בלי אבטחת מידע אין דאטה, בלי דאטה אין AI

בעולם העסקי של היום, ארגונים רבים, ובתוכם משרדי ממשלה רבים, מוצאים עצמם לכודים במה שאני קורא  לו "כאוס AI מותאם אישית". כל צוות פיתוח או כל צוות משרדי בונה את הפתרונות שלו. כל אינטגרציה דורשת קוד ייחודי, וכל פרויקט מתחיל מאפס.
התוצאה? פרויקטים שנמשכים חודשים רבים, נקודות כשל רבות, ותקציב גדול וחסר פרופורציות שנשרף ללא תוצאות מדידות.

הבעיה האמיתית מקורה אינו בטכנולוגיה. היא טמונה בתשתית שמאפשרת מתן אמון ואבטחת מידע מקסימליים. ניסיון של שנים ביישום פרויקטים מורכבים לימד אותי, כי סביבות רבות, בהן מגוון רחב של מערכות, אינן מאובטחות כראוי ואינן מאפשרות גישה מאובטחת אך מהירה לנתונים. בסביבות אלו יהיה קשה עד בלתי אפשרי ליישם פתרונות AI שגם יניבו את התוצאות הרצויות.  לראייתי "אין אבטחה – אין נתונים – אין AI". זוהי לא סיסמה שיווקית, זהו עיקרון יסוד. ללא תשתית אבטחה מוצקה, ארגונים פשוט לא יכולים להרשות לעצמם להעביר נתונים רגישים למערכות AI, ובלי נתונים אמיתיים, AI נותר רק ניסוי מעבדתי נחמד.

מודל אבטחה חדש לעידן חדש

הגישה המסורתית של "הרשאות מינימליות" כבר לא מספיקה כשמדובר בסוכני AI, על אחת כמה וכמה כשמדובר במוסדות ממשלתיים, המחזיקים בנתונים הכי רגישים. סוכנים אלו יכולים להיות החוליה החלשה ביותר במערכת – חשופים להזרקת פרומפטים, הרעלת נתונים, העברת הרשאות לא מבוססת ולא מאובטחת והדלפת מידע. המודל של "No-Privilege Agents" שמציעה אולקלאוד (AllCloud), המיושם בצעות TrastStack, הוא פתרון שפותח בשיתוף  פעולה בין מומחי אולקלאוד ו-AWS והוא התשובה לסביבה מאובטחת וסגורה, שבה סוכני AI פועלים עם אפס הרשאות קבועות ורק גישה מבוקרת בזמן אמת.

דרך המלך לבינה מלאכותית במשרדי ממשלה

לאחר יישום הבסיס הזה אנו מציעים את ה-"AI Golden Path" – גישה ארכיטקטונית שאימצנו אותה מעולם הענן. בדיוק כפי ש-Landing Zones סטנדרטיים שינו את האופן שבו ארגונים עוברים לענן, כך AI Fusion שפותח על ידי הצוות המקצועי שלנו מציע את המסגרת הסטנדרטית לפריסת AI ארגונית.

מה שמייחד את הגישה הזאת: תשתית אינטגרציה מאוחדת – מחברים מוכנים וממשקי API סטנדרטיים שמבטלים את הצורך בקוד מותאם אישית. במקום שכל צוות יבנה את האינטגרציה שלו מחדש, משתמשים ברכיבים מוכנים ומבוקרים.

ספרייה של רכיבים לשימוש חוזר – מודולים שנבדקו בייצור לאבטחה, צינורות עיבוד, LLMOps, ותאימות רגולטורית. 60-85% מהרכיבים ניתנים לשימוש חוזר בין פרויקטים, מה שמאיץ את יישום פרויקטים מחודשים רבים לשבועות ספורים .

אבטחה ומשילות מוטמעים – בקרות ארגוניות מהיום הראשון, במקום פרויקטי תאימות של חודשים רבים  שמתחילים אחרי שהפתרון כבר בוצע.

תוצאות מדידות

המספרים מדברים בעד עצמם: פריסה מהירה יותר ב-70%, ירידה של 80% בנקודות כשל, ותפעול צפוי וניתן להרחבה. אבל מעבר למספרים, מדובר בשינוי תפיסתי – מניסויים מבוזרים לפתרון AI ארגוני מובנה ואמין.

מסקנה

העתיד של AI ארגוני לא יהיה בידי מי שיפתח את האלגוריתם החכם ביותר, אלא בידי מי שיצליח לפרוס אותו באופן בטוח, מדיד וניתן להרחבה. זו לא רק שאלה של טכנולוגיה – זו שאלה של אמון. וללא אבטחת מידע מקסימלית כתשתית בסיסית, האמון הזה פשוט לא קיים, ולכן גם את ה-AI תהיה קשה מאוד ליישום.

אנו מזמינים אתכם לשמוע עוד על פתרונות אלו ועל אופן יישומם במסגרת כנס AI e GOV  ב-11.12 בלאגו בראשון לציון.

הכותב הוא מייסד ו-CTO, אולקלאוד.