امنیت هوش مصنوعی: اولین و آخرین لایه دفاعی

استفاده گسترده از هوش مصنوعی تولیدی (Generative AI) صنایع مختلف را متحول کرده است، اما در عین حال آسیب‌پذیری‌های جدیدی برای مجرمان سایبری ایجاد کرده است.

بر اساس گزارش مک‌کینزی، استفاده جهانی از هوش مصنوعی تولیدی در سال گذشته تقریباً دو برابر شده است و بسیاری از سازمان‌ها برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی خود به منظور دستیابی به نتایج خاص کسب‌وکاری دست به سرمایه‌گذاری‌های سنگینی زده‌اند.

با این حال، این پیشرفت‌ها، مانند هوش مصنوعی عاملی (Agentic AI)، در کنار مزایای چشمگیر، ریسک‌های امنیتی قابل توجهی نیز به همراه دارند که اغلب نادیده گرفته می‌شوند. محافظت از سیستم‌های هوش مصنوعی نیازمند یک رویکرد جامع است که در آن تقسیم‌بندی فیزیکی شبکه به عنوان اولین و آخرین لایه دفاعی عمل می‌کند.  

چالش‌های امنیتی رو به رشد 

مدل‌های هوش مصنوعی، به‌ویژه آنهایی که به صورت داخلی توسعه یافته‌اند، مخازنی از ارزشمندترین داده‌های یک شرکت، از جمله مالکیت فکری، اطلاعات مشتریان و کارمندان، و اسرار تجاری هستند. این موضوع آنها را به هدفی جذاب برای مجرمان سایبری تبدیل می‌کند. با وجود ریسک‌های بالقوه، بسیاری از کسب‌وکارها به چارچوب‌های امنیتی قدیمی متکی هستند که اولویت را به رعایت مقررات بیش از محافظت قوی می‌دهند. اقدامات سنتی مانند فایروال‌ها و راه‌حل‌های تک‌عاملی (Single Sign-On)، اگرچه مفید هستند، دیگر برای محافظت از داده‌های حساس در عصر هوش مصنوعی کافی نیستند.  

سیستم‌های هوش مصنوعی روی سخت‌افزارهایی اجرا می‌شوند که معمولاً در مراکز داده قرار دارند. این محیط‌ها پیچیده و حساس هستند و عواملی مانند نیازهای برق، سیستم‌های خنک‌کننده و امنیت فیزیکی، آنها را به اهدافی اصلی برای حملات تبدیل می‌کند. علاوه بر این، ماهیت توسعه و استقرار هوش مصنوعی نیازمند دسترسی و به‌روزرسانی‌های مکرر است که کنترل دقیق بر دسترسی به این سیستم‌ها و زمان آن را ضروری می‌سازد. سازمان‌ها باید یک استراتژی دفاعی چندلایه اتخاذ کنند تا اطمینان حاصل شود که مدل‌های هوش مصنوعی آنها در تمام سطوح عملیاتی محافظت می‌شوند.  

نقش تقسیم‌بندی فیزیکی شبکه 

تقسیم‌بندی فیزیکی شبکه یک راه‌حل مبتنی بر سخت‌افزار ارائه می‌دهد که با جداسازی دارایی‌های دیجیتال از شبکه گسترده‌تر، امنیت را بالا می‌برد. این فناوری به سازمان‌ها امکان می‌دهد شبکه‌های خود را از راه‌ دور، به‌سرعت و بدون اتکا به اینترنت، تقسیم‌بندی کنند. با فشار یک دکمه، کسب‌وکارها می‌توانند بخش انتخاب‌شده‌ای از شبکه را به صورت فیزیکی از شبکه جدا و آن را به طور موثر از دید مهاجمان پنهان کنند. برای مدل‌های هوش مصنوعی، این رویکرد چندین مزیت کلیدی به دست می‌دهد:  

1. بهبود امنیت و کاهش ریسک 

تقسیم‌بندی فیزیکی شبکه به عنوان یک محافظ برای سیستم‌های هوش مصنوعی عمل و از دسترسی غیرمجاز جلوگیری می‌کند و خطر نقض داده‌ها را کاهش می‌دهد. با قطع اتصال مدل‌های هوش مصنوعی از اینترنت در زمانی که استفاده نمی‌شوند، سازمان‌ها می‌توانند به طور قابل توجهی پنجره فرصت برای مجرمان سایبری را برای سوءاستفاده از آسیب‌پذیری‌ها محدود کنند. به عنوان مثال، یک مدل هوش مصنوعی تولیدی تنها زمانی که در حال پردازش درخواست‌های کاربر است، نیاز به اتصال کوتاه به اینترنت دارد. پس از تولید پاسخ، مدل می‌تواند دوباره قطع شود و در معرض تهدیدات بالقوه قرار نگیرد. این فرایند بدون وقفه انجام می‌شود و تجربه کاربر را مختل نمی‌کند، زیرا زمان اتصال و قطع اتصال بسیار کوتاه است.  

2. کمک به رعایت مقررات

با تطبیق دولت‌ها با حساسیت فزاینده داده‌ها، کسب‌وکارها تحت فشار فزاینده‌ای برای نشان دادن اقدامات امنیتی قوی هستند. تقسیم‌بندی فیزیکی شبکه با نگهداری داده‌های حساس به صورت کاملاً آفلاین یا جداسازی فیزیکی آنها در هنگام حمله، از تلاش‌های رعایت مقررات حمایت می‌کند. این رویکرد پیشگیرانه اطمینان می‌دهد که سازمان‌ها می‌توانند الزامات نظارتی را برآورده و در عین حال سیستم‌های هوش مصنوعی خود را از تهدیدات سایبری محافظت کنند.  

3. پاسخ و بازیابی موثر در حوادث

در صورت وقوع یک حمله سایبری، تقسیم‌بندی واکنشی شبکه می‌تواند برای جداسازی سریع دارایی‌های به‌خطرافتاده و جلوگیری از آسیب‌های بیشتر استفاده شود. این قابلیت به سازمان‌ها امکان می‌دهد گسترش حمله را متوقف و داده‌های حیاتی را محافظت کنند. در طول فرایند بازیابی، رهبران می‌توانند بخش‌های قبلاً جداشده و ایمن را به‌سرعت دوباره متصل کنند و اطمینان یابند که مدل‌های هوش مصنوعی و سایر خدمات سریع بازیابی می‌شوند.  

چشم‌انداز آینده

با توسعه و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی داخلی در سازمان‌های بیشتر، مجرمان سایبری احتمالاً این سیستم‌ها را بیشتر هدف قرار خواهند داد. پیامدهای یک نقض امنیتی می‌تواند شدید باشد، از جمله کلون‌سازی داده‌ها، مسموم‌سازی مدل‌ها و حملات باج‌افزار که سیستم‌های حیاتی را قفل می‌کنند. برای استفاده مطمئن از قدرت هوش مصنوعی بدون به خطر انداختن امنیت، کسب‌وکارها باید چارچوبی اتخاذ کنند که امکان کنترل جداگانه مناطق شبکه را از طریق تقسیم‌بندی فیزیکی فراهم می‌کند.  

با اجرای این رویکرد، سازمان‌ها می‌توانند تهدیدات را کاهش دهند، فرایندهای پاسخ و بازیابی موثر ایجاد و حداکثر عملکرد را در عملیات خود تضمین کنند. تقسیم‌بندی فیزیکی شبکه نه‌تنها امنیت را افزایش می‌دهد، بلکه پایه‌ای برای یک زیرساخت هوش مصنوعی مقاوم و آینده‌نگر فراهم می‌کند. با ادامه رشد استفاده از هوش مصنوعی، اولویت‌دهی به اقدامات امنیتی قوی برای محافظت از داده‌های حساس و حفظ تداوم کسب‌وکار ضروری خواهد بود.