Η Εθνική Ασφάλεια Απαιτεί την Ασφάλεια των Μοντέρνων AI Workloads

Ενώ οι πρακτικές κωδικοποίησης AI και οι τροποποιήσεις του φόρτου εργασίας ισχυρίζονται ότι επιταχύνουν την απόδοση της αποστολής, εισάγουν επίσης ευπάθειες συστήματος. Η πρόκληση είναι καλά κατανοητή – οι σημερινές πρακτικές διαχείρισης ευπαθειών δεν μπορούν να跟παθούν τις ταχέως εξελισσόμενες εργαλεία AI, που τελικά αυξάνουν τον κίνδυνο για τις δυνάμεις που εκτελούν επιχειρησιακές αποστολές.

Γνωρίζοντας ότι τα εργαλεία σας θα επιτύχουν, είτε είναι ένα M27 IAR ή το AI-κίνητο τακτικό C2 που βάζει πυρά στο στόχο, εμπνέει εμπιστοσύνη στο πεδίο. Όταν πρόκειται για συστήματα λογισμικού, μπορούν να αυξήσουν την αξιοπιστία με την εξάλειψη των κινδύνων των контέινερ μέσω της綜合ης ασφάλειας της αλυσίδας εφοδιασμού λογισμικού (SSC).

Οι Ευπάθειες των Κοντέινερ είναι Αυξανόμενος Κίνδυνος στο Λογισμικό Άμυνας

Κάθε οργανισμός που βασίζεται στο λογισμικό παλεύει με ευπάθειες ασφαλείας που σχετίζονται με τα κοντέινερ. Το Υπουργείο Πολέμου (DoW) στοχεύει να παρέχει τα καλύτερα συστήματα στις επιχειρησιακές δυνάμεις, αλλά αυτό αυξάνει τον κίνδυνο. Ο λόγος είναι ότι τα περισσότερα συστήματα αποστολής βασίζονται σε βασικό λογισμικό από διανομές Linux και κοινές βάσεις λογισμικού με υπερμεγέθεις βασικές γραμμές λογισμικού. Τα συστήματα που κατασκευάζονται σε αυτό το ανοιχτό λογισμικό συνήθως περιέχουν γνωστές και άγνωστες Κρίσιμες Ευπάθειες και Εκθέσεις (CVEs).

Για να αντιμετωπίσουμε αυτό το πρόβλημα, οι κατηγοριοποιημένες εικόνες που περιλαμβάνουν διορθώσεις για αυτές τις CVEs μειώνουν δραματικά την επιφάνεια επίθεσης. Επιπλέον, ο περιττός κώδικας αντιπροσωπεύει πρόσθετο κίνδυνο, поскольку αυτός ο κώδικας μπορεί να κρύβει CVEs. Η ανάπτυξη σκληρμένων εικόνων λογισμικού μετριώνει αυτόν τον κίνδυνο με την εξάλειψη του περιττού κώδικα. Χωρίς σκληροποίηση, ο περιττός κώδικας αυξάνει την επιφάνεια επίθεσης και εισάγει κρυφές CVEs. Είναι επίσης κρίσιμο να αξιολογήσετε κάθε CVE ως μέρος του контекστού στον οποίο εμφανίζεται. Οι CVEs είναι εκμεταλλεύσιμες στα περιβάλλοντα, τους λειτουργικούς συστήματος και το υλικό όπου ανακαλύπτονται να είναι αναπαραγώγιμες. Η έξυπνη σάρωση, προφίλ και κατανόηση του παραγωγικού λογισμικού θα καθορίσει εάν κάθε ατομική CVE επηρεάζει το στόχο περιβάλλοντος και θα αναγνωρίσει ποιες CVEs είναι διπλό και απλώς εμφανίζονται σε πολλαπλά πακέτα.

Τα Εργαλεία Κωδικοποίησης AI Κλιμακώνουν το Πρόβλημα

Τα εργαλεία κωδικοποίησης AI είναι πηγές ενέργειας που χρησιμοποιούνται για την ανάπτυξη, την εκπαίδευση και την ανάπτυξη μοντέλων, αλλά συχνά επικεντρώνονται στις τελικές καταστάσεις παρά στην оптимποίηση των επιχειρησιακών υπολογισμών και αποθήκευσης. Jako αποτέλεσμα, ενισχύουν τα προβλήματα ασφαλείας με την αδιάκριτη χρήση ανοιχτών διανομών αντί για κατηγοριοποιημένες και σκληρές εικόνες.

Σήμερα, τα εργαλεία κωδικοποίησης AI αλλάζουν συνεχώς, έχουν πολλές ανοιχτές εξαρτήσεις και αναπτύσσονται πιο εκτενώς από τα παραδοσιακά εργαλεία. Τα μοντέλα, τα πλαίσια και οι υποστηρικτικές υπηρεσίες ενημερώνονται καθημερινά ή εβδομαδιαία αντί για τριμηνιαία ή ετήσια, και κάθε μη σκληρή εικόνα λογισμικού που εφαρμόζεται από αυτά τα εργαλεία μεγεθύνει τον κίνδυνο. Αυτά δεν είναι νέα κινδύνα, αλλά με το AI τώρα επιταχύνουν. Για παράδειγμα, οι λίστες ευπαθειών αυξάνονται πιο γρήγορα καθώς αναπτύσσεται περισσότερο λογισμικό. Jako απόδειξη, ο κατάλογος CVE το 2025 είχε μέσο όρο 132 νέες ευπάθειες την ημέρα, αυξημένες κατά 20% από το προηγούμενο έτος, και τριπλάσιο αριθμό από το 2020.

Η Κακή Διαχείριση Ευπαθειών Προκαλεί Επιχειρησιακές Συνέπειες

Οι επιχειρησιακές συνέπειες της κακής διαχείρισης ευπαθειών περιλαμβάνουν:

• Περιορισμοί στις τεχνολογίες που έχουν πρόσβαση στο ATO, με λιγότερα εργαλεία AI που εγκρίνονται για παραγωγή
• Βραδύνσεις της ανάπτυξης AI καθώς οι στοίβες κοντέινερ αποτυγχάνουν να συμμορφωθούν με τις χρονοδιαγράμματα αποστολής
• Αδυναμία να ανταγωνιστεί τις τακτικές AI των αντιπάλων, αυξάνοντας τους κινδύνους αποστολής
• Επανειλημμένες υψηλές οικονομικές κόστος για τη διαχείριση των λιστών ευπαθειών
• Εξειδικευμένοι μηχανικοί που εστιάζουν στο κυνήγι και την επιδιόρθωση των CVEs αντί να παρέχουν νέες ικανότητες

Με ή χωρίς AI, οι πρακτικές διαχείρισης ευπαθειών για τις λύσεις DoW πρέπει να ανταποκρίνονται στις χρονοδιαγράμματα αποστολής. Οι πλατφόρμες που ενεργοποιούνται από το AI πρέπει να βελτιώσουν την κυβερνοάμυνα, όχι να αυξήσουν την έκθεση ασφαλείας. Οι λύσεις επιλογής πρέπει να αντιμετωπίσουν την έκθεση που σχετίζεται με την εκτέλεση, να μειώσουν τον αριθμό των CVE και να επιτρέψουν στους υπεύθυνους να διακρίνουν το θόρυβο από την επιρροή της αποστολής. Η λύση αυτού του προβλήματος κρατά τις μονάδες από την αναζήτηση μονοπατιών σκληροποίησης, δημιουργώντας μια συνεπή, δεδομένα-κίνητη διαδικασία.

Η Νικήτρια Προσέγγιση για την Εθνική Άμυνα

Η καλύτερη ασφαλής διαδικασία είναι αυτή που επιτρέπει ταχύτερες, ασφαλέστερες επιχειρήσεις AI, μια ισχυρότερη βάση κοντέινερ με μηδενική εμπιστοσύνη και υψηλής πιστότητας δεδομένα κινδύνου αλυσίδας εφοδιασμού λογισμικού για τους διοικητές.

Οι αμυντικές υπηρεσίες πρέπει να αρχίσουν με εικόνες κοντέινερ με μηδενικές CVE, και στη συνέχεια να εξαλείψουν πρόσθετες ευπάθειες με την αφαίρεση μη χρησιμοποιούμενων στοιχείων αντί να τις επιδιορθώνουν για να μειώσουν τους αποδεκτούς κινδύνους. Οι σκληρές εικόνες οδηγούν σε μικρότερη επιφάνεια επίθεσης και σαφέστερη αφήγηση κινδύνου για να επιταχύνουν την πιστοποίηση των συστημάτων AI, απελευθερώνοντας τις ομάδες κυβερνοασφαλείας να εστιάσουν σε υψηλότερες προτεραιότητες αποστολής αντί για την ατελείωτη διαχείριση ευπαθειών.

Επιπλέον, τα δελτία υλικού λογισμικού (SBOMs), τα δελτία υλικού εκτέλεσης (RBOMs) και οι σκληρές εικόνες δίνουν στους χειριστές και τις ομάδες ασφαλείας μια στρωματωμένη, ακριβή προβολή των φορτίων εργασίας AI σε κοντέινερ. Αυτή η προσέγγιση υποστηρίζει trực tiếp τις αρχές μηδενικής εμπιστοσύνης και συμμορφώνεται με τις Απαιτήσεις ορατότητας αλυσίδας εφοδιασμού λογισμικού της ομάδας Enduring Security Framework (ESF), δείχνοντας τι περιέχει το λογισμικό, τη συμπεριφορά και τα μηχανισμοί παράδοσης.

Η ωρίμανση των πρακτικών αξιολόγησης και πιστοποίησης κινδύνων DoW πρέπει να συνοδεύεται από κοντέινερ με μηχανικά αναγνώσιμα αρτεφάκτα και τεχνικές βουλές ασφαλείας. Αυτό επιτρέπει στους dévelopers και τους χειριστές να συνδρομήσουν στα απαραίτητα κοντέινερ και να λάβουν συνεπείς βαθμολογίες κινδύνου και ειδοποιήσεις εάν προκύψουν νέα ζητήματα. Για τη Διοίκηση, αυτό λειτουργεί ως πρακτικό «φως ελέγχου» στα κρίσιμα στάδια λογισμικού, ermögνοντας τις αποφάσεις να μεταβούν πέρα από την εμπορική ανακάλυψη σε άμεση ευθυγράμμιση αποστολής με την ταχύτητα των επιχειρήσεων που κινείται από το AI.