従量課金制 - AI Model Orchestration and Workflows Platform
多要素認証 (MFA) は、安全なビッグ言語モデル (LLM) システムの鍵です。これらのシステムには重要なデータが含まれており、API の弱点などの特別なリスクに直面しており、誰が侵入するかを強力にチェックする必要があります。Microsoft によれば、MFA はアカウント攻撃の 99.9% 以上を阻止し、LLM 領域を安全に保つために必須であるとのことです。
すべての方法 (ユーザー アカウント、API、管理ツール) に MFA を適用します。 MFA とロールベースのチェックを組み合わせて、アクセス制限を設定します。 誰が侵入したかを監視して記録し、奇妙な行為を見つけます。 増大するニーズに対応するには、クラウドの MFA ツール (Azure AD、AWS IAM など) を使用します。 ユーザー管理を自動化して、開始と停止を容易にします。 - すべての方法 (ユーザー アカウント、API、管理ツール) に MFA を適用します。 - MFA とロールベースのチェックを組み合わせて、アクセス制限を設定します。 - 誰が侵入したかを監視し、ログに記録して、奇妙な行為を見つけます。 - 増大するニーズに対応するために、クラウドの MFA ツール (例: Azure AD、AWS IAM) を使用します。 - ユーザーの管理を自動化して、開始と停止を容易にします。 - すべての方法 (ユーザー アカウント、API、管理ツール) に MFA を適用します。 - MFA とロールベースのチェックを組み合わせて、アクセス制限を設定します。 - 誰が侵入したかを監視し、ログに記録して、奇妙な行為を見つけます。 - 増大するニーズに対応するために、クラウドの MFA ツール (例: Azure AD、AWS IAM) を使用します。 - ユーザーの管理を自動化して、開始と停止を容易にします。
MFA を第一に考え、これらの手順を使用することで、グループはリスクを軽減し、ルールを遵守する安全で大規模な LLM システムを構築できます。
大規模言語モデル (LLM) システムの各経路を安全に保つには、ユーザー画面、API、ツール、ネットワーク リンクなど、すべての点で多要素認証 (MFA) を使用することが重要です。この手順により、LLM セットアップに完全なセキュリティが確保されるようになります。
LLM システムでは、それぞれの経路が安全である必要があります。強力な MFA とその他の手順を使用して、AI がユーザー情報、管理ツール、ネットワーク リンクを扱う場所などを安全に保ちます。たとえば、これらの AI スポットは API キー、OAuth、または JWT トークンを使用して、許可されたユーザーのみがアクセスできるようにします。
アクセス権が高い管理ツールには、より注意が必要です。誰がアクセスするかのルールを作成し、誰が通過するかを確認し、これらのツールを使用しているすべてのユーザーとアプリのログを保管します。これらのシステムにアクセスできる回数を制限し、奇妙なことが起こっていないか監視してください。ゼロトラストを使用すると、すべての動きのチェックとコーディングが必要になり、さらに安全になります。
MFA とロールベースのアクセス (RBAC) を併用すると、LLM 作業の安全性が高まります。このミックスでは、その人が誰であるかをチェックしながら、その人がその役割で許可された場所にのみ行くことができることを確認します。
開発者、エンジニア、API ユーザー、上司など、全員に明確な役割を設定します。誰が何をできるのかを常にチェックして、必要なことだけを実行できるようにします。リスクを軽減するために、アカウントを使用しないユーザーのアクセスをオフにします。
サインインやその他のアクションがどのように発生するかを監視することは、潜在的な危険を特定して対処するために重要です。アクセスの詳細なログを記録し、奇妙なパターンを探します。
ログには、サインインが成功したときと失敗したときの両方が表示され、詳細を調査するための奇妙なプロンプトなどの問題を特定するのに役立ちます。何か奇妙なことが起こったときのクイックアラートを設定します。また、AI 固有の問題に対応する計画を立て、LLM システム内の奇妙なパターンやネットワークの奇妙な箇所を監視するために作成されたツールを使用します。 Azure Sentinel のような高度なプログラムは、LLM システムからの膨大なデータを調べて、安全上の問題の隠れた兆候を見つけることができます。
大規模システムで多要素認証 (MFA) を機能させる場合、それが強力であると同時に使いやすいことを確認する必要があります。目的は、ユーザーに負担をかけずにシステムをより安全にすることです。
クラウド ツールを使用すると、大規模なセットアップでの MFA の管理が容易になります。 Azure Active Directory、AWS IAM、Google Cloud Identity などのツールを使用すると、すべての部分に 1 回でサインインできるため、各エントリが安全で適切に結合されていることを確認できます。
誰が何にアクセスできるかを設定するときは、「必要最小限のアクセス」ルールを使用します。たとえば、作成者は必要な部分のみにアクセスできるようにし、物事を実行するチームの担当者はさらに多くの部分を見る必要があるかもしれません。 「どこでも MFA を有効にしてください!」ということも忘れないでください。
クラウド ログを使用して、API の使用状況とユーザーの行動を監視します。これらのログは、セキュリティ ツールが奇妙な行為を迅速に発見するのに役立ちます。プロンプトや回答などの重要なデータを誰も取得できないように、大規模システムとのすべての通信が秘密であることを確認してください。 Samsung の話は警告です。従業員が ChatGPT に機密コードを置くことで偶然重要な情報を漏らし、会社はその使用を中止させられました。
多くのコンテナがある場所では、誰が入るかを 1 つの方法で確認することが重要です。
コンテナを備えたシステムには、サービス間で安全な通信が必要です。 MFA を使用するとロボット攻撃を 99.9% 削減できるため、セットアップを安全に保つための重要な手段となります。
API ゲートウェイは、誰がアクセスし、誰がアクセスしないかを監視するための主な場所です。それぞれの小さなサービスにセキュリティを処理させるのではなく、ゲートウェイは承認されたリクエストのみを確実に通過させ、セットアップ全体の安全性をスムーズに保ちます。
Kubernetes などのツールは、コンテナーに入るには MFA が必要であるなどのルールの作成に役立ちます。コンテナーのセットアップでロールを設定すると、不要なエントリを 60% 以上削減できます。コンテナーの設定を調べて、MFA の重要な箇所、特に重要なデータが送信される場所や大きな決定が行われる場所を見つけます。
相互 TLS (mTLS) を使用すると、中間者攻撃のリスクも大幅に削減されます。この方法により、グループはリスクが 70% 低下することがわかります。これは、サービスが相互に確実である必要がある場合にうまく機能します。
大規模なシステムが成長するにつれて、ユーザーの追加と削除を自動化すると、MFA を適切に機能させることができます。これを手作業で行うと非常に時間がかかり、危険を伴う可能性があります。たとえば、新入社員向けのアプリを自動的に追加している企業は 10 社に 1 社未満で、80% 以上が電子メールやシートなどの簡単な方法を使用して入社を管理しています。
古いやり方に固執すると、大きなセキュリティ ホールが発生する可能性があります。たとえば、ユーザーが退職したときにアクセスを停止するのが遅いと、アカウントが長時間開いたままになる可能性があります。実際、企業の 60% は、人員の追加、移動、削除を手動で行うのが大きな面倒であると感じています。
機械は、HR ツールと ID ケア サイトを組み合わせることで、これらの問題を解決できます。新しい従業員が入社すると、アカウントが設定され、MFA がすぐに開始されます。また、誰かが去ると、彼らの道はすぐに遮断されます。 JML タスクにマシンを使用すると、労力の必要性を最大 70% 削減できます。
HR ツールが ID 変更の主な場所であることを確認してください。 SCIM などのシンプルなルールを使用してアカウントのセットアップとシャットダウンをスムーズにし、ServiceNow などの IT ヘルプ ツールと連携して、アカウントの作成からデバイスの返却までの全体を処理します。
AI が実行する ID プレースは、ユーザーの行動を観察し、危険な侵入の試みを確認し、リスクを軽減するための手順を指示することで、物事をより安全に保つことができます。
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「セキュリティは一度限りの出来事ではありません。それは継続的なプロセスです。」 - ジョン・マロイ
簡単なタスクから始めて、徐々に自動化ジョブを増やしていきます。最初に通常のジョブを処理し、次にまれなタスクや特殊なケースを処理します。このように段階的に行うことで、安全作業が簡単になるだけでなく、LLM システムの保護が時間の経過とともに強化されます。
MFA を LLM セットアップに組み込むのは難しい場合があります。多くのグループは、使用を遅らせ、ユーザーを悩ませるブロックに直面しています。しかし、適切な計画があれば、これらの問題にうまく取り組むことができます。
MFA に関する大きな不満は、作業の流れが止まってしまうことです。多くの場合、チェックを要求すると、主にモデルや API への迅速なアクセスが重要な場合に集中力が途切れる可能性があります。
Adaptive MFA は、ユーザーの行動、場所、使用するデバイスに基づいて安全手順を調整することで、この問題を解決できます。指のタッチや顔のチェックなどの生体認証の方法により、簡単なチェックが可能になり、侵入される可能性のある SMS コードに関連付けられた強盗を回避できます。たとえば、シングル サインオン (SSO) とスマート チェックを組み合わせると、安全性を確保しながら MFA 要求が削減されます。
重要なのは、SMS コードだけに依存しないことです。これらは SIM の変更や切断などの危険があるため、それほど安全ではありません。より安全で簡単にするには、アプリからのコード、安全キー、生体認証ピックなどを選択してください。
主要なセットアップでは MFA を常にオンにする必要があります。それを選択すると、グループが大きなリスクにさらされる可能性があります。
"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
ユーザーにとって作業が簡単になるようにしたら、次のステップは LLM 作業のすべての部分に MFA を適切に追加することです。
LLM ステップでは、多くの場合、ボット、API 呼び出し、およびさまざまな種類の作業が必要になります。これらはすべて、間違った認証ステップを追加すると機能しなくなる可能性があります。重要なのは、システムの動作を停止することなく MFA をシステムに組み込むことです。
高速な API トーク、サービス アカウント、強力なトークン ケアが必要なステップでは、実践的な MFA を必要とせずに安全性が確保されます。これはボットや API チャットに最適です。また、MFA は、物事をスムーズに行うために、コンテナー リーダー、バージョン チェック、CI/CD フローなどのツールとうまく組み合わせる必要があります。
有料モデルでトークンやライブワークを処理するprompts.aiのようなサイトでは、MFAはモデルの推測やコンテンツの作成などのステップでユーザーがホールドアップを迅速に停止できるかどうかを確認する必要があります。
段階的に起動する方法が適しています。モデルのトレーニング スポットや扱いやすいデータ スポットなど、LLM セットアップの重要な部分から始めます。ゆっくりとさらに多くの MFA を導入し、システム全体を混乱させることなく、発生した問題を修正します。
MFA の導入は 1 回限りのことではありません。 LLM セットアップが拡大するにつれて、常に監視して更新を安全に保つ必要があります。
3 か月ごとにチェックを行い、ログインビットを監視して奇妙な動きを確認します。不正な問題を早期に発見するために、多数のログイン試行の失敗に対するアラートを設定します。
新しいモデル、API、または LLM リストに結合する方法を導入するときは、一致するかどうかをテストすることが重要です。新しく追加するたびにログイン パスをテストして、すべての部分が適切に一致していることを確認します。
最新の安全ビットを使用して MFA を最新の状態に保ちます。セットアップが扱いやすいデータや所有モデルに触れる場合は、さらに注意が必要です。ユーザーに頻繁に教えることが重要です。新しいユーザーは MFA の正しい使用方法を知る必要があります。
また、MFA 設定の明確な記録を保管してください。これにより、チームは問題を迅速かつ安全に修正して対処する方法を確実に知ることができます。
これらのテストに対処することが、大規模で安全な LLM セットアップを構築するための鍵となります。 MFA を導入するには最初は手間がかかりますが、悪い中断を阻止することで長期にわたって良好な結果が得られることは、最初の大変な作業よりも価値があります。
大きな言語モデル (LLM) を安全に保つには、特に重要なタスクでこれらのシステムに依存するグループが増えている場合、多要素認証 (MFA) を使用することが重要です。今こそ、セキュリティを強化して、今後のリスクに備えて強さを保つ時期です。次のパートでは、脅威が常に変化する世界で安全を確保するのに役立つ主要な MFA 手法について説明します。
強力なセキュリティを確保するには、グループはオンライン電子メールから LLM セットアップを実行する高レベルのシステムに至るまで、あらゆる場所で MFA を使用する必要があります。これをあらゆる場所で実行すると、弱点がカバーされ、サインイン手順が強化されます。
MFA を使用してジョブに基づいたアクセス制御を使用することで、企業は各ユーザーのニーズに合わせたセキュリティ設定を構築できます。たとえば、一般ユーザーは携帯電話でコードを取得する可能性がありますが、重要な分野の上司はハード トークンを使用するか、顔や指などのスキャンを使用する必要があります。
誰がサインインおよびサインアウトしているかを常に監視し、追跡することも重要です。これにより、何か奇妙なことが起こったかどうか、または誰かが間違ったことをしようとしているかどうかを確認できます。 NIST のようなガイドラインでは、アクセス ルールを少なくとも年に 1 回チェックして更新し、信頼できるデバイスであっても Web アプリについては 30 日ごとに MFA チェックを求めるよう求めています。
MFA は今日のセキュリティ ニーズを満たしていますが、新たな問題にも備える必要があります。リスクに基づいてセキュリティを変更する適応型認証は、賢い選択です。これにより、アカウント攻撃の 99.99% 以上が阻止されました。
脅威を検出する AI やパスワードなしでサインインする方法などの新しいテクノロジーも、安全性を高めます。デバイスに関連付けられたキーや顔スキャンなどは、主に従量課金制プランで管理するプロンプト.ai などのツールで、大規模な職場環境で一般的になりつつあります。
ID とデバイスを常にチェックするゼロ トラストのアイデアを使用すると、古いセキュリティ制限を超え、防御が大幅に強化されます。
MFA を適切に使用すると、単に物事を安全に保つだけでなく、より大きな信頼と自信がもたらされます。一般的なユーザーは現在 40 を超える電話アプリを扱っているため、これは非常に重要です。このような手順により、LLM セットアップが安全に保たれるだけでなく、拡張や使用が容易になります。
将来に備えるということは、今行動するということです。ルールを最新の状態に保ち、巧妙な詐欺を見分ける方法をチームに教え、FIDO2 のようなフィッシングに耐える MFA を使用することが重要な動きです。現在、堅実な MFA に資金を投入するということは、LLM の使用が増えるにつれてそのセキュリティも強化され、確実かつ安全な AI の成長につながることを意味します。
あなたが誰であるかを複数の証明を使用することで、人々が少なくとも 2 つの方法で自分が誰であるかを確認できるようになり、大規模な AI システムへの侵入が困難になります。これらの方法には、あなただけが知っている秘密の言葉、あなただけが持っている特別なアイテム、または指紋などの体の一部が含まれる場合があります。このチェックの組み合わせにより、立ち入ってはいけない人を締め出す強力な壁が構築されます。
この追加の壁を追加することで、重要な情報が安全に保たれ、AI が正常に動作し続け、悪質な攻撃が発生する経路が削減されます。大量のデータを処理する必要がある大規模な AI システムを使用しているグループにとって、この種のガードを導入することは、セキュリティが厳格で信頼できるものであることを確認するための重要なステップです。
