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新一代 AI 需要增强安全性
事实证明,AI 在各行各业中都极其重要。在制造业,它可增强预测性维护,保障员工安全和运营。在零售业,它可提供更深入的客户洞察并帮助预防损失。在医疗保健领域,AI 可帮助专业医疗人员更有效地对患者进行诊断和治疗。
这些示例只是 AI 如何为全球组织提供全新业务价值的其中一小部分。但是,引入新技术也会带来新漏洞,这会危及组织向前发展的能力。
只有在底层算法值得信赖的情况下,AI 才能发挥作用,因此,组织必须采用优先保护其网络和系统的技术和合作伙伴关系。由于 AI 会收集知识产权、关键业务或受监管数据以执行操作并生成洞察,这些数据必须始终受到保护。
因此,英特尔产品和技术将确保提供端到端保护,在采用 AI 的任何位置主动建立安全保障。随着新一代 AI 带来新需求、新功能和新威胁,这一点尤为重要。
新一代 AI 激发更深层保护需求
例如,AI 工作负载的进化需要对计算和网络基础设施进行重大投资。这是因为,传统上,大型语言模型采用基于云的处理。为了实现成本效益,AI 工作负载正转向客户端计算,AI 电脑随之出现。从长远来看,AI 电脑有望解锁新用例,创造新的业务价值。但是,从云到本地数据中心和网络边缘,AI 工作负载种类繁多,这引入了新的攻击面。
为解决这些问题,英特尔于今年早些时候推出了搭载英特尔® 酷睿™ Ultra 处理器的 AI 电脑,以优化 AI 软件的效率。更重要的是,它引入了英特尔® Threat Detection Technology(英特尔® TDT),以提供端点防护和防御来防范 AI 相关威胁。利用英特尔 CPU 遥测技术和在集成式英特尔 GPU 上运行的英特尔 AI 模型,英特尔 TDT 可扫描威胁和勒索攻击。它还通过 Microsoft Defender 等合作伙伴集成提供了采用更深层保护的分层方法,从而优化客户端 AI 硬件。这为公有云 AI 提供了经济高效的替代方案。
发布 此外,还必须在整个生命周期内(从模型开发和部署,到算法、数据和设备)应用 AI 安全性。英特尔® 至强® 可扩展处理器借助英特尔® Software Guard Extensions(英特尔® SGX)和英特尔® Trust Domain Extensions(英特尔® TDX)等安全功能支持广泛部署的 AI 推理工作负载,通过安全隔区和可信域实现数据与虚拟机的隔离。
为了增强保护,英特尔® Tiber Trust Services 提供了实时鉴证,实现了混合与多云部署的安全协作和信任验证。这些服务符合 NIST 零信任原则,以较高安全标准支持保密性和正常运行时间。
但英特尔的 AI 安全性工作并不仅仅局限于其技术。该公司通过跨行业合作伙伴关系和协作,打造了安全的 AI 生态系统。
战略合作伙伴关系轻松释放 AI 潜能
随着 AI 模型日益依赖数据进行学习和推理,从数据操控和分布式拒绝服务 (DDoS) 攻击到 IP 盗窃的风险也随之增加。英特尔与戴尔和 F5 Networks 合作,共同处理此类 AI 模型漏洞。F5 Networks 和戴尔的 PowerEdge R760 配备英特尔® 基础设施处理单元(英特尔® IPU)适配器 E2100,提供了一种独特的方法,使用专用资源来实现加密和 DDoS 缓解等安全功能。这种设置将安全任务与 AI 模型处理分离开来,可降低延迟并改进模型防护,最终帮助这些公司放心专注于最大限度地提升 AI 的业务价值。
英特尔合作关系的另一个示例体现在智能制造环境中,在这类环境中,由于 OT 网络与 IT 系统的连接日益增多,网络安全威胁愈加严重。NEXCOM 利用英特尔技术通过其 ISA 140 工业安全设备保障 OT 网络安全。ISA 140 搭载英特尔凌动® 处理器,体积小巧,具有多端口和远程管理功能,可打造微分段 OT 网络,即使在最恶劣的工厂条件下,也能隔离和保护您最宝贵的资产。
除制造业外,其他行业也迫切需要保护机密信息,医疗保健和金融行业就是如此。英特尔 SGX 和 TDX 等英特尔机密计算技术在这些行业中占据重要地位。通常,组织会试图通过匿名处理数据来保护信息。但完全匿名化很难实现,即使对静态或传输中的数据进行加密,在数据处理过程中仍会解密,因而不受保护。机密计算可在整个阶段帮助保护数据,为数据处理提供零信任架构。Fortanix Confidential Computing Manager 整合了英特尔 SGX、英特尔 TDX 和第四代英特尔® 至强® 可扩展处理器,在可信执行环境中提供了数据保护。
Zscaler 也利用英特尔技术为其用户提供零信任架构。随着网络威胁不断进化,零信任架构可确保对用户、系统和设备进行持续验证,确保不会在未经严格检查的情况下授予访问权限。通过与英特尔合作,Zscaler 可利用英特尔至强可扩展处理器实现边缘到云端的安全保护。这种协作可确保无论位置或设备如何,数据和应用程序都始终受到保护,强化了在复杂环境中实现强大而稳定的网络安全方面,建立合作伙伴关系的重要性。
加强防范,推动未来进步
随着 AI 继续转变企业格局,其价值不仅依赖于其创新,而且依赖于其模型所包含的知识产权和受监管数据。保护这些资产需要采用多层面的方法,以处理静态、动态和使用中的数据,确保随着时间推移进行不断调优并提高准确性。
同样重要的是,我们需要采用强大而稳定的防御机制来应对经 AI 强化的攻击,因为这类攻击能够利用工作负载运行时漏洞。这种双重方法(既利用 AI 增强安全性,同时保护 AI 本身)可确保提供全面的端到端保护。
通过优先考虑这些保护措施,组织可以自信地利用 AI 的强大功能,在最大限度地降低风险的同时取得变革性进展。这样,他们不仅可以在未来日渐由 AI 驱动的环境中生存下来,而且可以发展壮大。