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A autenticação multifator (MFA) é fundamental para sistemas seguros de modelo de linguagem grande (LLM). Esses sistemas possuem dados importantes, enfrentam riscos especiais, como pontos fracos de API, e precisam de verificações rigorosas sobre quem entra. A Microsoft diz que o MFA interrompe mais de 99,9% dos ataques a contas, tornando-o essencial para manter as áreas LLM seguras.
Coloque MFA em todas as formas (contas de usuário, APIs, ferramentas administrativas). Combine MFA com verificações baseadas em funções para definir limites de acesso. Observe e registre quem entra para detectar atos estranhos. Use ferramentas MFA da nuvem (por exemplo, Azure AD, AWS IAM) para necessidades crescentes. Torne o gerenciamento de usuários automático para facilitar partidas e paradas. - Coloque MFA em todas as formas (contas de usuário, APIs, ferramentas administrativas). - Combine MFA com verificações baseadas em funções para definir limites de acesso. - Observe e registre quem entra para detectar atos estranhos. - Use ferramentas MFA da nuvem (por exemplo, Azure AD, AWS IAM) para necessidades crescentes. - Automatize o gerenciamento de usuários para facilitar partidas e paradas. - Coloque MFA em todas as formas (contas de usuário, APIs, ferramentas administrativas). - Combine MFA com verificações baseadas em funções para definir limites de acesso. - Observe e registre quem entra para detectar atos estranhos. - Use ferramentas MFA da nuvem (por exemplo, Azure AD, AWS IAM) para necessidades crescentes. - Automatize o gerenciamento de usuários para facilitar partidas e paradas.
Ao colocar a MFA em primeiro lugar e seguir estas etapas, os grupos podem construir grandes sistemas LLM seguros que reduzam os riscos e cumpram as regras.
Para manter cada via segura nos sistemas Large Language Model (LLM), é fundamental usar a autenticação multifator (MFA) em todos os pontos - telas do usuário, APIs, ferramentas e links de rede. Esta etapa garante que as configurações do LLM tenham segurança total.
Cada entrada precisa ser segura em um sistema LLM. Use MFA forte e mais etapas para manter seguros o local onde a IA trabalha com informações do usuário, ferramentas administrativas e links de rede. Por exemplo, esses pontos de IA podem usar chaves de API, OAuth ou tokens JWT para que apenas pessoas autorizadas possam entrar.
As ferramentas administrativas, que possuem alto acesso, precisam de mais cuidados. Estabeleça regras para quem entra, verifique quem passa e mantenha registros de todos os usuários e aplicativos que usam essas ferramentas. Limite quantas vezes esses sistemas podem ser alcançados e observe se coisas estranhas acontecem. Use Zero Trust, necessitando de verificações e codificação para cada movimento, para torná-lo ainda mais seguro.
Usar MFA com acesso baseado em função (RBAC) adiciona mais segurança ao trabalho de LLM. Essa combinação verifica quem é alguém e, ao mesmo tempo, garante que ele só possa ir aonde sua função permitir.
Defina funções claras para todos: desenvolvedores, engenheiros, usuários de API e chefes. Continue verificando quem pode fazer o quê para ter certeza de que eles só podem fazer o que precisam. Desligue o acesso de quem não usa a conta para cortar riscos.
Observar como os logins e outras ações acontecem é importante para detectar e lidar com possíveis perigos. Mantenha registros detalhados de acesso e procure padrões estranhos.
Os logs devem mostrar quando os logins funcionam e quando falham, ajudando a detectar problemas como solicitações estranhas para investigar mais. Configure alertas rápidos para quando algo estranho acontecer. Além disso, tenha planos prontos para problemas específicos de IA e use ferramentas feitas para observar padrões estranhos ou pontos estranhos de rede em sistemas LLM. Programas avançados como o Azure Sentinel podem analisar os enormes dados dos sistemas LLM, encontrando sinais ocultos de problemas de segurança.
Ao colocar a autenticação multifator (MFA) para funcionar em grandes sistemas, você deseja ter certeza de que ela é forte, mas também fácil de usar. O objetivo é tornar seu sistema mais seguro sem dificultar a vida dos usuários.
As ferramentas em nuvem ajudam a facilitar o gerenciamento do MFA em grandes configurações. Ferramentas como Azure Active Directory, AWS IAM e Google Cloud Identity permitem que você faça login de uma só vez para todas as partes, garantindo que cada entrada seja segura e se encaixe bem.
Use a regra de “menos acesso necessário” ao definir quem pode entrar em quê. Por exemplo, deixe que os criadores alcancem apenas as partes de que precisam, enquanto o pessoal da equipe que administra as coisas pode precisar ver mais. E não se esqueça: "Ative o MFA em todos os lugares!"
Use logs da nuvem para ficar de olho no uso da API e no que os usuários fazem. Esses registros ajudam suas ferramentas de segurança a detectar atos estranhos rapidamente. Certifique-se de que todas as conversas com o seu grande sistema sejam secretas para que ninguém possa obter dados importantes, como prompts e respostas. A história da Samsung é um aviso – os trabalhadores por acaso divulgaram informações importantes colocando código confidencial no ChatGPT, fazendo com que a empresa parasse de usá-lo.
Para locais com muitos contêineres, ter uma forma de verificar quem entra é fundamental.
Sistemas com contêineres precisam de conversas seguras entre serviços. O uso do MFA reduz 99,9% dos ataques de robôs, tornando-o uma medida fundamental para manter sua configuração segura.
Os gateways de API são o principal local para observar quem entra e quem não entra. Em vez de permitir que cada pequeno serviço cuide da segurança, o gateway garante que apenas as solicitações aprovadas sejam processadas, mantendo a segurança em toda a sua configuração.
Ferramentas como o Kubernetes ajudam a criar regras, como a necessidade de MFA para entrar em contêineres. Definir funções nas configurações de contêineres pode reduzir entradas indesejadas em mais de 60%. Observe a configuração do seu contêiner para encontrar pontos-chave para MFA, especialmente para onde vão os dados principais ou onde grandes decisões são tomadas.
O uso de TLS mútuo (mTLS) também reduz realmente o risco de ataques de intermediários - os grupos observam uma queda de 70% nos riscos dessa forma. Isso funciona bem onde os serviços devem ter certeza uns dos outros.
À medida que os grandes sistemas crescem, tornar automático o modo como você adiciona e remove usuários ajuda a manter o MFA funcionando bem. Fazer isso manualmente leva muito tempo e pode ser arriscado. Por exemplo, menos de 1 em cada 10 empresas automatiza a adição de aplicativos para novas pessoas e mais de 80% usam formas simples, como e-mails e planilhas, para gerenciar o acesso.
Seguir os métodos antigos pode abrir grandes brechas de segurança. Por exemplo, quando as pessoas saem, se você demorar para interromper o acesso delas, as contas delas poderão permanecer abertas por muito tempo. Na verdade, 60% das empresas consideram as formas manuais de adicionar, mover ou remover pessoas um grande incômodo.
As máquinas podem resolver esses problemas misturando ferramentas de RH com sites de atendimento de identidade. Quando um novo funcionário chega, ele recebe configurações de conta e a MFA é iniciada imediatamente. Além disso, quando alguém sai, sua entrada é interrompida rapidamente. Usar máquinas para tarefas JML pode reduzir a necessidade de trabalho duro em até 70%.
Certifique-se de que sua ferramenta de RH seja o principal local para alterações de ID. Use regras simples como o SCIM para facilitar a configuração e o encerramento de contas e trabalhe com ferramentas de ajuda de TI como o ServiceNow para cuidar de todo o processo, desde a criação de contas até a recuperação de dispositivos.
Os locais de identificação administrados por IA podem manter as coisas mais seguras observando como os usuários agem, vendo tentativas arriscadas de entrada e informando etapas para reduzir os riscos.
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"A segurança não é um evento único. É um processo contínuo." -John Malloy
Comece com tarefas fáceis e aumente lentamente seus trabalhos de automação. Primeiro, lide com trabalhos normais e depois lide com tarefas raras e casos especiais. Essa maneira de fazer isso passo a passo não apenas simplifica suas tarefas de segurança, mas também melhora a proteção de seus sistemas LLM com o passar do tempo.
Colocar MFA em configurações de LLM pode ser difícil. Muitos grupos enfrentam bloqueios que retardam o uso e incomodam os usuários. No entanto, com bons planos, você pode resolver bem essas questões.
Uma grande reclamação sobre o MFA é que ele interrompe o fluxo de trabalho. Muitas vezes, solicitar verificações pode quebrar o foco, principalmente onde o acesso rápido a modelos e APIs é fundamental.
O Adaptive MFA pode ajudar a corrigir isso ajustando as etapas de segurança com base em como os usuários agem, onde estão ou que dispositivo usam. Formas biométricas, como toque de dedo ou verificações faciais, permitem verificações rápidas, evitando atrasos vinculados a códigos SMS, que podem ser cortados. Por exemplo, combinar Single Sign-On (SSO) com verificações inteligentes reduz as solicitações de MFA, ao mesmo tempo que mantém a segurança rigorosa.
É fundamental não depender apenas de códigos SMS. Eles não são tão seguros devido a perigos como alterações ou cortes no SIM. Escolha opções como códigos de aplicativos, chaves de segurança ou seleções biométricas para obter mais segurança e facilidade.
A MFA deve estar sempre ativada para configurações importantes. Fazer uma escolha pode expor seu grupo a grandes riscos.
"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
Depois de facilitar as coisas para o usuário, a próxima etapa é adicionar o MFA a todas as partes do seu trabalho de LLM.
As etapas do LLM geralmente precisam de bots, chamadas de API e muitos tipos de trabalho - todos os quais podem falhar se você adicionar etapas de autenticação incorretamente. A chave é colocar MFA em seus sistemas sem interromper o funcionamento deles.
Para etapas que exigem conversas rápidas sobre API, contas de serviço e cuidados fortes com tokens, certifique-se de que tudo esteja seguro sem a necessidade de MFA prático. Isso é ótimo para bots e chats de API. Além disso, a MFA deve combinar bem com ferramentas como líderes de contêiner, verificações de versão e fluxos de CI/CD para manter tudo tranquilo.
Em sites como prompts.ai, que lidam com tokens e trabalho ao vivo em um modelo de pagamento, o MFA deve verificar os usuários rapidamente para interromper atrasos em etapas como suposições de modelos ou criação de conteúdo.
Uma forma de lançamento passo a passo é boa. Comece com as partes principais da configuração do seu LLM, como pontos de treinamento de modelo e pontos de dados delicados. Traga lentamente mais MFA, corrigindo problemas à medida que surgem, sem bagunçar todo o sistema.
A implementação do MFA não é uma coisa única. À medida que suas configurações de LLM crescem, você precisa ficar de olho e manter as atualizações para se manter seguro.
Faça verificações a cada três meses e observe os bits de login para ver movimentos estranhos. Configure alertas para muitas tentativas de login com falha para detectar coisas ruins antecipadamente.
À medida que você traz novos modelos, APIs ou maneiras de juntar coisas à sua lista de LLM, testar a correspondência é fundamental. Teste os caminhos de login com cada nova adição para garantir que todas as partes correspondam bem.
Mantenha seu MFA atualizado com os bits seguros mais recentes, ainda mais se suas configurações afetarem dados delicados ou modelos próprios. Ensinar os usuários geralmente é fundamental - os novos precisam saber como usar o MFA corretamente.
Além disso, mantenha registros claros da configuração do seu MFA. Isso garante que sua equipe saiba como resolver e lidar com os problemas com rapidez e segurança.
Lidar com esses testes é fundamental para construir configurações de LLM grandes e seguras. Embora a implementação do MFA exija trabalho no início, os bons e longos resultados de impedir interrupções ruins valem mais do que o primeiro trabalho árduo.
Para manter os grandes modelos de linguagem (LLM) seguros, o uso da autenticação multifator (MFA) é fundamental, especialmente quando mais grupos dependem desses sistemas para tarefas importantes. Agora é o momento de aumentar a segurança para permanecermos fortes e preparados contra os riscos futuros. A próxima parte fala sobre os principais métodos de MFA que ajudam a permanecer seguro em um mundo onde as ameaças sempre mudam.
Para ter uma segurança forte, os grupos devem usar MFA em todos os lugares, desde e-mails online até sistemas de alto nível que executam configurações de LLM. Fazer isso em todos os lugares cobre pontos fracos e fortalece as etapas de login.
Ao utilizar o controle de acesso baseado em trabalhos com MFA, as empresas podem construir uma configuração de segurança que atenda às necessidades de cada usuário. Por exemplo, usuários comuns podem obter códigos em seus telefones, mas os chefes em áreas-chave devem usar tokens físicos ou digitalizar coisas como rostos ou dedos.
Também é fundamental sempre observar e rastrear quem entra e sai. Isso permite que você veja se algo estranho acontece ou se alguém tenta se enganar. Diretrizes como as do NIST dizem para verificar e atualizar as regras de acesso pelo menos uma vez por ano e solicitar verificações de MFA a cada 30 dias para aplicativos da web, mesmo em dispositivos em que você confia.
Embora a MFA satisfaça agora as necessidades actuais de segurança, também deve preparar-se para novos problemas. A autenticação adaptativa, que altera a segurança com base no risco, é uma jogada inteligente. Isso impediu mais de 99,99% dos ataques a contas.
Novas tecnologias como a IA para encontrar ameaças e maneiras de fazer login sem senhas também aumentam a segurança. Coisas como chaves vinculadas a dispositivos e varreduras faciais estão se tornando comuns em grandes ambientes de trabalho, principalmente para ferramentas como prompts.ai, que são gerenciadas em um plano pré-pago.
O uso de ideias de Zero Trust – que verificam identidades e dispositivos o tempo todo – ultrapassa os antigos limites de segurança, tornando as defesas muito mais fortes.
Mais do que apenas manter as coisas seguras, usar bem o MFA traz mais confiança. Isto é vital porque o usuário típico agora lida com mais de 40 aplicativos de telefone. Essas etapas não apenas mantêm as configurações de LLM seguras, mas também as tornam fáceis de desenvolver e usar.
Estar pronto para o futuro significa agir agora. Manter as regras atualizadas, ensinar as equipes a ver golpes complicados e usar MFA que resiste ao phishing como o FIDO2 são ações importantes. Investir dinheiro em MFA sólido agora significa que, à medida que o uso de LLM cresce, sua segurança também cresce, levando a um crescimento seguro e seguro da IA no futuro.
Usar mais de uma prova de quem você é dificulta a invasão de grandes sistemas de IA, garantindo que as pessoas verifiquem quem são de pelo menos duas maneiras. Essas formas podem incluir uma palavra secreta que só você conhece, um item especial que só você possui ou parte do seu corpo, como uma impressão digital. Essa combinação de verificações constrói um muro forte que impede a entrada de pessoas que não deveriam entrar.
Ao adicionar essa parede extra, ela mantém informações importantes seguras, mantém a IA funcionando como deveria e reduz as formas de ocorrência de ataques ruins. Para grupos que utilizam grandes sistemas de IA que precisam lidar com muitos dados, colocar esse tipo de proteção é uma etapa vital para garantir que a segurança seja rígida e confiável.
