Yapay zekadan üretkenlik kazanımlarını diğerlerinden önce yakalayabilen ilk kuruluşlar büyük bir kazanç elde edecek
Yapay zeka uygulama geliştirme çerçevelerinin ve araçlarının henüz olgunlaşmamış olması nedeniyle, bunlar çok çeşitli teknolojilerle oluşturuluyor
Yapay Zeka İş Değerini İlk Önce Yakalama YarışıBazı kuruluşlar şimdiye kadar yüzlerce yapay zeka destekli uygulama geliştirdi Bu nedenle, şu anda mevcut olan çerçevelerle yetinmemiz ve işleri halletmemiz gereken bir yarışın içinde yer alıyoruz İlerlemek ve işimizin önce yapay zeka devrimini yakalamasını sağlamak için bu sorunları çözmede ilerleme kaydetmeye başlamalıyız İkincisi, GenAI, aşağıdaki gibi çerçeveler oluşturan bazı benzersiz güvenlik zorlukları yaratır: OWASP Yüksek Lisans İlk 10 yakalamaya ve eğitmeye yardımcı olun Envanterin her zaman olduğu gibi, bir kuruluş genelinde yapay zeka destekli tüm projeleri bulmak büyük bir zorluktur
Hiç şüphe yok ki GenAI işlerin yapılma şeklini değiştirecek Çerçevelerin standart hale gelmesi muhtemelen uzun zaman alacaktır ve o zamana kadar zaten oyuna geç kalmış olacaksınız Böylesine büyük bir potansiyel kazançla, her işletmenin neden ekiplerinin yapay zeka destekli uygulamaları olabildiğince hızlı oluşturmasını sağlamak için çabaladığı açıktır
Gerçekle yüzleşmemiz gerekiyor: İş dünyası, kanıtlanmamış araçlar, çerçeveler ve tehdit modelleriyle benzeri görülmemiş bir hızla yeniden tasarlanıyor
Ancak bunlar aşılamayacak zorluklar değil Birincisi, bunlar diğer uygulamalarla aynı güvenlik risklerine sahip olan daha fazla uygulamadır; Birkaç endişeyi saymak gerekirse kimlik, veri akışı ve gizli yönetimi doğru bir şekilde ele almaları gerekiyor Aslında envanter, güvenlik değerlendirmesi ve çalışma zamanı korumasından oluşan tipik uygulama güvenliği sorunu formülünü izlerler Ancak güvenlik ekiplerinin bu uygulamaların incelemelere dayanmasını sağlamak için hemen harekete geçmesi gerekiyor Bunların tamamen yeni süreçler oluşturmayı ve yeni devredilen sorumlulukları gerektirdiğini unutmayın Bu uygulamaları üretimde izlemek, hem olgunlaşmamış geliştirme çerçevelerinden doğru verileri elde etmeye yönelik teknik açıdan hem de neye bakılacağını bilmeye ilişkin güvenlik analizi açısından bir başka zorluktur İdeal durumda bu merkezler, güvenli standartların karşılanmasını sağlamak için tehdit modelleme ve tasarım inceleme hizmetleri sunarak geliştiriciler için kolaylaştırıcı bir kaynak görevi görebilir
siber-1
Bu kadar kısa bir sürede bu kadar çok yeni uygulama oluşturmanın güvenlik açısından çok büyük sonuçları var Birkaç temel modelin üzerine inşa edilen geliştirme çerçeveleri çoktur ve önemli ölçüde farklılık gösterir ve ortaya çıkmaya devam ederler
Bunun gibi merkezi bir kaynak yaratmak kolay bir iş değil Gibi çerçeveler LangChain Ve AutoGPT benzeri görülmemiş bir hızla önemli bir popülerlik kazandı
Gelişmiş güvenlik kuruluşları, BT ile işbirliği içinde bu uygulamaların envanterini çıkarmak, değerlendirmek ve güvenliğini sağlamak için özel merkezler oluşturuyor Büyük bir kuruluşta, bu uygulamaları oluşturmak için kullanılan onlarca farklı çerçeveyi kolayca bulmayı bekleyebilirsiniz