В течение многих лет модернизация государственного сектора в основном была связана с возможностью подключения: объединением большего количества систем, обеспечением доступности данных и предоставлением командам более быстрого доступа к необходимой информации.
Однако требования ИИ к данным создают еще одну новую проблему: данные, наиболее ценные для эффективного обучения ИИ и улучшения результатов выполнения задач, часто являются теми данными, которые у агентств есть веские причины хранить изолированно.
Секретные разведданные нельзя просто передать внешним сервисам ИИ, как и конфиденциальная информация не должна бесконтрольно распространяться по всей инфраструктуре данных. Агентствам нужна базовая архитектура данных, которая сохраняет конфиденциальную информацию в установленных границах безопасности, обеспечивая при этом контролируемый доступ к этим данным для аналитики и ИИ. Это означает перенос ИИ к данным, которые нельзя перемещать или раскрывать, что делает архитектуру данных с воздушным зазором (airgapped) критически важным фундаментом для ИИ в государственном секторе.
Внутри среды с воздушным зазором
Среда с воздушным зазором — это защищенная сеть или система хранения, которая намеренно отделена от внешних или ненадежных сетей. Такое разделение дает государственным организациям больше контроля над конфиденциальными данными и рабочими нагрузками за счет снижения их подверженности воздействию внешних систем.
Однако эта изоляция создает очевидную проблему для использования ИИ.
Рассмотрим команду, работающую в условиях конфликта с доступом к локальным потокам данных с датчиков и оперативной информации. Модель ИИ могла бы помочь сопоставить эти входные данные и выявить возникающую угрозу, но базовые данные не могут покинуть защищенную среду, а подключение к внешним сервисам может быть ограничено или вовсе отсутствовать. Если использование этой модели требует отправки данных во внешний сервис, то технология несовместима с требованиями безопасности миссии и реалиями работы в изолированной среде.
Возможности ИИ должны работать внутри среды с воздушным зазором, где находятся данные. Это позволяет командам анализировать конфиденциальную информацию и действовать на основе полученных выводов, сохраняя при этом границы безопасности вокруг самих данных. В среде с воздушным зазором изоляция становится частью того, как ИИ развертывается, управляется и, в конечном итоге, используется.
Для организаций государственного сектора эта гибкость может определить, можно ли вообще использовать ИИ в критически важных для миссии средах.
Перенос ИИ к данным без ущерба для контроля
Чтобы понять, как ИИ может работать в средах с воздушным зазором, важно отличать архитектуру с воздушным зазором от частного ИИ (private AI). Архитектура с воздушным зазором и частный ИИ решают связанные, но разные задачи.
Архитектура с воздушным зазором изолирует системы и данные от внешних сетей, создавая четко определенную границу безопасности.
Частный ИИ фокусируется на сохранении контроля над самим ИИ, включая данные, к которым он может обращаться, используемые им модели, места выполнения логических выводов, а также способы развертывания и доступа к этим возможностям.
Частный ИИ может работать в подключенных средах, но при развертывании внутри воздушного зазора эти возможности ИИ работают внутри той же границы безопасности, что и конфиденциальные данные, которые они используют. Вместе они позволяют агентствам развертывать ИИ в высокозащищенных, изолированных средах, сохраняя при этом контроль над конфиденциальными данными, моделями и операциями ИИ внутри этой границы безопасности.
В оборонных приложениях эта проблема особенно заметна в JADC2 — концепции Министерства обороны по объединению данных и возможностей между видами вооруженных сил и доменами. JADC2 подчеркивает, почему перенос ИИ к данным так важен. Его успех зависит от превращения данных со всей миссии в информацию, которую могут использовать лица, принимающие решения, даже если некоторые данные должны оставаться в защищенных или секретных средах.
Более того, CJADC2 требует обмена данными между международными партнерами по коалиции, что расширяет масштаб и сложность инфраструктуры данных, а также вводит различные требования к суверенитету данных в странах или регионах, где данные хранятся или обрабатываются. Архитектуры с воздушным зазором могут помочь агентствам сохранить контроль над своими данными, управляя не только тем, где хранится информация, но и тем, где данные обрабатываются, где работают модели ИИ и какие системы имеют к ним доступ.
Что делает среду с воздушным зазором готовой к ИИ?
Хранение конфиденциальных данных в среде с воздушным зазором снижает подверженность внешним угрозам, но поднимает другой важный вопрос: могут ли команды доверять ИИ, работающему внутри нее?
Изолированная система ИИ все равно может давать ненадежные результаты, если она опирается на устаревшие, неполные, плохо управляемые или неверно истолкованные данные. По мере того как агентства внедряют ИИ в среды с воздушным зазором, архитектура должна делать больше, чем просто изолировать конфиденциальную информацию. Она должна поддерживать управление, жизненный цикл данных и операционные возможности, необходимые для того, чтобы сделать эту информацию пригодной для критически важного ИИ.
Прежде чем масштабировать ИИ в средах с воздушным зазором, агентствам следует провести стресс-тестирование по нескольким ключевым вопросам:
- Могут ли команды проследить путь данных, лежащих в основе вывода, сгенерированного ИИ, до их источника и понять, как они изменились?
Могут ли команды проследить путь данных, лежащих в основе вывода, сгенерированного ИИ, до их источника и понять, как они изменились?
- Можно ли подготавливать, обрабатывать и использовать данные для ИИ, не покидая защищенную среду?
Можно ли подготавливать, обрабатывать и использовать данные для ИИ, не покидая защищенную среду?
- Могут ли несколько аналитических и ИИ-нагрузок безопасно использовать одни и те же управляемые данные без создания ненужных копий?
Могут ли несколько аналитических и ИИ-нагрузок безопасно использовать одни и те же управляемые данные без создания ненужных копий?
- Можно ли развертывать и обновлять модели и возможности ИИ, не раскрывая конфиденциальные данные?
Можно ли развертывать и обновлять модели и возможности ИИ, не раскрывая конфиденциальные данные?
- Могут ли подготовка данных, аналитика, обслуживание моделей, управление и мониторинг продолжать работать без доступа к внешним сервисам?
Могут ли подготовка данных, аналитика, обслуживание моделей, управление и мониторинг продолжать работать без доступа к внешним сервисам?
- Можно ли поддерживать одни и те же политики безопасности, доступа и управления по мере изменения данных и рабочих нагрузок?
Можно ли поддерживать одни и те же политики безопасности, доступа и управления по мере изменения данных и рабочих нагрузок?
Ответы на эти вопросы определяют, может ли среда с воздушным зазором поддерживать ИИ с тем уровнем доверия, которого требуют подобные сценарии использования. Архитектура данных с воздушным зазором должна обеспечивать безопасность, надежность и пригодность данных для использования на протяжении всего жизненного цикла ИИ.
От безопасности с воздушным зазором к устойчивости миссии
Среды с воздушным зазором определялись своей изоляцией. ИИ расширяет их роль. Агентствам все чаще требуются такие среды для поддержки обработки данных, аналитики и ИИ при сохранении защиты, которая изначально сделала изоляцию необходимой.
Базовая архитектура должна обеспечивать безопасность конфиденциальных данных, делая их при этом практически полезными для ИИ. Это означает предоставление регулируемого доступа к данным, поддержку ИИ и аналитики там, где хранятся данные, а также поддержание последовательной безопасности и управления по мере использования этих данных. Следующий этап развития государственного ИИ будет зависеть от того, смогут ли ведомства превращать данные в надежную аналитическую информацию везде, где этого требует миссия, в том числе в изолированных (airgapped) средах, где конфиденциальные данные должны оставаться в безопасности.
Узнайте, как Cloudera помогает организациям государственного сектора внедрять безопасный и регулируемый ИИ для своих данных, сохраняя при этом контроль над тем, где и как используется конфиденциальная информация. По вопросам внедрения ИИ в защищенных или изолированных средах обращайтесь в государственную команду Cloudera по адресу government@cloudera.com.
