Paiement à l'Usage - AI Model Orchestration and Workflows Platform
L'authentification multifacteur (MFA) est essentielle pour garantir la sécurité des systèmes Big Language Model (LLM). Ces systèmes disposent de données clés, sont confrontés à des risques particuliers tels que les points faibles des API et nécessitent des contrôles stricts pour savoir qui entre. Microsoft affirme que MFA bloque plus de 99,9 % des attaques de compte, ce qui le rend indispensable pour assurer la sécurité des zones LLM.
Mettez MFA à tous les niveaux (comptes d'utilisateurs, API, outils d'administration). Mélangez l’authentification multifacteur avec des contrôles basés sur les rôles pour définir des limites d’accès. Regardez et enregistrez qui entre pour repérer les actes étranges. Utilisez les outils MFA du cloud (par exemple, Azure AD, AWS IAM) pour répondre à vos besoins croissants. Rendre automatique la gestion des utilisateurs pour faciliter les démarrages et les arrêts. - Mettez MFA sur tous les chemins (comptes utilisateurs, API, outils d'administration). - Mélangez MFA avec des contrôles basés sur les rôles pour définir des limites d'accès. - Regardez et enregistrez qui entre pour repérer les actes étranges. - Utilisez les outils MFA du cloud (par exemple, Azure AD, AWS IAM) pour les besoins croissants. - Rendre automatique la gestion des utilisateurs pour faciliter les démarrages et les arrêts. - Mettez MFA sur tous les chemins (comptes utilisateurs, API, outils d'administration). - Mélangez MFA avec des contrôles basés sur les rôles pour définir des limites d'accès. - Regardez et enregistrez qui entre pour repérer les actes étranges. - Utilisez les outils MFA du cloud (par exemple, Azure AD, AWS IAM) pour les besoins croissants. - Rendre automatique la gestion des utilisateurs pour faciliter les démarrages et les arrêts.
En donnant la priorité à l’AMF et en suivant ces étapes, les groupes peuvent créer de grands systèmes LLM sûrs qui réduisent les risques et respectent les règles.
Pour assurer la sécurité de chaque système dans les systèmes LLM (Large Language Model), il est essentiel d'utiliser l'authentification multifacteur (MFA) à tous les points : écrans utilisateur, API, outils et liens réseau. Cette étape garantit que les configurations LLM bénéficient d’une sécurité totale.
Chaque entrée doit être sécurisée dans un système LLM. Utilisez une MFA puissante et davantage d’étapes pour assurer la sécurité des éléments tels que l’endroit où l’IA fonctionne avec les informations utilisateur, les outils d’administration et les liens réseau. Par exemple, ces spots d'IA peuvent utiliser des clés API, des jetons OAuth ou JWT afin que seules les personnes autorisées puissent y accéder.
Les outils d’administration, qui ont un accès élevé, nécessitent plus de soins. Établissez des règles pour savoir qui entre, vérifiez qui passe et conservez des journaux de tous les utilisateurs et applications utilisant ces outils. Limitez le nombre de fois où ces systèmes peuvent être atteints et surveillez les événements étranges qui se produisent. Utilisez Zero Trust, qui nécessite des contrôles et du codage pour chaque mouvement, pour le rendre encore plus sûr.
L'utilisation de MFA avec accès basé sur les rôles (RBAC) ajoute plus de sécurité au travail LLM. Cette combinaison vérifie qui est une personne tout en s'assurant qu'elle ne peut aller que là où son rôle le lui permet.
Définissez des rôles clairs pour tous : développeurs, ingénieurs, utilisateurs d'API et patrons. Continuez à vérifier qui peut faire quoi pour vous assurer qu’ils ne peuvent faire que ce qu’ils doivent faire. Désactivez l'accès à ceux qui n'utilisent pas leur compte pour réduire les risques.
Il est important d’observer comment les connexions et autres actions se produisent pour repérer et gérer les dangers possibles. Conservez des journaux d’accès détaillés et recherchez des modèles étranges.
Les journaux doivent indiquer à la fois le moment où les connexions fonctionnent et celles où ils échouent, ce qui permet de détecter des problèmes tels que des invites étranges pour en savoir plus. Configurez des alertes rapides lorsque quelque chose de bizarre se produit. Préparez également des plans pour les problèmes spécifiques à l'IA et utilisez des outils conçus pour surveiller les modèles étranges ou les points étranges du réseau dans les systèmes LLM. Des programmes avancés comme Azure Sentinel peuvent examiner les énormes données des systèmes LLM et trouver des signes cachés de problèmes de sécurité.
Lorsque vous mettez en œuvre l'authentification multifacteur (MFA) dans de grands systèmes, vous voulez vous assurer qu'elle est solide mais également facile à utiliser. L’objectif est de rendre votre système plus sûr sans compliquer la tâche des utilisateurs.
Les outils cloud facilitent la gestion de la MFA dans les grandes configurations. Des outils tels qu'Azure Active Directory, AWS IAM et Google Cloud Identity vous permettent de vous connecter une seule fois pour toutes les parties, en vous assurant que chaque entrée est sécurisée et s'emboîte bien.
Utilisez la règle du « moindre accès nécessaire » lorsque vous définissez qui peut accéder à quoi. Par exemple, laissez les créateurs accéder uniquement aux parties dont ils ont besoin, tandis que les membres de l'équipe qui gèrent les choses pourraient avoir besoin d'en voir plus. Et n'oubliez pas : "Activez MFA partout !"
Utilisez les journaux cloud pour garder un œil sur l'utilisation des API et sur ce que font les utilisateurs. Ces journaux aident vos outils de sécurité à détecter rapidement les actes étranges. Assurez-vous que toutes les discussions avec votre grand système sont secrètes afin que personne ne puisse récupérer des données importantes, comme les invites et les réponses. L'histoire de Samsung est un avertissement : les employés ont divulgué par hasard des informations clés en mettant du code sensible sur ChatGPT, obligeant l'entreprise à cesser de l'utiliser.
Pour les endroits comportant de nombreux conteneurs, il est essentiel de disposer d’un moyen unique de vérifier qui entre.
Les systèmes dotés de conteneurs nécessitent des discussions sécurisées entre les services. L’utilisation de MFA réduit 99,9 % des attaques de robots, ce qui en fait une étape clé pour assurer la sécurité de votre configuration.
Les passerelles API sont le principal moyen de surveiller qui entre et qui n'y entre pas. Plutôt que de laisser chaque petit service gérer la sécurité, la passerelle s'assure que seules les demandes approuvées sont transmises, garantissant ainsi la sécurité dans toute votre configuration.
Des outils comme Kubernetes aident à établir des règles, comme la nécessité d'avoir MFA pour accéder aux conteneurs. La définition de rôles dans les configurations de conteneurs peut réduire les entrées indésirables de plus de 60 %. Examinez la configuration de votre conteneur pour trouver les endroits clés pour l’AMF, en particulier là où vont les données clés ou là où les grandes décisions sont prises.
L'utilisation de TLS mutuel (mTLS) réduit également considérablement le risque d'attaques intermédiaires : les groupes constatent ainsi une baisse des risques de 70 %. Cela fonctionne bien lorsque les services doivent être sûrs les uns des autres.
À mesure que les grands systèmes se développent, rendre automatique l’ajout et la suppression d’utilisateurs contribue au bon fonctionnement de l’authentification multifacteur. Faire cela à la main prend beaucoup de temps et peut être risqué. Par exemple, moins d’une entreprise sur dix rend automatique l’ajout d’applications pour les nouvelles personnes, et plus de 80 % utilisent des moyens simples comme les e-mails et les feuilles de calcul pour gérer l’accès.
S’en tenir aux anciennes méthodes peut ouvrir de grandes failles de sécurité. Par exemple, lorsque des personnes partent, si vous tardez à bloquer leur accès, leurs comptes risquent de rester ouverts trop longtemps. En fait, 60 % des entreprises trouvent très compliquées les méthodes manuelles d’ajout, de déplacement ou de suppression de personnes.
Les machines peuvent résoudre ces problèmes en combinant des outils RH avec des sites de soins d'identité. Lorsqu'un nouvel employé arrive, il obtient la configuration de son compte et l'authentification multifacteur démarre immédiatement. De plus, quand on part, l’entrée est rapidement coupée. L'utilisation de machines pour les tâches JML peut réduire jusqu'à 70 % le besoin de travail acharné.
Assurez-vous que votre outil RH est l'endroit principal pour les changements d'identité. Utilisez des règles simples comme SCIM pour faciliter la configuration et la fermeture des comptes, et travaillez avec des outils d'aide informatique comme ServiceNow pour prendre en charge l'ensemble du processus, de la création de comptes à la récupération des appareils.
Les lieux d'identification gérés par l'IA peuvent mieux assurer la sécurité des choses en examinant la façon dont les utilisateurs agissent, en repérant les tentatives d'entrée risquées et en indiquant les étapes à suivre pour réduire les risques.
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"La sécurité n'est pas un événement ponctuel. C'est un processus continu." -John Malloy
Commencez par des tâches faciles et développez lentement vos tâches d'automatisation. Traitez d’abord les tâches habituelles, puis gérez les tâches rares et les cas particuliers. Cette façon de procéder étape par étape simplifie non seulement vos tâches de sécurité, mais améliore également la protection de vos systèmes LLM au fil du temps.
Mettre MFA dans les configurations LLM peut être difficile. De nombreux groupes sont confrontés à des blocages qui ralentissent l’utilisation et agacent les utilisateurs. Pourtant, avec de bons plans, vous pouvez bien résoudre ces problèmes.
Un gros reproche à propos de MFA est qu’il arrête le flux de travail. Souvent, demander des contrôles peut perturber la concentration, principalement là où un accès rapide aux modèles et aux API est essentiel.
Adaptive MFA peut aider à résoudre ce problème en ajustant les mesures de sécurité en fonction de la façon dont les utilisateurs agissent, où ils se trouvent ou quel appareil ils utilisent. Les moyens biométriques comme le toucher du doigt ou le visage permettent des contrôles rapides, évitant ainsi les blocages liés aux codes SMS, qui peuvent être piratés. Par exemple, la combinaison de l’authentification unique (SSO) avec des contrôles intelligents réduit les demandes MFA tout en garantissant une sécurité renforcée.
Il est essentiel de ne pas dépendre uniquement des codes SMS. Ceux-ci ne sont pas aussi sûrs en raison de dangers tels que les changements ou les coupures de carte SIM. Optez pour des choix tels que les codes d'applications, les clés de sécurité ou les choix biométriques pour plus de sécurité et de facilité.
MFA doit toujours être activé pour les configurations clés. En faire un choix peut exposer votre groupe à de gros risques.
"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
Une fois que nous avons facilité les choses pour l'utilisateur, l'étape suivante consiste à bien ajouter la MFA dans toutes les parties de votre travail LLM.
Les étapes LLM nécessitent souvent des robots, des appels d'API et de nombreux types de travaux, qui peuvent tous échouer si vous ajoutez des étapes d'authentification incorrectes. La clé est d’intégrer la MFA dans vos systèmes sans interrompre leur fonctionnement.
Pour les étapes qui nécessitent des discussions rapides sur l'API, des comptes de service et une gestion rigoureuse des jetons, assurez-vous que tout est en sécurité sans avoir besoin d'une MFA pratique. C'est idéal pour les robots et les discussions API. En outre, la MFA doit bien se combiner avec des outils tels que les leaders de conteneurs, les vérifications de versions et les flux CI/CD pour que les choses restent fluides.
Sur des sites comme prompts.ai, qui gèrent les jetons et le travail en direct dans un modèle payant, MFA devrait vérifier rapidement les utilisateurs pour arrêter les retards dans des étapes telles que les suppositions de modèles ou la création de contenu.
Une méthode de lancement étape par étape est une bonne chose. Commencez par les éléments clés de votre configuration LLM, comme les points de formation de modèles et les points de données délicats. Introduisez lentement davantage de MFA, en résolvant les problèmes au fur et à mesure qu'ils apparaissent sans gâcher l'ensemble du système.
La mise en place de l’AMF n’est pas une opération ponctuelle. À mesure que vos configurations LLM se développent, vous devez garder un œil et maintenir les mises à jour pour rester en sécurité.
Faites des vérifications tous les trois mois et surveillez les bits de connexion pour voir les mouvements étranges. Configurez des alertes pour de nombreux échecs de connexion afin de détecter rapidement les mauvaises choses.
À mesure que vous introduisez de nouveaux modèles, API ou moyens de joindre des éléments à votre liste LLM, les tests de correspondance sont essentiels. Testez les chemins de connexion à chaque nouvel ajout pour vous assurer que toutes les parties correspondent bien.
Gardez votre MFA à jour avec les éléments de sécurité les plus récents, d'autant plus si vos configurations touchent à des données délicates ou à des modèles possédés. Il est souvent essentiel d’enseigner aux utilisateurs : les nouveaux arrivants doivent savoir comment utiliser correctement l’AMF.
Conservez également des enregistrements clairs de votre configuration MFA. Cela garantit que votre équipe sait comment résoudre et traiter les problèmes rapidement et en toute sécurité.
La gestion de ces tests est essentielle pour créer des configurations LLM volumineuses et sûres. Bien que la mise en place de l’AMF demande du travail au début, les bons et longs résultats obtenus en arrêtant les mauvaises pauses valent plus que le premier travail acharné.
Pour assurer la sécurité des grands modèles de langage (LLM), l'utilisation de l'authentification multifacteur (MFA) est essentielle, en particulier lorsque davantage de groupes s'appuient sur ces systèmes pour des tâches importantes. Il est désormais temps de renforcer la sécurité pour rester fort et prêt à faire face aux risques à venir. La partie suivante présente les principales méthodes MFA qui contribuent à rester en sécurité dans un monde où les menaces changent constamment.
Pour bénéficier d'une sécurité renforcée, les groupes doivent utiliser MFA partout, depuis les e-mails en ligne jusqu'aux systèmes de haut niveau qui exécutent des configurations LLM. Faire cela partout couvre les points faibles et renforce les étapes de connexion.
En utilisant le contrôle d'accès basé sur les tâches avec MFA, les entreprises peuvent créer une configuration de sécurité adaptée aux besoins de chaque utilisateur. Par exemple, les utilisateurs courants peuvent obtenir des codes sur leur téléphone, mais les responsables des domaines clés devraient utiliser des jetons matériels ou des scans d'éléments comme des visages ou des doigts.
Il est également essentiel de toujours surveiller et suivre qui se connecte et se déconnecte. Cela vous permet de voir si quelque chose d'étrange se produit ou si quelqu'un essaie de se tromper. Des lignes directrices comme celles du NIST demandent de vérifier et de mettre à jour les règles d'accès au moins une fois par an et de demander des vérifications MFA tous les 30 jours pour les applications Web, même sur les appareils en qui vous avez confiance.
Si la MFA répond désormais aux besoins de sécurité actuels, elle doit également se préparer à de nouveaux problèmes. L'authentification adaptative, qui modifie la sécurité en fonction du risque, est une décision judicieuse. Cela a stoppé plus de 99,99 % des attaques de comptes.
Les nouvelles technologies telles que l’IA permettant de détecter les menaces et les moyens de se connecter sans mot de passe renforcent également la sécurité. Des éléments tels que les clés liées aux appareils et les analyses faciales deviennent courants dans les grands environnements de travail, principalement pour des outils comme prompts.ai qui fonctionnent selon un plan de paiement à l'utilisation.
L’utilisation des idées Zero Trust – qui vérifient les identités et les appareils à tout moment – dépasse les anciennes limites de sécurité, rendant les défenses beaucoup plus solides.
Bien plus que simplement assurer la sécurité des choses, une bonne utilisation de la MFA apporte plus de confiance. Ceci est vital car l’utilisateur type gère désormais plus de 40 applications téléphoniques. De telles étapes assurent non seulement la sécurité des configurations LLM, mais les rendent également faciles à développer et à utiliser.
Être prêt pour l’avenir, c’est agir maintenant. Garder les règles à jour, apprendre aux équipes à détecter les escroqueries délicates et utiliser la MFA qui résiste au phishing comme FIDO2 sont des mesures clés. Investir de l’argent dans une MFA solide signifie désormais qu’à mesure que l’utilisation des LLM se développe, leur sécurité augmente également, conduisant à une croissance sûre et sûre de l’IA.
L’utilisation de plusieurs preuves de votre identité rend les grands systèmes d’IA plus difficiles à pénétrer en garantissant que les gens vérifient qui ils sont d’au moins deux manières. Ces moyens peuvent inclure un mot secret que vous seul connaissez, un objet spécial que vous seul possédez ou une partie de votre corps, comme une empreinte digitale. Cette combinaison de contrôles construit un mur solide qui empêche l’entrée des personnes qui ne devraient pas entrer.
En ajoutant ce mur supplémentaire, les informations importantes sont protégées, l'IA continue de fonctionner comme elle le devrait et réduit les risques d'attaques malveillantes. Pour les groupes utilisant de gros systèmes d’IA qui doivent gérer de grandes quantités de données, la mise en place de ce type de garde est une étape essentielle pour garantir que la sécurité est stricte et fiable.
