bei Schritten, die schnelle API-Gespräche, Dienstkonten und eine strenge Token-Pflege erfordern, stellen Sie sicher, dass die Dinge sicher sind, ohne dass eine praktische MFA erforderlich ist. Das eignet sich hervorragend für Bots und API-Chats. Außerdem sollte MFA gut mit Tools wie Container-Leadern, Versionsprüfungen und CI/CD-Abläufen kombiniert werden, um einen reibungslosen Ablauf zu gewährleisten.
Auf Websites wie prompts.ai, die Tokens und Live-Arbeit in einem Bezahlmodell verarbeiten, sollte MFA Benutzer schnell überprüfen, um Verzögerungen bei Schritten wie Modellschätzungen oder der Erstellung von Inhalten zu verhindern.
Eine schrittweise Einführung ist gut. Beginnen Sie mit wichtigen Teilen Ihres LLM-Setups, z. B. Modelltrainingspunkten und sensiblen Datenpunkten. Führen Sie langsam mehr MFA ein und beheben Sie auftretende Probleme, ohne das gesamte System durcheinander zu bringen.
Der Einsatz von MFA ist nicht nur eine einmalige Sache. Wenn Ihre LLM-Setups wachsen, müssen Sie ein Auge darauf haben und Aktualisierungen durchführen, um sicher zu bleiben.
Führen Sie alle drei Monate Kontrollen durch und beobachten Sie die Anmeldebits, um ungewöhnliche Bewegungen zu erkennen. Richten Sie Benachrichtigungen für viele fehlgeschlagene Anmeldeversuche ein, um schlechte Dinge frühzeitig zu erkennen.
Wenn Sie neue Modelle, APIs oder Möglichkeiten zum Hinzufügen von Dingen zu Ihrer LLM-Liste hinzufügen, sind entsprechende Tests von entscheidender Bedeutung. Testen Sie die Anmeldepfade bei jedem neuen Hinzufügen, um sicherzustellen, dass alle Teile gut übereinstimmen.
Halten Sie Ihr MFA mit den neuesten sicheren Bits auf dem neuesten Stand, insbesondere wenn Ihre Setups sensible Daten oder eigene Modelle berühren. Oftmals ist es wichtig, die Benutzer zu schulen – neue Leute müssen wissen, wie man MFA richtig nutzt.
Führen Sie außerdem klare Aufzeichnungen über Ihre MFA-Einrichtung. Dadurch wird sichergestellt, dass Ihr Team weiß, wie es Probleme schnell und sicher beheben und bearbeiten kann.
Der Umgang mit diesen Tests ist der Schlüssel zum Aufbau großer und sicherer LLM-Setups. Auch wenn die Einführung von MFA am Anfang Arbeit erfordert, sind die guten, langfristigen Ergebnisse, die durch das Stoppen schlimmer Brüche erzielt werden, mehr wert als die erste harte Arbeit.
Um die Sicherheit großer Sprachmodelle (LLM) zu gewährleisten, ist die Verwendung der Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA) von entscheidender Bedeutung, insbesondere wenn sich mehr Gruppen für wichtige Aufgaben auf diese Systeme verlassen. Jetzt ist es an der Zeit, die Sicherheit zu erhöhen, um stark und gewappnet für kommende Risiken zu bleiben. Im nächsten Teil geht es um die besten MFA-Methoden, die dazu beitragen, in einer Welt, in der sich die Bedrohungen ständig ändern, sicher zu bleiben.
Um eine starke Sicherheit zu gewährleisten, müssen Gruppen MFA überall nutzen, von Online-E-Mails bis hin zu High-Level-Systemen, auf denen LLM-Setups ausgeführt werden. Wenn Sie dies überall tun, werden Schwachstellen abgedeckt und die Anmeldeschritte verbessert.
Durch die Verwendung einer auftragsbasierten Zugriffskontrolle mit MFA können Unternehmen ein Sicherheitssetup aufbauen, das den Anforderungen jedes Benutzers entspricht. Normale Benutzer erhalten beispielsweise möglicherweise Codes auf ihren Telefonen, Chefs in Schlüsselbereichen sollten jedoch harte Token oder Scans von Dingen wie Gesichtern oder Fingern verwenden.
Es ist auch wichtig, stets zu beobachten und zu verfolgen, wer sich an- und abmeldet. So können Sie sehen, ob etwas Seltsames passiert oder ob jemand versucht, einen Fehler zu machen. Richtlinien wie die des NIST besagen, dass die Zugriffsregeln mindestens einmal jährlich überprüft und aktualisiert werden müssen und alle 30 Tage eine MFA-Prüfung für Web-Apps verlangt werden soll, selbst auf Geräten, denen Sie vertrauen.
Während MFA nun den heutigen Sicherheitsanforderungen gerecht wird, muss es sich auch auf neue Probleme vorbereiten. Die adaptive Authentifizierung, die die Sicherheit je nach Risiko ändert, ist ein kluger Schachzug. Dadurch konnten über 99,99 % der Kontoangriffe gestoppt werden.
Neue Technologien wie KI zur Erkennung von Bedrohungen und Möglichkeiten zur Anmeldung ohne Passwörter erhöhen ebenfalls die Sicherheit. Dinge wie an Geräte gebundene Schlüssel und Gesichtsscans sind in großen Arbeitsumgebungen immer häufiger anzutreffen, vor allem bei Tools wie prompts.ai, die mit einem Pay-as-you-go-Plan auskommen.
Durch den Einsatz von Zero-Trust-Ideen, bei denen Identitäten und Geräte ständig überprüft werden, werden alte Sicherheitsgrenzen überschritten und die Abwehrkräfte wesentlich stärker.
Der gute Einsatz von MFA sorgt nicht nur für mehr Sicherheit, sondern schafft auch mehr Vertrauen und Zuversicht. Dies ist von entscheidender Bedeutung, da der typische Benutzer mittlerweile mit mehr als 40 Telefon-Apps zu tun hat. Solche Schritte sorgen nicht nur dafür, dass LLM-Setups sicher bleiben, sondern machen sie auch einfach zu erweitern und einfach zu verwenden.
Um für die Zukunft gerüstet zu sein, muss jetzt gehandelt werden. Wichtige Maßnahmen sind die Aufrechterhaltung aktueller Regeln, das Erkennen kniffliger Betrügereien durch Teams und die Verwendung von MFA, die Phishing-Angriffen wie FIDO2 standhält. Wenn man jetzt Geld in eine solide MFA investiert, bedeutet dies, dass mit zunehmender LLM-Nutzung auch deren Sicherheit zunimmt, was zu einem sicheren und sicheren KI-Wachstum in der Zukunft führt.
Wenn Sie mehr als einen Beweis dafür verwenden, wer Sie sind, wird es schwieriger, in große KI-Systeme einzudringen, da sichergestellt wird, dass die Leute auf mindestens zwei Arten überprüfen, wer sie sind. Zu diesen Methoden kann ein geheimes Wort gehören, das nur Sie kennen, ein besonderer Gegenstand, den nur Sie besitzen, oder ein Teil Ihres Körpers, wie etwa ein Fingerabdruck. Diese Kombination von Kontrollen bildet eine starke Mauer, die Menschen fernhält, die nicht hineingehen sollten.
Durch das Hinzufügen dieser zusätzlichen Mauer werden wichtige Informationen geschützt, die KI funktioniert wie gewünscht und es werden weniger Möglichkeiten für böse Angriffe geschaffen. Für Gruppen, die große KI-Systeme verwenden, die viele Daten verarbeiten müssen, ist die Einführung dieser Art von Schutz ein wichtiger Schritt, um sicherzustellen, dass die Sicherheit streng und vertrauenswürdig ist.
