این مقاله خلاصه ای از بینش های کلیدی از مصاحبه با مکس روماننکو، مدیر مهندسی در ارائه دهنده پایگاه داده های چند مدل EDB را ارائه می دهد. The discussion focuses on how regulated enterprises can eliminate agentic AI risks including sensitive data leakage and non-compliant overreach actions through robust data and infrastructure-layer controls.
تفاوت های اساسی بین عوامل هوش مصنوعی، کاربران انسانی و برنامه های کاربردی سنتی
عوامل هوش مصنوعی اساساً از اپراتورهای انسانی و برنامه های معمولی متفاوتند.عوامل هوش مصنوعی در عرض سه سال نیروی کار دیجیتال جهانی را بیش از ۳۴ درصد افزایش خواهند داد. مقیاس رشد که برای دستیابی به نیروی کار انسانی دهه ها طول کشید.این پذیرش سریع نیازمند چارچوب های کاملا جدید برای کنترل دسترسی، مدیریت تصمیم گیری و طراحی زیرساخت است.
برنامه های کاربردی سنتی در محدوده پارامترهای ثابت و قابل پیش بینی عمل می کنند، در حالی که کاربران انسانی با یک زمینه کسب و کار مبتنی بر نقش روشن عمل می کنند. در مقابل، عوامل هوش مصنوعی بدون مرزهای از پیش تعریف شده عمل می کنند:آنها به طور مستقل وظایف را تفسیر می کنند.، داده های زمینه ای مورد نیاز را تعیین می کند و اطلاعات زنده را بدون تأیید مرحله به مرحله انسان بازیابی می کند. اعتباربخشی اعتباربخشی سنتی دیگر کافی نیست.اینکه آیا رفتار یک مامور با محدوده وظایف اختصاص داده شده اش مطابقت داردبه عنوان مثال، یک عامل شناسایی کلاهبرداری بانکی باید فقط به سوابق مشتری مربوط به پرونده جاری خود دسترسی داشته باشد، با مدیریت دقیق داده های آنلاین که دسترسی به داده های متقابل غیر مرتبط را مسدود می کند.
مدیریت هویت و دسترسی خاص عامل (متمایز از IAM انسانی)
عوامل هوش مصنوعی نیاز به سیستم های کنترل دسترسی هویت و زمینه ای دارند و نمی توانند به چارچوب های IAM انسانی معمولی تکیه کنند. عوامل اغلب صدها کار مختلف را در هر ساعت انجام می دهند،که نیاز به تنظیم پویا دارد، مجوزهای آگاه از زمینه متمرکز براختصاصی به کارو دقت دسترسی مبتنی بر سناریو.
یک خط خطر امنیتی گسترده در شرکت، اعطای امتیازات حساب سرویس گسترده به عوامل یا مجوزهای کامل ارثی کاربر انسانی است.اعتباربخشی فقط اعتبارها به جای مشروعیت دسترسی به داده های مبتنی بر کار. Agents with distinct business functions — such as bank fraud analysis and customer service — must be assigned isolated identities and tailored permission boundaries to build rigorous data security guardrails.
تعریف و اجرای مرزهای مجوز برای عوامل هوش مصنوعی بین سیستم
عوامل هوش مصنوعی که در سیستم های متعدد کار می کنند نیاز بهمحدودیت های دسترسی پیشگیرانه و هدفمند. ماموران باید فقط به داده های ضروری برای کار فوری خود دسترسی داشته باشند، حتی اگر کاربر یا برنامه ای که درخواست می کند دارای امتیازات گسترده تری باشد.مجوزها باید به سختی به نیازهای کار در زمان واقعی محدود شوند و پس از اتمام کار منقضی می شوند..
سیاست های عمومی لایه برنامه نمی توانند فعالیت عامل را در API ها، سیستم های بازیابی و پایگاه های داده کنترل کنند. اجرای امنیت باید به لایه داده تغییر کند،جایی که سوابق حساس قرار دارند و تصمیمات نهایی دسترسی گرفته می شود. EDB از مجوزهای بومی مبتنی بر نقش PostgreSQL و امنیت سطح ردیف (RLS) برای اجرای حاکمیت عامل در سطح پایگاه داده استفاده می کند ، نه اینکه به هواپیماهای کنترل پس از بازار تکیه کند.این رویکرد امنیت و عملکرد را متعادل می کند، با یک لایه جامع مدیریت عامل برای انتشار آینده برنامه ریزی شده است.
کاهش خطرات انطباق از اجازه های ارثی انسان
معماری های مجوز سازمانی قدیمی برای کارمندان انسانی قابل اعتماد و برنامه های تعیین کننده طراحی شده اند، نه عوامل هوش مصنوعی مستقل و دارای رفتار پویا.این باعث ایجاد خطرات جدی برای صنایع تنظیم شده می شود.: ماموران خدمات بهداشتی و مالی ممکن است به طور قانونی از طریق اعتبار معتبر به داده های حساس بیمار یا مشتری دسترسی داشته باشند اما از دامنه کسب و کار مجاز فراتر رفته و نقض انطباق را ایجاد کنند.
راه حل قطعی این است که هر عامل هوش مصنوعی را با یک هویت مستقل منحصر به فرد، امتیازات کار قفل شده و مجوزهای خواندن / نوشتن جداگانه فراهم کنید.کنترل های سطحی سطحی پایگاه داده، قابلیت دید دقیق داده ها را اعمال می کنند.، جلوگیری از عوامل تبدیل شدن به دور زدن غیر منظم از سیستم های انطباق شرکت.
حسابرسی، کنترل سطح ردیف و استانداردهای سیاست برای محیط های AI تنظیم شده
حسابرسی عامل سطح انطباق نیاز به ردیابی از انتها به انتها، ثبت کامل هویت عامل، منبع فراخوانی، دسترسی به داده ها، سیاست های مجوز،و اقدامات بعدی برای بازسازی زمینه کسب و کار کامل دولت موثر بهاجرای لایه داده های بومیاز طریق کنترل های داخلی PostgreSQL، به جای حسابرسی گذشته.
سیستم ها همچنین باید سطوح ریسک را بین اقدامات خواندن و نوشتن عامل با مجوزهای متناسب با سناریو متمایز کنند. به عنوان مثال،دسترسی به داده های مشتری برای تحقیقات کلاهبرداری با سوالات معمول خدمات مشتری متفاوت است، درست مثل دسترسی به داده های بالینی و اداری بیمار در مراقبت های بهداشتی جدا شده است. امنیت سطح ردیف دسترسی خارج از محدوده در منبع را مسدود می کند،محدود کردن عوامل فقط به سوابق مربوط به وظایف و از بین بردن خطرات قرار گرفتن در معرض داده های حساس در انبوه.
استفاده ایمن از هوش مصنوعی برای صنایع تنظیم شده از طریق زیرساخت داده های دولتی
سازمان های مالی، مخابراتی و مراقبت های بهداشتی باید به این اصل اساسی پایبند باشند:هوش مصنوعی را به داده ها بیاورید، نه داده ها را به هوش مصنوعیداده های حساس تنظیم شده هرگز نباید به سیستم عامل های خارجی و کنترل نشده منتقل شوند، که مرز های حاکمیت حاکمیت را می شکند و خطرات قرار گرفتن در معرض را معرفی می کند.
شرکت ها باید هوش مصنوعی و تجزیه و تحلیل را در بالای پایگاه داده های قابل اعتماد و مدیریت شده خود قرار دهند.و هوش مصنوعی عامل بر روی یک معماری سازگار واحد از بین می رود پلتفرم های تکه تکه شده و مدل های کنترل ناسازگار، اجتناب از مهاجرت اجباری داده ها و قفل فروشنده.
حاکمیت داده ها: از اصطلاحات حقوقی تا اجرای فنی
حاکمیت داده ها نمی تواند فقط یک الزامی قانونی یا قراردادی باقی بماند، باید در منطق سیستم زمان اجرا جاسازی شود.مانند جمع آوری اطلاعات غیر مجازشرکت های تنظیم شده باید کنترل های مستقل را در لایه داده از طریق مجوزهای پایگاه داده بومی و امنیت سطح ردیف اجرا کنند تا در زمان واقعی,محدودیت های امنیتی اجباری.
نقش عوامل هوش مصنوعی در حاکمیت حاکمیت
عوامل هوش مصنوعی می توانند به مدیریت حاکمیت داده کمک کنند اماهرگز نباید به عنوان مقام نهایی عمل کند.آنها به طور موثر الگوهای دسترسی ناهنجار، استفاده از داده های غلط را شناسایی می کنند و پیکربندی های منسوخ را تشخیص می دهند، و بار بازرسی دستی را برای محیط های پیچیده داده مدرن کاهش می دهند.
با این حال، قوانین اصلی حاکمیت و مرزهای امنیتی باید توسط مدیران انسانی تعریف و کنترل شوند.عوامل هوش مصنوعی به طور دقیق در چارچوب مدیریت تنظیم شده توسط شرکت عمل می کنند و هیچ اختیاراتی برای رد یا دور زدن سیاست های تطابق و حاکمیت ایجاد نشده ندارند..
شرکت فناوری چینجینگ جیوتونگ پکن، لمیتد
سندي يانگ، مدير استراتژي جهاني
واتساپ / وی چت: +86 13426366826
ایمیل: yangyd@qianxingdata.com
وب سایت: www.qianxingdata.com/www.storagesserver.com
تمرکز کسب و کار:
توزیع محصولات ICT / ادغام سیستم و خدمات / راه حل های زیرساخت
با 20+ سال تجربه توزیع فناوری اطلاعات، ما با مارک های پیشرو جهانی همکاری می کنیم تا محصولات قابل اعتماد و خدمات حرفه ای را ارائه دهیم.
استفاده از تکنولوژی برای ساختن یک جهان هوشمند، ارائه دهنده خدمات قابل اعتماد محصولات ICT شما
پیام شما باید بین 20 تا 3000 کاراکتر باشد!
Persian
