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Widerstandsfähige Netzwerke für KI-Anwendungen aufbauen

Stellen Sie zuverlässige und geschützte KI-Workloads sicher bereit

Angesichts der Zunahme von über die Cloud bereitgestellten, KI-gestützten Anwendungen ist die Konnektivität von Cloud-Netzwerken wichtiger denn je. Da immer mehr Unternehmen KI-Workloads in ihren Cloud-Netzwerken ausführen, haben viele Teams das Gefühl, dass sie Änderungen vornehmen müssen, um sichere und zuverlässige Dienste zu gewährleisten.

KI-Modelle sind weitreichend: Sie beziehen Daten von mehreren Punkten im Netzwerk: Edge, Großrechner, Datenbank und Cloud. Darüber hinaus werden KI-Workloads an zahlreichen Orten ausgeführt, oft näher an Datenquellen oder Nutzenden, um die Latenz zu verringern. Netzwerke müssen breit, schnell und sicher sein, um die Geschwindigkeit und das Volumen der von KI-Workloads benötigten Daten zu bewältigen.

Doch wie lassen sich Nutzer und Daten zuverlässig verbinden, wenn KI-Modelle an Dutzenden oder Hunderten von Standorten laufen? Und wie bewältigen Sie die Komplexität, die mit der Vernetzung all dieser Standorte einhergeht? Um mit KI innovativ zu sein, benötigen Sie auch innovative Sicherheit und Netzwerkdienste.



Sicher innovieren mit KI

Die Arbeit mit KI-Modellen kann sich für Entwickler als schwierig erweisen. Viele aktuelle Lösungen verwenden proprietäre Modelle ohne die gewünschte Kontrolle oder Sicherheit. Open-Source-Modelle erfreuen sich zunehmender Beliebtheit, können sich für viele Entwickler jedoch als zu komplex erweisen.

Einige Lösungen reduzieren oder eliminieren die Notwendigkeit für Entwickler, Infrastruktur und Sicherheit zu verwalten, indem sie Aufgaben automatisieren. Dazu gehören z. B. der Einbau von Kontrollen zur Erfüllung von Sicherheits- oder Performance-Anforderungen, die programmatische Beschaffung und Konfiguration der benötigten Infrastruktur bei der Bereitstellung und sogar die Funktion eines KI-Assistenten, der die Erstellung von besserem Code beschleunigt oder in Echtzeit nach Schwachstellen sucht. Die Verwendung einer sicheren, verwalteten Infrastruktur erleichtert die Einführung von KI und vereinfacht die komplexen Netzwerkanforderungen von KI an der Edge.


KI-Investitionen schützen

Die Infrastruktur ist nicht der einzige Sicherheitsaspekt. Teams brauchen auch stark gesicherte KI-Modelle. Das beginnt damit, dass die Modelle keine geschützten Informationen preisgeben können. Angreifer können versuchen, KI-Anwendungen so zu manipulieren, dass sie Daten preisgeben; es ist jedoch fast unmöglich zu kontrollieren, wie Benutzer mit dem Modell interagieren. KI-Sicherheit muss anpassungsfähig sein, also in der Lage sein, legitime Prompts von Nutzern zu bewerten und alle Versuche der Ausnutzung des Modells oder der Datenextraktion zu erkennen.

Sie müssen den Zugriff auf Ihre KI-Modelle und -Anwendungen kontrollieren, um die Sicherheit zu gewährleisten. Ein Zero Trust-Ansatz bietet Zugriff mit geringsten Zugriffsrechten, große Transparenz und beständige Überwachung, was die Angriffsmöglichkeiten für Angreifer reduziert. Zero Trust-Prinzipien sind auch gegen die unvermeidlichen KI-gestützten Bedrohungen wirksam. Angreifer nutzen KI bereits für Passwort-Spraying- und Brute-Force-Angriffe sowie für effektivere Social Engineering- und Phishing-Angriffe. Die Kontextbewertung als Teil Ihrer Zero Trust-Strategie kann die Verwendung gestohlener Anmeldedaten besser erkennen.

Häufig werden KI-Modelle als SaaS-Lösungen bereitgestellt, sodass es schwierig ist, sie durch eigene Sicherheitsmechanismen zu ergänzen. Darüber hinaus beinhalten viele KI-Flüsse API-Aufrufe zwischen Anwendungen, die immer stärker ins Visier von Cyberangreifern geraten. APIs müssen gesichert werden, um den Betrieb Ihrer API-Anwendungen zu gewährleisten. Oft haben Unternehmen jedoch unbekannte Schatten-APIs in ihrer Umgebung, die möglicherweise nicht abgesichert sind. Die Entdeckung dieser APIs und deren Schutz durch Ihre Sicherheitstools muss eine Priorität sein.

KI-Lösungen haben in der Regel zahlreiche Datenquellen und Bereitstellungsorte, was bedeutet, dass effektive Sicherheit und Vernetzung schwierig sein können. Um die Komplexität zu reduzieren und die Effizienz zu steigern, ist eine Konsolidierung unerlässlich.


Ein sicheres Cloud-Netzwerk für KI schaffen

Cloudflare und Kyndryl führen Netzwerke und Sicherheit für KI zusammen, um die Komplexität zu reduzieren und gleichzeitig die Performance zu verbessern. Cloudflare Firewall for AI ist eine fortschrittliche Web Application Firewall (WAF), die auf dem riesigen Cloudflare-Netzwerk betrieben wird, um Datenverluste, Offenlegung privater Daten oder Missbrauch zu verhindern. Die Lösung fügt eine neue Schutzebene hinzu, die Missbrauch und Angriffe erkennt, bevor sie Large Language Models (LLMs) erreichen und manipulieren.

Kyndryl, ein herausragender globaler Systemintegrator, fügt die Fähigkeit hinzu, KI-Sicherheitslösungen zu implementieren und Kunden zu helfen, Prompts in natürlicher Sprache, KI-gestützte Angreifer und die Komplexität des Schutzes von KI zu verstehen. Gemeinsam können Cloudflare und Kyndryl Ihnen durch eine Kombination aus Technologie- und Beratungsdiensten bei der Entwicklung und Bereitstellung von innovativer KI und Sicherheit in einem vertrauenswürdigen globalen Netzwerk helfen.

Dieser Beitrag ist Teil einer Serie zu den neuesten Trends und Themen, die für Entscheidungsträger aus der Tech-Branche heute von Bedeutung sind.


Vertiefung des Themas:

Erfahren Sie mehr über die Zukunft sicherer Cloud-Netzwerke im Whitepaper „Die Notwendigkeit, Sicherheit und Vernetzung zusammenzuführen“!

Authors

Ben Brillat — @brillat
VP, Kyndryl Consult Network and Edge Center of Excellence

Trey Guinn — @treyguinn
Field CTO, Cloudflare



Wichtigste Eckpunkte

Folgende Informationen werden in diesem Artikel vermittelt:

  • Wie KI die Cloud-Landschaft verändert hat

  • Wie die Sicherheit angepasst werden muss, um KI-Investitionen besser zu schützen

  • Strategien, um Komplexität zu reduzieren und die Performance zu verbessern


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