Adoptarea inteligenței artificiale (IA) în diverse domenii a devenit inevitabilă, iar securitatea cibernetică este unul dintre cele mai importante subiecte. Atacurile devin mai sofisticate, iar volumul de date de analizat depășește mult capacitățile umane.

Inteligența artificială și machine learning (ML) oferă mijloace de a detecta amenințările mai rapid, de a preveni incidente și de a automatiza sarcini critice. Totuși, aceste tehnologii vin și cu riscuripărtinire a datelor, erori de configurare, lipsa transparenței sau atacuri asupra modelelor.

Securitatea cibernetică este un domeniu în care specialiștii sunt deschiși să utilizeze IA. Realitatea este însă că la fel evoluează și hackerii, care urmăresc în același ritm apariția de noi unelte și de noi vulnerabilități așadar utilizarea IA trebuie privită ca un nou instrument puternic, dar care nu trebuie să ducă la un fals sentiment de siguranță.

1. Detectarea de anomalii

Unul dintre cele mai valoroase roluri ale IA este identificarea comportamentelor suspecte. Modelele ML învață ce înseamnă „normal” în loguri, trafic de rețea sau apeluri către API și pot semnala imediat devieri. Acest lucru permite descoperirea rapidă a atacurilor sau a scurgerilor de date. Totuși, definirea „normalului” este dificilă în sisteme complexe și pot apărea alarme false, ceea ce impune ajustări fine.

2. Inteligența privind amenințările (CTI)

IA poate automatiza colectarea și analiza informațiilor despre atacuri, indicatori de compromitere și campanii active. În loc să consume timp sortând date, echipele de securitate primesc informații structurate și acționabile. Beneficiul major este trecerea de la reacție la prevenție. Totuși, calitatea datelor este critică: informații incorecte pot duce la decizii eronate, iar expertiza umană rămâne necesară pentru validare.

3. Scanarea de cod asistată de IA

În ciclul de dezvoltare software, IA poate sprijini testarea statică a codului (SAST), identificând vulnerabilități înainte ca aplicațiile să intre în producție. Tool-urile asistate de IA reduc fals-pozitivele, economisesc timp și integrează verificările direct în pipeline-urile CI/CD. Provocarea constă în suportul limitat pentru anumite limbaje și în necesitatea ca dezvoltatorii să înțeleagă și să aplice recomandările generate.

4. Descoperirea automată a vulnerabilităților

Testarea dinamică (DAST) simulează atacuri reale asupra aplicațiilor rulate. IA îmbunătățește aceste procese prin automatizare, extinderea acoperirii și reducerea costurilor. Astfel, echipele pot reacționa mai rapid la vulnerabilități. Totuși, soluțiile nu pot înlocui complet testarea manuală și creativitatea experților umani.

Riscuri și provocări

Pe lângă beneficii, IA însăși devine o țintă. Datele de antrenament pot fi manipulate, modelele pot suferi „drift” sau pot integra bias-uri. Lipsa transparenței poate reduce încrederea utilizatorilor. Organizațiile trebuie să documenteze, să monitorizeze și să reglementeze atent folosirea IA pentru a asigura securitatea și conformitatea.

Integrarea IA în securitatea cibernetică nu mai este un lux, ci o necesitate. Detectarea anomaliilor, analiza amenințărilor, scanarea codului și descoperirea vulnerabilităților devin mult mai eficiente prin automatizare. Totuși, succesul depinde de calitatea datelor, de combinația dintre tehnologie și expertiză umană și de adaptarea la reglementările emergente. IA oferă un avantaj decisiv, dar nu este un panaceu: este un instrument ce trebuie folosit cu responsabilitate și înțelepciune.

Cum vă poate ajuta Red Hat

Red Hat OpenShift AI poate ajuta la construirea de modele și integrarea IA în aplicații. În contextul organizațiilor din domeniul securității, OpenShift AI permite încorporarea puterii IA în produsele proprii. Aplicațiile cu IA devin din ce în ce mai răspândite, iar OpenShift AI este o platformă de dezvoltare IA puternică și scalabilă, care poate aduce aceste aplicații în producție.

Ce înseamnă concret:

  • Organizațiile de securitate pot folosi OpenShift AI pentru a genera, antrena, regla fin modelele de ML/IA, integrându-le în produsul lor — de exemplu pentru detecția automată de amenințări sau anomalii.
  • Platforma facilitează scalabilitatea: nu doar prototipare, ci livrarea de aplicații IA/ML fiabile în medii diverse (on-premise, cloud, edge).
  • Automatizarea și infrastructura gestionată de OpenShift AI reduc povara operațională: echipele nu trebuie să își construiască de la zero fluxuri complexe de model training, servire, monitoring, ci pot valorifica componente gata testate.
  • OpenShift AI oferă suport pentru integrarea instrumentelor și ecosistemelor cunoscute, ceea ce facilitează interoperabilitatea, securitatea și conformitatea (important pentru securitate cibernetică).

Astfel, organizațiile care dezvoltă soluții de securitate pot să utilizeze OpenShift AI nu doar ca un mediu de experimentare, dar să-l transforme într-o componentă solidă din arhitectura de produs, accelerând ciclul de inovație, reducând riscul și costurile.

Ce este Red Hat OpenShift AI

Red Hat OpenShift AI este o platformă destinată gestionării ciclului de viață al modelelor predictive și generative de inteligență artificială (gen AI), la scară, în medii hibride (hybrid cloud).

Bazată pe tehnologii open source, platforma oferă capacități de prelucrare a datelor, pregătire (data acquisition/preparation), antrenare și reglare fină (training & fine-tuning), servire a modelelor (model serving) și monitorizare (model monitoring).

De asemenea, include accelerare hardware, și un ecosistem de hardware și software partener pentru a asigura flexibilitatea necesară diverselor cazuri de utilizare.

Beneficii și caracteristici cheie

  1. Reducerea timpului de gestionare a infrastructurii – echipele pot accesa resurse la cerere, își pot scala mediile de training și servire a modelelor conform necesităților. Administrarea acceleratoarelor (GPU-uri etc.) și distribuirea resurselor în cluster se fac într-un mod scalabil.
  2. Tool-uri testate și suport – Red Hat asigură integrare, testare și suport pentru tooling AI/ML și servire de modele. De exemplu, OpenShift AI se bazează pe proiecte open source ca Kubeflow, și beneficiază de experiența comunității Open Data Hub.
  3. Flexibilitate în implementare – platforma poate fi folosită ca software auto-gestionat („self-managed”) sau ca serviciu gestionat („managed cloud service”), cu posibilitatea de implementare on-premise, în cloud public sau la marginea rețelei („edge”).
  4. Catalog de modele validate, pregătire pentru producție – versiuni recente includ un catalog de modele terțe, validate pentru OpenShift AI, ceea ce ajută echipele să aibă vizibilitate și control peste accesul la modele și cerințele de securitate/politică.
  5. Optimizare a inferenței (servirea modelului) – folosirea framework-ului vLLM optimizat pentru inferența distribuită ajută la controlul costurilor și la reducerea complexității operaționale.
  6. Monitorizare, guard-rails, controlul drift-ului – OpenShift AI include instrumente pentru detectarea drift-ului între datele live de inferență și cele de antrenament, precum și guardrails pentru a preveni abateri periculoase, limbaj ofensator, date personale, sau încălcări ale restricțiilor de domeniu. Acest control este esențial pentru menținerea fiabilității și integrității aplicațiilor IA.

Cum se pune în practică

  • Utilizatorii pot profita de un sandbox de dezvoltare, pentru experimente și prototipuri.
  • Există posibilitatea de încercare (trial) pe 60 de zile pentru organizații, cu un cluster OpenShift existent.
  • OpenShift AI sprijină modele precum cele generative, predictive, precum și pattern-uri moderne cum ar fi RAG (retrieval-augmented generation), integrare cu baze de date de vectori, instrumente de servire modele, etc.

CANCOM Romania, partener de implementare a soluțiilor Red Hat

Echipa CANCOM Romania a acumulat de-a lungul timpului o experiență extinsă și certificări relevante pentru a sprijini companiile să adopte soluțiile Red Hat. Competențele acumulate în implementări complexe, precum și abordarea consultativă ne permit să oferim clienților noștri implementări croite pe cerințele specifice fiecărei organizații și servicii asociate flexibile care să maximizeze investițiile efectuate de aceștia. Pentru a afla mai multe despre soluțiile Red Hat, precum și despre modul în care specialiștii CANCOM Romania vă pot ajuta în adoptarea acestora vă invităm să ne contactați la adresa de e-mail office-romania@cancom.com sau la telefon 021 408 73 73.