एजेंटिक एआई से संबंधित नेटवर्क सुरक्षा चुनौतियों का समाधान कैसे करें

एजेंटिक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) AI की अगली सीमा का प्रतिनिधित्व करता है, जो जनरेटिव AI (GenAI) की क्षमताओं से भी आगे जाने का वादा करता है। अधिकांश GenAI सिस्टम के विपरीत, जो मानवीय संकेतों या निरीक्षण पर निर्भर करते हैं, एजेंटिक एआई सक्रिय है क्योंकि इसमें जटिल, बहु-चरणीय समस्याओं को हल करने के लिए उपयोगकर्ता इनपुट की आवश्यकता नहीं होती है। बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम), मशीन लर्निंग (एमएल) और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) के डिजिटल पारिस्थितिकी तंत्र का लाभ उठाकर, एजेंटिक एआई मानव या सिस्टम की ओर से स्वायत्त रूप से कार्य करता है, जिससे उत्पादकता और संचालन में व्यापक सुधार होता है।

जबकि एजेंटिक एआई अभी भी अपने शुरुआती चरण में है, विशेषज्ञों ने कुछ ग्राउंड-ब्रेकिंग उपयोग मामलों पर प्रकाश डाला है। एक बैंक के लिए ग्राहक सेवा वातावरण पर विचार करें जहां एक एआई एजेंट पूछे जाने पर उपयोगकर्ता के सवालों का जवाब देने से कहीं अधिक करता है। इसके बजाय, एजेंट वास्तव में लेनदेन या धन स्थानांतरण जैसे कार्य को संकेत मिलने पर पूरा करना उपयोगकर्ता द्वारा। एक और उदाहरण वित्तीय सेटिंग में हो सकता है जहां एजेंटिक एआई सिस्टम मानव विश्लेषकों को स्वायत्त रूप से और जल्दी से बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करके सहायता करते हैं डेटा-सूचित निर्णय लेने के लिए ऑडिट-तैयार रिपोर्ट तैयार करना.

एजेंटिक एआई की अविश्वसनीय संभावनाएं निर्विवाद हैं। हालांकि, किसी भी नई तकनीक की तरह, अक्सर सुरक्षा, शासन और अनुपालन संबंधी चिंताएं होती हैं। इन एआई एजेंटों की अनूठी प्रकृति संगठनों के लिए कई सुरक्षा और शासन संबंधी चुनौतियां पेश करती है। उद्यमों को न केवल एजेंटिक एआई के लाभों को प्राप्त करने के लिए बल्कि नेटवर्क सुरक्षा और दक्षता सुनिश्चित करने के लिए इन चुनौतियों का समाधान करना चाहिए।

एजेन्टिक एआई संगठनों के लिए कौन सी नेटवर्क सुरक्षा चुनौतियां पैदा करता है?

AI एजेंट के चार बुनियादी ऑपरेशन होते हैं। पहला है धारणा और डेटा संग्रह। ये सैकड़ों, हज़ारों और शायद लाखों एजेंट कई जगहों से डेटा इकट्ठा करते हैं और इकट्ठा करते हैं, चाहे वह क्लाउड हो, ऑन-प्रिमाइसेस हो, एज हो, इत्यादि, और यह डेटा किसी एक खास भौगोलिक स्थान के बजाय कहीं से भी हो सकता है। दूसरा चरण है निर्णय लेना। एक बार जब ये एजेंट डेटा एकत्र कर लेते हैं, तो वे निर्णय लेने के लिए AI और ML मॉडल का उपयोग करते हैं। तीसरा चरण है कार्रवाई और निष्पादन। निर्णय लेने के बाद, ये एजेंट उस निर्णय को पूरा करने के लिए उसी के अनुसार कार्य करते हैं। अंतिम चरण सीखना है, जहाँ ये एजेंट अपने निर्णय से पहले और बाद में एकत्र किए गए डेटा का उपयोग करके उसे उसी के अनुसार बदलते और अनुकूलित करते हैं।

इस प्रक्रिया में, एजेंटिक एआई को प्रभावी ढंग से काम करने के लिए विशाल डेटासेट तक पहुंच की आवश्यकता होती है। आम तौर पर उन डेटा सिस्टम के साथ एकीकृत किया जाएगा जो संवेदनशील जानकारी को संभालते या संग्रहीत करते हैंवित्तीय रिकॉर्ड, स्वास्थ्य सेवा डेटाबेस और अन्य व्यक्तिगत रूप से पहचान योग्य जानकारी (PII) जैसी जानकारी। दुर्भाग्य से, एजेंटिक AI नेटवर्क इंफ्रास्ट्रक्चर को कमजोरियों से सुरक्षित करने के प्रयासों को जटिल बनाता है, खासकर क्रॉस-क्लाउड कनेक्टिविटी के साथ। यह निकास सुरक्षा चुनौतियों को भी प्रस्तुत करता है, जिससे व्यवसायों के लिए एक्सफ़िलट्रेशन के साथ-साथ कमांड और कंट्रोल उल्लंघनों से बचाव करना मुश्किल हो जाता है। अगर कोई AI एजेंट समझौता कर लेता है, तो संवेदनशील डेटा आसानी से लीक या चोरी हो सकता है। इसी तरह, एजेंटों को दुर्भावनापूर्ण अभिनेताओं द्वारा अपहृत किया जा सकता है और बड़े पैमाने पर गलत सूचना उत्पन्न करने और वितरित करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है। जब उल्लंघन होते हैं, तो न केवल वित्तीय दंड होते हैं, बल्कि प्रतिष्ठा के परिणाम भी होते हैं।

अवलोकनीयता और ट्रेसिबिलिटी जैसी प्रमुख क्षमताएं एजेंटिक एआई द्वारा निराश हो सकती हैं क्योंकि यह पता लगाना मुश्किल है कि एआई एजेंट किस डेटासेट तक पहुंच रहे हैं, डेटा के उजागर होने या अनधिकृत उपयोगकर्ताओं द्वारा उस तक पहुंचने का जोखिम बढ़ जाता हैइसी तरह, एजेंटिक एआई की गतिशील शिक्षा और अनुकूलन पारंपरिक सुरक्षा ऑडिट को बाधित कर सकता है, जो डेटा प्रवाह को ट्रैक करने के लिए संरचित लॉग पर निर्भर करता है। एजेंटिक एआई भी अल्पकालिक, गतिशील और लगातार चलने वाला है, जिससे इष्टतम दृश्यता और सुरक्षा बनाए रखने के लिए 24/7 की आवश्यकता होती है। पैमाना एक और चुनौती है। हमले की सतह तेजी से बढ़ी है, जो ऑन-प्रिमाइसेस डेटा सेंटर और क्लाउड से आगे बढ़कर एज को शामिल करती है। वास्तव में, संगठन के आधार पर, एजेंटिक एआई एज पर हजारों से लेकर लाखों नए एंडपॉइंट जोड़ सकता है। ये एजेंट कई स्थानों पर काम करते हैं, चाहे अलग-अलग क्लाउड, ऑन-प्रिमाइसेस, एज, आदि, जिससे नेटवर्क हमले के लिए अधिक असुरक्षित हो जाता है।

एजेंटिक एआई सुरक्षा चुनौतियों से निपटने के लिए एक व्यापक दृष्टिकोण

संगठन चार बुनियादी परिचालन चरणों में से प्रत्येक में सुरक्षा समाधान और सर्वोत्तम प्रथाओं को लागू करके एजेंटिक एआई की सुरक्षा चुनौतियों का समाधान कर सकते हैं:

1. धारणा और डेटा संग्रहण: व्यवसायों को उच्च बैंडविड्थ नेटवर्क कनेक्टिविटी की आवश्यकता होती है जो एंड-टू-एंड एन्क्रिप्टेड होती है ताकि उनके एजेंट कार्य करने के लिए आवश्यक भारी मात्रा में डेटा एकत्र कर सकें। याद रखें कि यह डेटा उपयोग के मामले के आधार पर संवेदनशील या अत्यधिक मूल्यवान हो सकता है। कंपनियों को इन सभी डेटा स्रोतों के बीच चलने और संवेदनशील और PII डेटा की सुरक्षा के लिए एक हाई-स्पीड एन्क्रिप्टेड कनेक्टिविटी समाधान तैनात करना चाहिए।
2. निर्णय लेना: कंपनियों को यह सुनिश्चित करना चाहिए कि उनके AI एजेंटों के पास सही निर्णय लेने के लिए सही मॉडल और AI और ML इंफ्रास्ट्रक्चर तक पहुंच हो। क्लाउड फ़ायरवॉल को लागू करके, उद्यम अपने AI एजेंटों को ऑडिटेबल तरीके से सही मॉडल तक पहुंचने के लिए आवश्यक कनेक्टिविटी और सुरक्षा प्राप्त कर सकते हैं।
3. कार्रवाई निष्पादन: AI एजेंट निर्णय के आधार पर कार्रवाई करते हैं। हालाँकि, व्यवसायों को यह पहचानना होगा कि सैकड़ों या हज़ारों में से किस एजेंट ने वह निर्णय लिया। उन्हें यह भी जानना होगा कि उनके एजेंट संघर्ष या "रोबोटों के बीच रोबोटों की लड़ाई" से बचने के लिए एक-दूसरे से कैसे संवाद करते हैं। इस प्रकार, संगठनों को अपने AI एजेंटों द्वारा की गई इन कार्रवाइयों की अवलोकनीयता और पता लगाने की क्षमता की आवश्यकता होती है। अवलोकनीयता वास्तविक समय में AI एजेंटों की आंतरिक स्थितियों और व्यवहार को ट्रैक करने, निगरानी करने और समझने की क्षमता है। ट्रेसिबिलिटी एक AI एजेंट द्वारा किए गए डेटा, निर्णयों और कार्यों को ट्रैक करने और उनका दस्तावेज़ीकरण करने की क्षमता है।
4. सीखना और अनुकूलन: कंपनियाँ अपने एल्गोरिदम को ट्यून करने के लिए लाखों, या सैकड़ों मिलियन या उससे भी ज़्यादा खर्च करती हैं, जिससे इन एजेंटों का मूल्य और सटीकता बढ़ जाती है। अगर कोई बुरा अभिनेता उस मॉडल को पकड़ लेता है और उसे बाहर निकाल लेता है, तो वे सभी संसाधन मिनटों में उसके हाथ लग सकते हैं। व्यवसाय अपने निवेश को निकास सुरक्षा सुविधाओं के माध्यम से सुरक्षित कर सकते हैं जो निष्कासन और कमांड और नियंत्रण उल्लंघनों से रक्षा करते हैं।

एजेंटिक एआई का सुरक्षित और जिम्मेदार तरीके से लाभ उठाना

एजेंटिक एआई में उल्लेखनीय क्षमता है, जो कंपनियों को उत्पादकता और दक्षता की नई ऊंचाइयों तक पहुंचने में सक्षम बनाती है। लेकिन, एआई क्षेत्र में किसी भी उभरती हुई तकनीक की तरह, संगठनों को अपने नेटवर्क और संवेदनशील डेटा की सुरक्षा के लिए सावधानी बरतनी चाहिए। आज सुरक्षा विशेष रूप से महत्वपूर्ण है, क्योंकि राष्ट्र-राज्यों द्वारा वित्तपोषित अत्यधिक परिष्कृत और सुव्यवस्थित अपराधी, जैसे कि साल्ट टाइफून और सिल्क टाइफून, बड़े पैमाने पर हमले करना जारी रखते हैं।

संगठनों को क्लाउड सुरक्षा विशेषज्ञों के साथ साझेदारी करके एक मजबूत, स्केलेबल और भविष्य के लिए तैयार सुरक्षा रणनीति विकसित करनी चाहिए जो एजेंटिक एआई की अनूठी चुनौतियों का समाधान करने में सक्षम हो। ये भागीदार उद्यमों को अपने एआई एजेंट को ट्रैक करने, प्रबंधित करने और सुरक्षित करने में सक्षम बना सकते हैं; इसके अलावा, वे कंपनियों को अनुपालन और शासन से संबंधित मानकों को पूरा करने के लिए आवश्यक जागरूकता प्रदान करने में मदद करते हैं।