Dari perspektif operasi teknikal dan penyelidikan pembangunan (R&D) di AINNA, pendekatan pembinaan sistem yang optimum sering bermula dengan memahami di mana beban kerja sepatutnya diproses. 系统 Pengesanan Pencerobohan (IDS) tradisional semakin tertekan dengan jumlah aktiviti rangkaian yang besar dalam persekitaran perusahaan moden. Setiap packet, percubaan log masuk, permintaan API, pertanyaan DNS dan peristiwa aplikasi mungkin memerlukan pemeriksaan. Seiring dengan peningkatan penggunaan AI, sesetengah sistem cuba menghantar hampir setiap peristiwa keselamatan terus ke LLM untuk analisis. Walaupun ia kelihatan canggih, pendekatan ini menimbulkan cabaran operasi yang ketara, termasuk penggunaan token yang berlebihan, beban kerja GPU yang lebih tinggi, kos infrastruktur yang meningkat, masa tindak balas yang lebih perlahan dan pendedahan data keselamatan yang sensitif kepada pembekal AI luar.
系统 分离式 menawarkan pendekatan yang lebih cekap dengan memisahkan beban kerja keselamatan deterministik daripada penaakulan AI. Berbanding meminta LLM memeriksa setiap peristiwa, majoriti aktiviti rangkaian diproses menggunakan kaedah pengkomputeran konvensional seperti packet parsing, padanan tandatangan, validasi protokol, pengesahan senarai putih dan senarai hitam, analisis kadar, ambang anomali dan peraturan korelasi yang telah ditetapkan. Tugas-tugas ini dapat dilaksanakan dengan pantas, konsisten dan pada skala besar tanpa inferens AI yang berterusan.
Dalam seni bina ini, 智能路由 menentukan cara setiap peristiwa diproses. Trafik normal dan yang boleh dikenal pasti dengan jelas kekal dalam 系统 分离式, manakala peristiwa yang mencurigakan, tidak diketahui atau sangat kompleks dinaik taraf ke LLM tempatan, AI berasaskan awan atau penganalisis keselamatan manusia. Ini memastikan AI canggih digunakan hanya apabila kecerdasan lanjutan benar-benar diperlukan.
Kelebihan utama pendekatan ini ialah AI menjadi lapisan eskalasi, bukannya enjin pengesanan utama. 系统 分离式 mengendalikan pengesanan yang berulang, deterministik dan berjumlah tinggi, manakala AI memberi tumpuan kepada kes-kes kompleks seperti serangan berbilang peringkat, corak tingkah laku yang luar biasa, petunjuk zero-day yang berpotensi, ancaman dalaman, korelasi merentas sistem dan pelaporan keselamatan dalam bahasa tabii.
Dengan menggabungkan IDS dengan 系统 分离式, organisasi boleh mengurangkan penggunaan token, menurunkan permintaan GPU, memperbaiki masa tindak balas dan mengekalkan kos operasi yang lebih boleh diramalkan. 数据 keselamatan sensitif juga boleh kekal dalam infrastruktur tempatan yang terkawal, memperkukuh privasi, keselamatan siber, pematuhan peraturan dan kedaulatan data.
Bagi kami di AINNA, pembinaan sistem yang skala dan optimum memerlukan integrasi antara proses deterministik dan kecerdasan adaptif. Maka, masa depan keselamatan perusahaan bukanlah menggantikan sistem keselamatan siber konvensional dengan AI. Sebaliknya, ia melibatkan integrasi 系统 分离式, 智能路由, LLM tempatan, AI awan dan semakan manusia ke dalam satu seni bina keselamatan yang terkoordinasi. Pendekatan ini membolehkan organisasi menskalakan operasi keselamatan dengan cekap, sambil menggunakan AI hanya di mana ia memberi nilai operasi yang boleh diukur.
Ruang pembaca
Apa pendapat anda?
Komen disemak sebelum diterbitkan. 电子邮件 diperlukan untuk moderasi dan tidak dipaparkan kepada pembaca.
看第二遍才注意到系统 pengesanan pencerobohan (IDS) tradisional的细节。
我会把berbanding meminta LLM memeriksa setiap这一段分享给需要了解技术的同事。
这篇文章对sesetengah sistem cuba menghantar hampir的解释很清楚，实际操作的重点也很容易理解。