北京
通用數(shù)據(jù)中心正在變成AI工廠——把數(shù)據(jù)大規(guī)模轉(zhuǎn)化為智能。但一個被低估的問題浮出水面：安全。
AI系統(tǒng)的擴張速度與治理水平之間，缺口正在拉大。戴爾科技與英特爾試圖填補這個缺口，為前所未有的架構(gòu)模型尋找新方案。
"AI工廠引入了一類超出傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全模型的風(fēng)險，"theCUBE研究首席分析師Dave Vellante指出，"在這個世界里，數(shù)據(jù)不是靜態(tài)、有邊界、易于分類的，而是在分布式環(huán)境中持續(xù)生成、轉(zhuǎn)換和消費。AI工廠無法用傳統(tǒng)方法保護，它需要一個新控制平面——實時治理數(shù)據(jù)、模型和智能體。"
傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心架構(gòu)為支持應(yīng)用而設(shè)計，安全控制是事后疊加。如今，堆棧的每一層都在為智能生產(chǎn)重建，網(wǎng)絡(luò)、存儲等系統(tǒng)必須促進數(shù)據(jù)流動和轉(zhuǎn)換。固定數(shù)據(jù)集和可預(yù)測工作流已成過去，數(shù)據(jù)本身變得更易變、更難保護——AI工廠的不同部分隨時需要從多個倉庫提取數(shù)據(jù)。
遺留安全模型無法保護這種自由流動的基礎(chǔ)設(shè)施。數(shù)據(jù)在云、本地和邊緣環(huán)境間主動流動，AI智能體訪問多個服務(wù)和應(yīng)用。身份管理也更復(fù)雜：智能體和自動化系統(tǒng)取代人類，行為模式不同，持有權(quán)限、執(zhí)行動作更難追溯。這一切以機器速度發(fā)生，毫秒級響應(yīng)，遠超人類監(jiān)控能力，威脅行為者已開始利用這一缺口。
"根據(jù)我們的研究，近四分之三的組織已進入AI采用的成熟或完全整合階段，"theCUBE研究首席分析師Krista Case表示。AI工廠的安全挑戰(zhàn)，正從邊緣議題變成核心議題。
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