स्काईहाई एसएसई का उपयोग करके एनआईएसटी एआई फ्रेमवर्क के साथ संरेखित करने के चार चरण

सारंग वरुडकर - सीनियर CASB तकनीकी उत्पाद विपणन प्रबंधक, Skyhigh Security और जॉन डुरोनियो - सॉफ्टवेयर सेल्स इंजीनियर, Skyhigh Security

12 दिसंबर, 2024 3 मिनट पढ़ें

जैसे-जैसे AI और बड़े भाषा मॉडल (LLM) व्यवसायों को बदलते हैं, वे अवसर और जोखिम दोनों लाते हैं। जबकि AI दक्षता और नवाचार को बढ़ावा देता है, यह डेटा उल्लंघन, अनुपालन उल्लंघन और छाया AI उपयोग जैसी चुनौतियाँ भी पेश करता है। AI को तेजी से अपनाना अक्सर शासन को पीछे छोड़ देता है, जिससे उचित सुरक्षा उपायों के बिना संगठन प्रतिष्ठा, वित्तीय और कानूनी जोखिमों के प्रति संवेदनशील हो जाते हैं।

सुरक्षित एआई अपनाने के महत्वपूर्ण महत्व को पहचानते हुए, व्हाइट हाउस ने हाल ही में एआई पर अपना पहला राष्ट्रीय सुरक्षा ज्ञापन जारी किया, जिसमें सभी अमेरिकी संघीय एजेंसियों को निर्देश के 60 दिनों के भीतर एक मुख्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता अधिकारी नियुक्त करने का आदेश दिया गया।

यह ज्ञापन साइबर सुरक्षा जोखिमों को रोकने और अनुपालन सुनिश्चित करने के लिए एआई के उपयोग हेतु सुदृढ़ शासन स्थापित करने की तत्काल आवश्यकता को रेखांकित करता है। Skyhigh Security इन जरूरतों को पूरा करने में स्काईहाई एआई नामक अपने सिक्योर सर्विस एज (एसएसई) प्लैटफॉर्म के साथ सबसे आगे है, जो एआई सुरक्षा के प्रबंधन के लिए एक उन्नत समाधान है। स्काईहाई एआई नेशनल इंस्टीट्यूट ऑफ स्टैंडर्ड्स एंड टेक्नोलॉजी (एनआईएसटी) आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस रिस्क मैनेजमेंट फ्रेमवर्क (एआई आरएमएफ 1.0) के साथ सहजता से जुड़ता है, जो चार मुख्य कार्यों में एआई जोखिमों के प्रबंधन के लिए एक संरचित दृष्टिकोण प्रदान करता है: मानचित्रण, माप, प्रबंधन और शासन।

आइए देखें कि स्काईहाई एआई किस प्रकार संगठनों को एनआईएसटी एआई आरएमएफ के साथ संरेखित करने और सुरक्षित, जिम्मेदार एआई प्रथाओं को लागू करने में मदद करता है।

1. मानचित्र: संदर्भ और संभावित जोखिमों की पहचान

NIST AI RMF का पहला कार्य AI सिस्टम में शामिल संदर्भ, दायरे और हितधारकों को समझने पर जोर देता है। 2024 RSA सम्मेलन में लॉन्च किया गया स्काईहाई AI इस डोमेन में उत्कृष्टता प्रदान करता है:

• स्वीकृत, छाया और निजी एआई अनुप्रयोगों में व्यापक दृश्यता ।
• स्काईहाई क्लाउड रजिस्ट्री के माध्यम से 1,100 से अधिक AI अनुप्रयोगों के लिए समर्थन।
• AI विशिष्ट विशेषताओं सहित 75+ जोखिम विशेषताएँ

यह मानचित्रण क्षमता संगठनों को उनके AI पारिस्थितिकी तंत्र की गहन समझ प्रदान करती है, जिससे वे लगभग वास्तविक समय में AI अनुप्रयोग के उपयोग से जुड़े जोखिमों की पहचान कर सकते हैं और संभावित डेटा उल्लंघनों को कम कर सकते हैं।

2. उपाय: जोखिमों का आकलन और विश्लेषण

एक बार जब AI पारिस्थितिकी तंत्र का मानचित्रण हो जाता है, तो संगठनों को जोखिमों का आकलन और मात्रा निर्धारित करनी चाहिए। स्काईहाई AI LLM की सुरक्षा का मूल्यांकन करने के लिए मज़बूत उपकरण प्रदान करता है, जिसमें शामिल हैं:

• AI ऐप्स के लिए सुरक्षा विशेषताएँ
• एलएलएम-आधारित जोखिम विशेषताएँ , जैसे कि जेलब्रेक की संभावना, विषाक्तता, पूर्वाग्रह और मैलवेयर पीढ़ी
• उच्च जोखिम वाले उपयोगकर्ताओं को चिन्हित करने के लिए मशीन लर्निंग आधारित उपयोगकर्ता जोखिम स्कोरिंग

स्काईहाई एआई, सतत जोखिम मूल्यांकन की श्रम-गहन प्रक्रिया को सरल बनाता है, तथा स्वचालन का लाभ उठाकर यह सुनिश्चित करता है कि संगठन एनआईएसटी मानकों के अनुरूप उभरते खतरों के बारे में अद्यतन रहें।

3. प्रबंधन: नियंत्रण और शमन रणनीतियों को लागू करना

अकेले जोखिम की पहचान करना अपर्याप्त है। NIST AI RMF का प्रबंधन कार्य उच्च प्राथमिकता वाले जोखिमों को कम करने के लिए प्रभावी नियंत्रण लागू करने पर केंद्रित है। स्काईहाई AI, अपने FedRAMP उच्च-प्रमाणित के साथ एकीकृत है Secure Web Gateway और CASB, प्रदान करता है:

• अनुप्रयोग ब्लॉक, गतिविधि नियंत्रण जैसे AI अनुप्रयोगों के प्रबंधन के लिए शासन-आधारित नियंत्रण
• ChatGPT के लिए चैट इतिहास को अक्षम करने के विकल्प, संगठनात्मक डेटा को प्रशिक्षण डेटा के रूप में उपयोग करने से रोकना
• चैट अनुप्रयोगों में अक्षर सीमा लागू की गई तथा साझा लिंक को ब्लॉक कर दिया गया
• उन्नत Data Loss Prevention (डीएलपी) ईडीएम, ओसीआर क्षमताओं के साथ एआई ऐप्स पर अपलोड किए गए महत्वपूर्ण डेटा की सुरक्षा करता है

ये उपाय संगठनों को उत्पादकता और नवाचार को बढ़ावा देते हुए जोखिमों को सक्रिय रूप से कम करने में सक्षम बनाते हैं।

4. शासन: निरीक्षण और निरंतर सुधार की स्थापना

स्थायी AI अपनाने के लिए शासन और निरंतर सुधार आवश्यक हैं। स्काईहाई AI इसका समर्थन इस प्रकार करता है:

• छाया एआई उपयोग की निरंतर निगरानी
• उभरते नियमों के अनुपालन को सुनिश्चित करने के लिए स्वचालित जोखिम विश्लेषण
• नो-कोड नीति निर्माण, त्रुटियों को कम करने और सुरक्षा बढ़ाने के लिए एक AI-संचालित DLP सहायक
• एमएल-आधारित झूठी सकारात्मक कमी , परिचालन दक्षता के लिए चेतावनी थकान को कम करना

ये विशेषताएं संगठनों को मजबूत निरीक्षण तंत्र स्थापित करने में सक्षम बनाती हैं, जिससे उनके AI जोखिम प्रबंधन प्रथाओं में निरंतर सुधार सुनिश्चित होता है।

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निष्कर्ष: स्काईहाई एआई - एआई जोखिम प्रबंधन में एक विश्वसनीय भागीदार

स्काईहाई एआई एआई ऐप्स में दृश्यता, एलएलएम आधारित जोखिम विशेषताओं सहित जोखिम की समझ, एआई ऐप्स पर जाने वाले डेटा पर डीएलपी, खतरे की जांच और एआई ऐप्स पर यूईबीए प्रदान करता है।

यह व्यापक स्काईहाई एआई दृष्टिकोण पूरी तरह से एनआईएसटी एआई आरएमएफ के साथ संरेखित है। फ्रेमवर्क के मुख्य कार्यों - मानचित्रण, माप, प्रबंधन और शासन - को संबोधित करके स्काईहाई एआई संगठनों को एआई की परिवर्तनकारी क्षमता का दोहन करने के लिए सुसज्जित करता है जबकि संबंधित जोखिमों से सुरक्षा करता है। जैसे-जैसे एआई विकसित होता जा रहा है, स्काईहाई एआई सुरक्षित, जिम्मेदार और अभिनव एआई अपनाने में सक्षम बनाने में एक विश्वसनीय भागीदार बना हुआ है।

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