Devlet kurumları, hem yasama organından hem de dijital bir ilk deneyim talep eden kuruculardan modernize etmek için muazzam bir baskı altındadır. Otonom AI ajanlarındaki gelişmeler, devlet operasyonlarının ve hizmetlerinin maliyet etkinliğini, verimliliğini ve kalitesini artırmak için yazılımı hizmet (SAAS) olarak yararlanmak için yeni fırsatlar açar. Ajan yapay zekanın (AI) gücünden tam olarak yararlanmak için ajanslar, verilerini doğru bir şekilde korumak için SaaS ortak sorumluluk modelinin bir kısmını tatmin etmelidir. SaaS güvenliği sadece artan tehditlere karşı savunmak ve hükümet görevlerine uymak için gerekli değildir, AI ajanları verilerin gizliliğine, kullanılabilirliğine ve bütünlüğüne bağlıdır.
Örneğin, ilgili veriler olmadığında mevcut AI ajanlarının geliştirilmesi veya teslim edilmesi için sonuçlar eksik veya hataya açık olacaktır. Bir kuruluş, verilerin bozulduğunu tespit etmiyorsa ve yanlışlıkla AI ajanlarının geliştirilmesi veya kullanımında yer alıyorsa, bu bütünlük Bilgi çıktıları kirletebilir (çöp, çöp dışarı). Hassas veriler düzgün bir şekilde kısıtlanmaz veya anonimleştirilmezse, bir AI ajanı aracılığıyla yanlışlıkla, hatta kasıtlı olarak rakiplik istemleri ile maruz kalabilir.
Korumayı Geliştirme
Dışardan in-in API tabanlı bir yaklaşım alan güvenlik ürünleri gereklidir, ancak SaaS verilerinin güvence altına alınması için yeterli değildir. Sağlam SaaS veri güvenliği, veri sınıflandırması, risk önceliklendirmesi ve hızlı iyileştirmeyi içeren veri merkezli bir aşağıdan yukarıya yaklaşım gerektirir. Bununla birlikte, ajanslar, artan veri hacimleri, mevcut kaynaklardan daha fazla iş ve SaaS güvenlik uzmanlığı kıtlığı nedeniyle bu veri güvenliği görevlerini gerçekleştirmekte zorluk çekerler. Neyse ki, bunlar ajan AI’nın hafifletmek için ideal olduğu zorluklardır. AI ajanları, konsolide ve bağlamsal olarak ilgili güvenlik bilgilerine hızlı ve kolay erişim ile kullanıcıları ve diğer AI ajanlarını güçlendirmek için konuşma yapay zekasından yararlanır. Bu, derin güvenlik uzmanlığına olan ihtiyacı ortadan kaldırarak kullanıcıların sorularının cevaplarını zahmetsizce bulmalarını sağlar. Ayrıca, proaktif olarak iyileştirme adımları önererek ve hatta belirli iş akışlarını otomatikleştirerek, AI temsilcileri güvenlik süreçlerini kolaylaştırabilir ve genel verimliliği artırabilir. Devlet kurumları, hassas verilerin etiketlenmesini hızlandıran, otomatik olarak risk önceliğe dayalı güvenlik açıklarını yüzeye çıkaran, güvenli temel konfigürasyonlardan proaktif olarak saptanan ve otonom AI ajanlarının yardımıyla iyileştirmeyi kolaylaştıran çözümlerden yararlanabilir. Ayrıca, kuruluşlar güvenliği güçlendirmek ve diğer AI ajanları için güvenilir veriler sağlamak için AI ajanlarını kullanma konusunda benzersiz bir yeteneğe sahiptir.
Tehditleri tespit etmek
SaaS verilerini etkileyen tehditlerin sıklığı, ölçeği ve karmaşıklığında hızlı bir artış vardır, bu da verilerin yetkisiz erişimine ve yok edilmesine neden olur. İnsan hatası nedeniyle veri kaybı ve yolsuzluğun riskleri ve etkileri de artmaktadır. AI özellikli saldırılar tehditleri artırır ve AI’nın karmaşıklığı ve veri tüketimi riskleri yükseltir. Bu hızlandırma eğilimlerine ayak uydurmak için, AI’nın bağlı olduğu SaaS verilerinin gizliliğini, kullanılabilirliğini ve bütünlüğünü tehlikeye atabilecek sorunları tespit etmek için AI odaklı uyarı gereklidir. Güvenilir, eyleme geçirilebilir uyarılar sunmak, otonom AI ajanlarının tehlikeli eylemlerle başa çıkmalarını, güvenliği ve esnekliği artırmasını ve SaaS veri güvenliği olaylarının bozulmasını, maliyetini ve etkisini azaltmasını sağlar.
Olay yanıtı ve iyileşme
Güvenlik olayı yanıtı ve veri kurtarma hazırlığı, esnek SaaS verilerinin temel bileşenleridir. Bu tür sorunlardan etkili yanıt ve iyileşme, iyi tanımlanmış süreçlerin, uygun şekilde hazırlanmış personelin ve amaç için uygun teknolojinin bir kombinasyonuna bağlıdır. SaaS verilerinin yedeklemelerden kurtarılması, nesneler arasındaki karmaşık ilişkiler ve sürekli operasyonları bozmadan verileri canlı bir ortama geri yükleme ihtiyacı nedeniyle zor olabilir. Amaçlı teknoloji, sadece kayıp veya bozuk verileri saha düzeyinde tam olarak hedefleyebilir ve geri yükleyebilir ve “hala iyi” verilerin büyük bir kısmını dokunulmamış bırakabilir. Periyodik olay müdahalesi ve veri kurtarma tatbikatları, bir kuruluşun gerçek bir sorun meydana geldiğinde normal operasyonları hızlı bir şekilde geri yükleme yeteneğini yükseltir ve birçok ajans için düzenleyici bir gerekliliktir.
AI ajanlarından yararlanmak
Otonom AI ajanları, risk yönetimi ve tehdit tespiti, verilerin güvenini artırması ve dayanıklılığı dahil olmak üzere SAAS veri koruması olan kuruluşlara yardımcı olabilir. Daha hızlı kuruluşlar, SaaS veri güvenliğini artırmak için AI ajanlarından yararlanabilir, yeni ajan uygulamaları geliştirmek için o kadar fazla zaman ve fırsat gerekir. Otomasyon ve AI ile desteklenen bu SaaS veri güvenliği uygulamaları, ajansların siber saldırılardan ve uyum ihlallerinden kaçınmasına yardımcı olabilir ve geliştirici kaynaklarının daha iyi kullanılması ve gelişmiş YG gibi çok sayıda operasyonel fayda elde edebilir.
Devlet kurumları içinde AI uygulamasının nasıl sayısız avantaj sağladığını ilk elden gördük. Geliştirilmiş veri koruması temel bir gereklilik olmakla birlikte, AI ajanlarının entegrasyonu kurucu hizmetleri geliştirir, çalışanları güçlendirir ve operasyonel verimliliği artırır. Ayrıca, personele AI kavramları hakkında pratik bir anlayış geliştiren uygulamalı deneyim sağlayan otomasyon yoluyla, büyük veri kümelerini yönetmek için gerekli AI becerileri ile donatılmıştır. Bu, bunları dijital bir ilk işgücünün taleplerine hazırlar ve sonuçta devlet hizmetlerinin kalitesini, verimliliğini ve kullanılabilirliğini artırır.
AI ajanlarının geleceği
SaaS sağlayıcıları güçlü, güvenli bir platform ve otonom AI ajanları sunarken, devlet kurumları hassas bilgileri korumak için gerekli güvenlik kontrollerini uygulamak ve sürdürmek için ortak sorumluluk modelindeki rollerini anlamalıdır. Gelişen bir tehdit manzarasına karşı, SaaS verilerinin korunamaması sadece normal operasyonlarda hasara ve bozulmaya neden olmakla kalmaz, aynı zamanda AI inovasyonunu da yavaşlatır. Ajansların, başarılı AI kullanımı ve ilişkili faydalar sağlamak için dijital dönüşüm çabalarında SAAS veri güvenliğine öncelik vermeleri gerekmektedir.
Bu tür güvenilir ve esnek veriler, erişilebilir, güvenilir, alakalı ve hatasız veriler gerektiren AI’nın başarılı uygulamaları için gereklidir. AI odaklı SaaS veri güvenliği, bulut uzmanlarının otonom AI ajanlarından yararlanmak da dahil olmak üzere yüksek değerli projelerin geliştirilmesine odaklanabilmesi için inovasyonu beslemede önemli bir rol oynar.
Yazar hakkında
Dr. Eoghan Casey, AI odaklı tehdit algılama, olay yanıtı ve veri esnekliği de dahil olmak üzere SaaS verilerini korumak için teknoloji çözümlerini ve iş stratejilerini ilerleten Salesforce iş danışmanıdır. Özel ve kamu sektörlerinde 25 yıldan fazla teknik liderlik deneyimi ile siber saldırıları ve içeriden gelen tehditleri engellemeye ve araştırmaya yardımcı olan uzmanlık ve araçlara katkıda bulundu. DoD Siber Suç Merkezi’nin (DC3) baş bilim adamı olarak, inovasyon, stratejik işbirlikleri ve dijital adli tıp, olay yanıtı ve kötü amaçlı yazılım/CTI analizi ile ilgili standart ve uygulamalardan sorumluydu. DFRWS.org yönetim kurulunda, Siber Yürütme Analizi Standart İfadesi (CASE) kurucu ortağıdır ve Dublin Üniversitesi Koleji’nden bilgisayar bilimlerinde doktora derecesi vardır. Eoghan’a çevrimiçi olarak https://www.linkedin.com/in/caseite/and adresinden ulaşılabilir.