Aditya K Sood, VP of Security Engineering and AI Strategy, Aryaka – Wywiad z serii

Aditya K Sood (Ph.D) jest VP of Security Engineering and AI Strategy w firmie Aryaka. Z ponad 16-letnim doświadczeniem, zapewnia strategiczne przywództwo w dziedzinie bezpieczeństwa informacji, obejmując produkty i infrastrukturę. Dr Sood jest zainteresowany Sztuczną Inteligencją (AI), bezpieczeństwem chmury, automatyzacją i analizą złośliwego oprogramowania, bezpieczeństwem aplikacji oraz bezpiecznym projektem oprogramowania. Jest autorem kilku artykułów w różnych magazynach i czasopismach, w tym IEEE, Elsevier, Crosstalk, ISACA, Virus Bulletin i Usenix.

Aryaka oferuje rozwiązania sieciowe i bezpieczeństwa, zapewniając Unified SASE jako usługę. Rozwiązanie to zostało zaprojektowane, aby połączyć wydajność, elastyczność, bezpieczeństwo i prostotę. Aryaka wspiera klientów na różnych etapach ich bezpiecznej podróży sieciowej, pomagając im w modernizacji, optymalizacji i transformacji ich środowisk sieciowych i bezpieczeństwa.

Czy możesz powiedzieć nam więcej o swojej drodze w cyberbezpieczeństwie i AI oraz jak doprowadziło cię to do twojej obecnej roli w Aryace?

Moja podróż w kierunku cyberbezpieczeństwa i AI rozpoczęła się od fascynacji potencjałem technologii do rozwiązywania złożonych problemów. Na początku swojej kariery skupiłem się na cyberbezpieczeństwie, wywiadzie wywiadowczym i inżynierii bezpieczeństwa, co dało mi solidne podstawy w zrozumieniu, jak systemy interaktywne i gdzie mogą wystąpić słabości. To narażenie naturalnie skłoniło mnie do głębszego zainteresowania cyberbezpieczeństwem, gdzie uznałem krytyczne znaczenie zabezpieczenia danych i sieci w coraz bardziej połączonym świecie. Gdy technologie AI pojawiły się, zobaczyłem ich ogromny potencjał do transformacji cyberbezpieczeństwa – od automatyzacji wykrywania zagrożeń do analityki predykcyjnej.

Dołączenie do Aryaki jako VP of Security Engineering and AI Strategy było idealnym dopasowaniem ze względu na jej przywództwo w Unified SASE jako usłudze, rozwiązaniach chmury pierwszej oraz focusie na innowacjach. Moja rola pozwala mi syntetyzować moją pasję do cyberbezpieczeństwa i AI, aby rozwiązać współczesne wyzwania, takie jak bezpieczna praca hybrydowa, optymalizacja SD-WAN i zarządzanie zagrożeniami w czasie rzeczywistym. Konwergencja AI i cyberbezpieczeństwa w Aryace umożliwia organizacjom pozostanie przed zagrożeniami, jednocześnie dostarczając wyjątkową wydajność sieci, i jestem podekscytowany, że mogę być częścią tej misji.

Jak myślisz, że AI zmieni krajobraz bezpieczeństwa w ciągu najbliższych kilku lat?

 AI jest na progu transformacji krajobrazu bezpieczeństwa, uwalniając nas od ciężaru rutynowych zadań i pozwalając nam skupić się na bardziej złożonych wyzwaniach. Jego zdolność do analizy ogromnych zbiorów danych w czasie rzeczywistym umożliwia systemom bezpieczeństwa identyfikację anomalii, wzorców i nowych zagrożeń w tempie, które przewyższa ludzkie możliwości. Modele AI/ML ciągle ewoluują, poprawiając swoją dokładność w wykrywaniu i obchodzeniu się z wpływem zaawansowanych, utrwalonych zagrożeń (APTs) i zero-day vulnerabilities. Ponadto, AI ma potencjał do rewolucjonizacji odpowiedzi na incydenty (IR) poprzez automatyzację powtarzalnych i czasochłonnych zadań, takich jak izolacja skompromitowanych systemów lub blokowanie działań malwersatywnych, znacznie redukując czas odpowiedzi i ograniczając potencjalne szkody. Dodatkowo, AI pomoże zabić lukę w umiejętnościach bezpieczeństwa, automatyzując rutynowe zadania i wzmacniając decyzje ludzkie, umożliwiając zespołom bezpieczeństwa koncentrowanie się na bardziej złożonych wyzwaniach.

Jednakże, przeciwnicy szybko wykorzystują te same możliwości, które czynią AI potężnym narzędziem obronnym. Cyberprzestępcy coraz częściej wykorzystują AI do tworzenia bardziej zaawansowanych zagrożeń, takich jak ataki phishingowe z użyciem deepfake, adaptacyjne inżynieria społeczna i AI-napędzane złośliwe oprogramowanie. Ten trend doprowadzi do “wyścigu zbrojeń AI”, w którym organizacje muszą ciągle innowować, aby wyprzedzić te ewoluujące zagrożenia.

Jakie są kluczowe wyzwania sieciowe, z którymi przedsiębiorstwa spotykają się podczas wdrożenia aplikacji AI, i dlaczego uważasz, że te problemy stają się coraz bardziej krytyczne?

Przedsiębiorstwa, które wkraczają w aplikacje AI, spotykają się z pilnymi wyzwaniami sieciowymi. Wymagająca natura obciążeń AI, które obejmują transfer i przetwarzanie ogromnych zbiorów danych w czasie rzeczywistym, szczególnie dla zadań przetwarzania i uczenia, tworzy natychmiastową potrzebę wysokiej przepustowości i ultra-niskiej latencji. Na przykład, aplikacje AI w czasie rzeczywistym, takie jak systemy autonomiczne lub predykcyjna analityka, zależą od natychmiastowego przetwarzania danych, gdzie nawet najmniejsze opóźnienia mogą zakłócić wyniki. Te wymagania często przekraczają możliwości tradycyjnej infrastruktury sieciowej, prowadząc do częstych wąskich gardeł wydajności.

Skalowalność jest kluczowym wyzwaniem w wdrożeniach AI. Dynamiczna i nieprzewidywalna natura obciążeń AI wymaga sieci, które mogą szybko adaptować się do zmieniających się wymagań zasobów. Przedsiębiorstwa wdrażające AI w środowiskach hybrydowych lub wielochmurowych spotykają się z dodatkową złożonością, ponieważ dane i obciążenia są rozproszone w różnych lokalizacjach. Potrzeba bezproblemowego transferu danych i skalowania w tych środowiskach jest oczywista, ale złożoność osiągnięcia tego bez zaawansowanych rozwiązań sieciowych jest równie oczywista. Niezawodność jest również paramont, ponieważ systemy AI często wspierają zadania krytyczne dla misji, a nawet niewielkie przestoje lub utrata danych mogą prowadzić do znaczących zakłóceń lub błędnych wyników AI.

Bezpieczeństwo i integralność danych dodatkowo komplikują wdrożenia AI. Modele AI polegają na ogromnych ilościach wrażliwych danych do szkolenia i inferencji, czyniąc bezpieczny transfer i ochronę przed naruszeniami lub manipulacjami priorytetem. To wyzwanie jest szczególnie ostre w branżach z surowymi wymogami zgodności, takimi jak opieka zdrowotna i finanse, gdzie organizacje muszą spełniać wymagania regulacyjne oraz potrzeby wydajności.

Podczas gdy przedsiębiorstwa coraz częściej przyjmują AI, te wyzwania sieciowe stają się coraz bardziej krytyczne, podkreślając potrzebę zaawansowanych, gotowych do AI rozwiązań sieciowych, które oferują wysoką przepustowość, niską latencję, skalowalność i solidne bezpieczeństwo.

Jak platforma Aryaki rozwiązuje zwiększone wymagania dotyczące przepustowości i wydajności obciążeń AI, szczególnie w zarządzaniu naprężeniami spowodowanymi przez ruch danych i potrzebą szybkiego podejmowania decyzji?

Aryaka, z jej inteligentnym, elastycznym i zoptymalizowanym zarządzaniem siecią, jest unikalnie wyposażona do rozwiązania zwiększonych wymagań dotyczących przepustowości i wydajności obciążeń AI. Ruch dużych zbiorów danych między rozproszonymi lokalizacjami, takimi jak urządzenia krawędzi, centra danych i środowiska chmury, często znacznie obciąża tradycyjne sieci. Rozwiązanie Aryaki zapewnia ulgę, dynamicznie trasując ruch przez najbardziej efektywne i dostępne ścieżki, wykorzystując wiele opcji łączności, aby zoptymalizować przepustowość i zmniejszyć latencję.

Jednym z kluczowych zalet rozwiązania Aryaki jest jego zdolność do priorytetowego traktowania krytycznego ruchu AI poprzez routing aplikacji. Identyfikując i priorytetowo traktując opóźnienia wrażliwych obciążeń, takich jak analiza danych w czasie rzeczywistym lub inferencja modelu uczenia maszynowego, Aryaka zapewnia, że aplikacje AI otrzymują niezbędne zasoby sieciowe do szybkiego podejmowania decyzji. Dodatkowo, rozwiązanie Aryaki obsługuje dynamiczne przydzielanie przepustowości, umożliwiając przedsiębiorstwom pewne skalowanie zasobów w górę lub w dół na podstawie wymagań obciążeń AI, zapobiegając wąskim gardłom i zapewniając stałą wydajność nawet podczas szczytowego użytkowania.

Dalej, platforma Aryaki zapewnia proaktywne możliwości monitorowania i analizy, oferując widoczność w wydajności sieci i zachowaniu obciążeń AI. Ten proaktywny podejście pozwala przedsiębiorstwom identyfikować i rozwiązywać problemy z wydajnością przed ich wpływem na działanie systemów AI, zapewniając nieprzerwane działanie. W połączeniu z zaawansowanymi funkcjami bezpieczeństwa, takimi jak CASB, SWG, FWaaS, end-to-end encryption, ZTNA i innymi, platformy Aryaki zabezpieczają integralność danych AI.

Jak wdrożenie AI wprowadza nowe słabości lub powierzchnie ataku w sieciach przedsiębiorstw?

Wdrożenie AI wprowadza nowe słabości i powierzchnie ataku w sieciach przedsiębiorstw ze względu na unikalne sposoby, w jaki systemy AI działają i interaktywnie oddziałują z danymi. Jednym z istotnych ryzyk jest ogromna ilość wrażliwych danych, które systemy AI wymagają do szkolenia i inferencji. Jeśli te dane są przechwycone, manipulowane lub skradzione podczas transferu lub przechowywania, może to prowadzić do naruszeń, korekcji modeli lub naruszeń zgodności. Dodatkowo, algorytmy AI są podatne na ataki przeciwników, w których atakujący wprowadzają starannie spreparowane dane wejściowe (np. zmienione obrazy lub dane), zaprojektowane tak, aby wprowadzić w błąd systemy AI, powodując nieprawidłowe decyzje. Te ataki mogą skompromitować krytyczne aplikacje, takie jak wykrywanie oszustw lub systemy autonomiczne, prowadząc do poważnych operacyjnych lub reputacyjnych szkód. Wdrożenie AI wprowadza również ryzyka związane z automatyzacją i podejmowaniem decyzji. Atakujący mogą wykorzystywać zautomatyzowane systemy podejmowania decyzji, dostarczając im fałszywe dane, prowadząc do niewłaściwych wyników lub operacyjnych zakłóceń.

Inny wyzwanie wynika ze złożoności i rozproszenia obciążeń AI. Systemy AI często składają się z połączonych komponentów na urządzeniach krawędzi, platformach chmury i infrastrukturze. Ta skomplikowana sieć połączeń znacznie zwiększa powierzchnię ataku, ponieważ każdy element i ścieżka komunikacyjna reprezentuje potencjalny punkt wejścia dla atakujących. Skompromitowanie urządzenia krawędzi, na przykład, mogłoby umożliwić lateralne przemieszczanie się w sieci lub zapewnić ścieżkę do manipulacji danymi przetwarzanymi lub transmisji do scentralizowanych systemów AI. Dodatkowo, niezabezpieczone API, często używane do integracji aplikacji AI, mogą ujawniać słabości, jeśli nie są odpowiednio chronione.

Podczas gdy przedsiębiorstwa coraz częściej polegają na AI do funkcji krytycznych dla misji, potencjalne konsekwencje tych słabości stają się bardziej poważne, podkreślając pilną potrzebę solidnych środków bezpieczeństwa. Organizacje muszą działać szybko, aby rozwiązać te wyzwania, takie jak szkolenie przeciwników dla modeli AI, zabezpieczenie potoków danych i przyjęcie architektur zero-trust, aby zabezpieczyć środowiska napędzane przez AI.

Jakie strategie lub technologie wdrożysz w Aryace, aby rozwiązać te specyficzne dla AI ryzyka bezpieczeństwa?

Platforma Aryaki wykorzystuje szyfrowanie end-to-end dla danych w trakcie transmisji i przechowywania, aby zabezpieczyć ogromne ilości wrażliwych danych, na których polegają systemy AI. Te środki zabezpieczają potoki danych AI, zapobiegając przechwyceniu lub manipulacji podczas transmisji między urządzeniami krawędzi, centrami danych i usługami chmury. Dynamiczne trasowanie ruchu dodatkowo poprawia bezpieczeństwo i wydajność, kierując ruch AI przez najbardziej efektywne i dostępne ścieżki, przy jednoczesnym priorytetowym traktowaniu krytycznych obciążeń, aby zminimalizować latencję i zapewnić niezawodne podejmowanie decyzji.

Rozwiązanie AI Observe firmy Aryaka monitoruje ruch sieciowy, analizując logi w poszukiwaniu podejrzanej aktywności. Centralna widoczność i analiza zapewniana przez Aryakę umożliwia organizacjom monitorowanie bezpieczeństwa i wydajności obciążeń AI, proaktywnie identyfikując potencjalne malwersatywne działania i ryzykowne zachowania związane z użytkownikami końcowymi, w tym krytycznymi serwerami i hostami. AI Observe wykorzystuje algorytmy AI/ML do wyzwalania powiadomień o zdarzeniach bezpieczeństwa na podstawie ciężkości obliczanej z różnych parametrów i zmiennych decyzyjnych.

Rozwiązanie AI>Secure firmy Aryaka, które zostanie udostępnione w drugiej połowie 2025 roku, umożliwi organizacjom rozbiór ruchu między użytkownikami końcowymi a punktami końcowymi usług AI (ChatGPT, Gemini, copilot itp.), aby ujawnić ataki, takie jak wstrzyknięcia promtu, wyciek informacji i osłony przed nadużyciami. Dodatkowo, mogą być egzekwowane ścisłe polityki, aby ograniczyć komunikację z niezatwierdzonymi i objętymi sankcjami usługami/genialnymi aplikacjami. Ponadto, Aryaka rozwiązuje specyficzne dla AI ryzyka bezpieczeństwa, wdrażając zaawansowane strategie, które łączą sieci i solidne środki bezpieczeństwa. Jednym z kluczowych podejść jest przyjęcie Zero Trust Network Access (ZTNA), które egzekwuje ścisłe kontrole dostępu oparte na tożsamości dla każdego użytkownika, urządzenia i aplikacji próbujących uzyskać dostęp do obciążeń AI. Jest to niezwykle ważne w rozproszonych środowiskach AI, gdzie obciążenia rozciągają się na urządzenia krawędzi, platformy chmury i infrastrukturę lokalną, czyniąc je podatnymi na nieautoryzowany dostęp i lateralne przemieszczanie się atakujących.

Poprzez zastosowanie tych kompleksowych środków, Aryaka pomaga przedsiębiorstwom zabezpieczyć swoje środowiska AI przed ewoluującymi ryzykami, jednocześnie umożliwiając skalowalne i efektywne wdrożenie AI.

Czy możesz podzielić się przykładami, w jaki sposób AI jest wykorzystywany zarówno do poprawy bezpieczeństwa, jak i jako narzędzie do potencjalnych naruszeń sieci?

AI odgrywa kluczową rolę w cyberbezpieczeństwie. Jest potężnym narzędziem do poprawy bezpieczeństwa sieci i zasobem, który przeciwnicy mogą wykorzystać do zaawansowanych ataków. Rozpoznawanie tych zastosowań podkreśla transformacyjny potencjał AI w krajobrazie bezpieczeństwa i umożliwia nam nawigację po ryzykach, które wprowadza.

AI rewolucjonizuje bezpieczeństwo sieci poprzez zaawansowane wykrywanie i prewencję zagrożeń. Modele AI analizują ogromne ilości ruchu sieciowego w czasie rzeczywistym, identyfikując anomalie, podejrzane zachowania lub wskaźniki kompromitacji (IOCs), które mogą umknąć tradycyjnym metodom. Na przykład, systemy napędzane przez AI mogą wykrywać i łagodzić ataki Distributed Denial of Service (DDoS), analizując wzorce protokołów sieciowych i reagując automatycznie, aby odizolować źródła malwersatywne. Dodatkowo, potencjał AI w analizie behawioralnej jest znaczący, tworząc profile normalnego zachowania użytkowników, aby wykryć zagrożenia wewnętrzne lub skompromitowane konta. Jego najpotężniejsze zastosowanie jest w analityce predykcyjnej, gdzie systemy AI prognozują potencjalne słabości lub wektory ataku, umożliwiając proaktywne obrony przed materializacją zagrożeń.

Z drugiej strony, cyberprzestępcy wykorzystują AI do tworzenia bardziej zaawansowanych ataków. Złośliwe oprogramowanie napędzane przez AI może adaptować się, aby uniknąć tradycyjnych mechanizmów wykrywania, zmieniając swoje charakterystyki dynamicznie. Atakujący również wykorzystują AI/ML do ulepszania kampanii phishingowych, tworząc przekonywujące fałszywe e-maile lub wiadomości dostosowane do poszczególnych celów za pomocą scrappingu i analizy danych. Jednym z niepokojących trendów jest użycie deepfake w inżynierii społecznej. AI-generowane audio lub wideo może przekonywująco naśladować dyrektorów lub zaufane osoby, aby manipulować pracownikami, aby ujawnili wrażliwe informacje lub autoryzowali fałszywe transakcje. Dodatkowo, ataki przeciwników AI bezpośrednio atakują inne systemy AI, wprowadzając manipulowane dane, aby spowodować nieprawidłowe prognozy lub decyzje, które mogą zakłócić krytyczne operacje zależne od automatyzacji napędzanej przez AI.

Wzajemne zastosowania AI w cyberbezpieczeństwie podkreślają wagę proaktywnej, warstwowej strategii bezpieczeństwa. Podczas gdy organizacje muszą wykorzystywać potencjał AI do wzmocnienia swoich obron, równie ważne jest pozostawanie czujnym wobec potencjalnego nadużycia.

Jak Unified SASE jako usługa Aryaki wyróżnia się na tle tradycyjnych rozwiązań sieciowych i bezpieczeństwa?

Rozwiązanie Unified SASE jako usługa Aryaki jest zaprojektowane, aby skalować się z Twoim biznesem. W przeciwieństwie do systemów legacy, które polegają na oddzielnych narzędziach dla sieci (takich jak MPLS) i bezpieczeństwa (jak firewalle i VPN), Unified SASE integruje te funkcje, oferując spójne i skalowalne rozwiązanie. Ta konwergencja upraszcza zarządzanie i zapewnia spójne zasady bezpieczeństwa i wydajność dla użytkowników, niezależnie od ich lokalizacji. Wykorzystując architekturę chmury, Unified SASE eliminuje potrzebę złożonej sprzętu na miejscu, redukuje koszty i umożliwia firmom szybkie adaptowanie się do nowoczesnych środowisk pracy hybrydowej.

Kluczowym differentiatorem Aryaki jest jej zdolność do obsługi zasad Zero Trust (ZT) w skali. Egzekwuje kontrolę dostępu opartą na tożsamości, ciągle weryfikując wiarygodność użytkowników i urządzeń przed udzieleniem dostępu do zasobów. W połączeniu z funkcjami, takimi jak Secure Web Gateways (SWG), Cloud Access Security Broker (CASB), Systemy Wykrywania i Zapobiegania Inwazjom (IDPS), Next-Gen Firewalls (NGFW) i funkcje sieciowe, Aryaka zapewnia solidną ochronę przed zagrożeniami, jednocześnie zabezpieczając wrażliwe dane w rozproszonych środowiskach. Jej zdolność do integracji AI dodatkowo wzmacnia wykrywanie i odpowiedź na zagrożenia, zapewniając szybsze i skuteczniejsze łagodzenie incydentów bezpieczeństwa.

Aryaka poprawia również doświadczenie użytkownika i wydajność. Unified SASE wykorzystuje Software-Defined Wide Area Networking (SD-WAN), aby zoptymalizować trasowanie ruchu, zapewniając niską latencję i wysoką przepustowość. Jest to szczególnie krytyczne dla organizacji, które przyjmują aplikacje chmury i pracę zdalną. Dostarczając bezpieczeństwo i wydajność z jednej, zintegrowanej platformy, Unified SASE minimalizuje złożoność, poprawia skalowalność i zapewnia, że organizacje mogą spełniać wymagania nowoczesnych, dynamicznych krajobrazów IT.

Czy możesz wyjaśnić, jak architektura OnePASS™ Aryaki wspiera obciążenia AI, zapewniając przy tym bezpieczną i efektywną transmisję danych?

Architektura OnePASS™ Aryaki wspiera obciążenia AI, integrując bezpieczną i wysokowydajną łączność sieciową z funkcjami bezpieczeństwa i optymalizacji danych. Obciążenia AI często wymagają transmisji dużych ilości danych między rozproszonymi środowiskami, takimi jak urządzenia krawędzi, centra danych i platformy chmury AI. OnePASS™ zapewnia, że te przepływy danych są efektywne i bezpieczne, wykorzystując globalne prywatne backbone i możliwości Secure Access Service Edge (SASE) Aryaki.

Globalne prywatne backbone zapewnia niską latencję i wysoką przepustowość, co jest kluczowe dla obciążeń AI wymagających przetwarzania danych w czasie rzeczywistym i podejmowania decyzji. Ta zoptymalizowana sieć zapewnia szybką i niezawodną transmisję danych, unikając wąskich gardeł zwykle związanych z połączeniami internetowymi. Architektura wykorzystuje również zaawansowane techniki optymalizacji WAN, takie jak deduplikacja danych i kompresja, aby dalej poprawić efektywność i zmniejszyć obciążenie zasobów sieciowych. Jest to idealne dla dużych zbiorów danych i częstych aktualizacji modeli związanych z operacjami AI, zapewniając pewność co do wydajności systemu.

Pod względem bezpieczeństwa architektura OnePASS™ Aryaki egzekwuje ramy Zero Trust, zapewniając, że wszystkie przepływy danych są uwierzytelnione, zaszyfrowane i ciągle monitorowane. Zintegrowane funkcje bezpieczeństwa, takie jak Secure Web Gateway (SWG), Cloud Access Security Broker (CASB) i systemy zapobiegania inwazjom (IPS), chronią wrażliwe obciążenia AI przed cyberzagrożeniami. Dodatkowo, umożliwiając egzekwowanie polityk na krawędzi, OnePASS™ minimalizuje latencję, jednocześnie zapewniając, że kontrola bezpieczeństwa jest stosowana spójnie w rozproszonych środowiskach, zapewniając pewność co do czujności systemu.

Architektura single-pass Aryaki integruje wszystkie niezbędne funkcje bezpieczeństwa w jedną, zintegrowaną platformę. To pozwala na inspekcję ruchu sieciowego w czasie rzeczywistym i przetwarzanie bez potrzeby wielu urządzeń bezpieczeństwa. To połączenie bezpiecznej, niskiej latencji łączności i solidnej ochrony przed zagrożeniami sprawia, że architektura OnePASS™ Aryaki jest unikalnie dopasowana do współczesnych obciążeń AI.

Jakie trendy przewidujesz w AI i bezpieczeństwie sieci w 2025 roku i w przyszłości?

Wkraczając w 2025 rok i dalej, AI odegra kluczową rolę w bezpieczeństwie sieci. Systemy wykrywania zagrożeń napędzane przez AI będą nadal ewoluować, wykorzystując AI/ML do identyfikacji wzorców malwersatywnej aktywności z bezprecedensową szybkością i dokładnością. Te systemy będą excelować w wykrywaniu zero-day vulnerabilities i zaawansowanych, utrwalonych zagrożeń (APTs). AI również napędzi automatyzację w odpowiedzi na incydenty, co powinno dawać pewność co do efektywności przyszłych systemów bezpieczeństwa. Ta automatyzacja umożliwi systemom Security Orchestration, Automation, and Response (SOAR) neutralizować zagrożenia w sposób autonomiczny, minimalizując czas odpowiedzi i zmniejszając obciążenie analityków ludzkich. Dodatkowo, w miarę ewolucji komputingu kwantowego, może on podważyć istniejące standardy szyfrowania w bezpieczeństwie sieci, pchając branżę w kierunku kryptografii bezpiecznej dla kwantów.

Jednakże, rosnąca integracja AI w bezpieczeństwie sieci wprowadza wyzwania. Cyberprzestępcy wykorzystują potencjał technologii AI do tworzenia bardziej zaawansowanych ataków, w tym oszustw phishingowych i złośliwego oprogramowania. Ze względu na ryzyko uprzedzeń lub nieprawidłowo wyszkolonych modeli, słabości modeli AI, które odnoszą się do błędów w projekcie lub implementacji systemów AI, prawdopodobnie wzrosną. To doprowadzi do eksploatacji modeli AI poprzez nowo odkryte techniki manipulacji danych i manipulacji wejściami przeciwników. Ponadto, przyjęcie AI poprawi wykrywanie słabości bezpieczeństwa w bibliotekach i pakietach używanych w łańcuchach dostaw oprogramowania.

Spodziewamy się również, że narzędzia napędzane przez AI umożliwią lepszą współpracę między narzędziami bezpieczeństwa, zespołami i organizacjami. Rozwiązania zorientowane na AI będą tworzyć spersonalizowane modele bezpieczeństwa, sprawiając, że użytkownicy będą czuli, iż ich potrzeby bezpieczeństwa są spełnione. Te modele będą tworzyć indywidualne polityki bezpieczeństwa na podstawie ról użytkowników i zachowania. Państwa będą współpracować w tworzeniu globalnego ramienia bezpieczeństwa dla technologii AI.

Dziękujemy za wspaniałą rozmowę, czytelnicy, którzy chcą dowiedzieć się więcej, powinni odwiedzić Aryaka.