शीर्ष 10 नियोक्लाउड और AI डेटा सेंटर सुरक्षा जोखिम

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कार्यकारी सारांश

नियोक्लाउड और AI डेटा सेंटर उन्हें सुरक्षित करने की तुलना में तेज़ी से बनाए जा रहे हैं।

नियोक्लाउड (GPU क्लाउड प्रदाता), AI डेटा सेंटर, और विशेष कंप्यूट वातावरण के तीव्र विस्तार ने हार्डवेयर, नेटवर्किंग, स्टोरेज, ऑर्केस्ट्रेशन, पहचान, प्रबंधन प्लेन, और भौतिक संचालन में सुरक्षा जोखिम पेश किए हैं। इनमें से कई जोखिम पारंपरिक डेटा सेंटर या क्लाउड सुरक्षा मुद्दों जैसे दिखते हैं, लेकिन नियोक्लाउड और AI डेटा सेंटर उनकी गंभीरता को बदल देते हैं: मूल रूप से विश्वसनीय ऑपरेटरों के लिए डिज़ाइन किए गए सिस्टम अब असंबंधित ग्राहकों से उच्च-मूल्य, मल्टी-टेनेंट वर्कलोड का समर्थन कर रहे हैं।

शीर्ष 10 नियोक्लाउड और AI डेटा सेंटर सुरक्षा जोखिम AI को शक्ति देने वाली अवसंरचना परत में सबसे महत्वपूर्ण सुरक्षा जोखिमों की पहचान, प्राथमिकता, और कमी के लिए एक व्यावहारिक रूपरेखा प्रदान करता है। यह रूपरेखा AI अवसंरचना में सबसे महत्वपूर्ण विफलता मोड को परिभाषित करती है और उन्हें ठोस सुरक्षा आवश्यकताओं में अनुवाद करने में मदद करती है।

यह रूपरेखा क्या कवर करती है

यह रूपरेखा AI अवसंरचना और उसे आवास देने वाले डेटा सेंटरों की सुरक्षा पर केंद्रित है: भौतिक हार्डवेयर, नेटवर्किंग फैब्रिक, प्रबंधन प्लेन, ऑर्केस्ट्रेशन सिस्टम, स्टोरेज सिस्टम, और परिचालन वातावरण जिन पर AI वर्कलोड चलते हैं।

यह AI मॉडलों पर स्वयं या एप्लिकेशन-लेयर जोखिमों जैसे प्रॉम्प्ट इंजेक्शन, असुरक्षित एजेंट व्यवहार, मॉडल दुरुपयोग, या मॉडल-स्तरीय मूल्यांकन पर केंद्रित नहीं है। उन जोखिमों को AI स्टैक के अन्य हिस्सों पर केंद्रित रूपरेखाओं द्वारा संबोधित किया जाता है, जिनमें OWASP Top 10 for LLM Applications, MITRE ATLAS, NIST AI Risk Management Framework, और ISO/IEC 42001 शामिल हैं। साथ में, ये संसाधन चिकित्सकों को AI सुरक्षा की अधिक पूर्ण तस्वीर देते हैं, शासन और एप्लिकेशन-लेयर जोखिमों से लेकर अंतर्निहित कंप्यूट अवसंरचना तक।

इस दस्तावेज़ में कुछ जोखिम पारंपरिक डेटा सेंटर और क्लाउड वातावरणों में भी मौजूद हैं। उन्हें यहाँ शामिल किया गया है क्योंकि AI अवसंरचना उन्हें भौतिक रूप से अधिक गंभीर बनाती है: साझा उच्च-मूल्य कंप्यूट, जटिल एक्सेलेरेटर क्लस्टर, घने प्रबंधन परतें, और मल्टी-टेनेंट संचालन सामान्य अवसंरचना कमजोरियों को अधिक गंभीर सुरक्षा जोखिमों में बदल सकते हैं क्योंकि किसी भी घटना की संभावना और प्रभाव पारंपरिक एंटरप्राइज़-स्तरीय सॉफ़्टवेयर और सेवा परिनियोजन की तुलना में बहुत अधिक होता है।

यह रूपरेखा किसके लिए है

नियोक्लाउड प्रदाता और डेटा सेंटर ऑपरेटर इस रूपरेखा से AI अवसंरचना खतरे के परिदृश्य, हमले की सतह की समीक्षा, वातावरण सुदृढ़ीकरण, सुरक्षा प्राथमिकता, और परिपक्वता प्रदर्शन के लिए एक व्यावहारिक मार्गदर्शिका के रूप में लाभ उठा सकते हैं।

नियोक्लाउड ग्राहक इस रूपरेखा से खरीद, सुरक्षा समीक्षा, संविदात्मक आवश्यकताओं, प्रदाता तुलना, और यथार्थवादी टेनेंट-से-अवसंरचना समझौते के विरुद्ध लचीलेपन का आकलन करने के लिए एक व्यावहारिक मार्गदर्शिका के रूप में लाभ उठा सकते हैं।

हाइब्रिड क्लाउड सुरक्षा टीमें इस रूपरेखा से अपने ऑन-प्रिमाइस फुटप्रिंट को आधुनिक हमलों के विरुद्ध कॉन्फ़िगर, बनाए रखने, और सुरक्षित करने के लिए एक व्यावहारिक मार्गदर्शिका के रूप में लाभ उठा सकती हैं, जो वातावरणों के बीच तेज़ी से पिवट कर सकते हैं।

आभार

क्षेत्र के साथ विकसित होने के लिए बनाया गया, और खुला रखा गया ताकि पूरा AI और सुरक्षा समुदाय इसका उपयोग कर सके, इसे चुनौती दे सके, और इसे बेहतर बना सके।

हम उन सभी विशेषज्ञों को धन्यवाद और आभार व्यक्त करना चाहते हैं जिन्होंने इस दस्तावेज़ की समीक्षा और सत्यापन में भाग लिया।

प्रतिक्रिया है या योगदान देना चाहते हैं? [email protected]

लेखक

• Michael Katchinskiy (Head of Security Research @ Lava)
• Yakir Kadkoda (CTO @ Lava)

समीक्षक

• Tony Rea (Global AI Infrastructure Lead @ Dell)
• Daniel Iziourov (Director of Platform Security @ Nebius)
• Vjaceslavs Klimovs (Senior Technical Director @ Roblox)
• Assaf Namer (Head of AI Security @ Google)
• Tyson Macaulay (Deputy Director @ NC CIPSER)
• Golan Ben-Oni (CIO/CISO @ IDT)
• Florina Ciorba (Associate Professor, Head of High Performance Computing group @ University of Basel)
• Arthur Reed (Security Engineer @ PNNL)
• Deumens Erik (Director Research Computing @ University of Florida)
• Saad Malik (CTO @ Spectro Cloud)
• Selim Aissi (Former Vice President, Global Information Security @ Visa & Intel)
• Guy Bilitski (Leading AI Operations @ SDS AI)
• Dan Farmer (Security Researcher)
• Michael Bargury (CTO @ Zenity)
• Amir Jerbi (Former CTO @ Aqua Security)
• Bill Stout (Former Technical Director, AI Product Security @ ServiceNow)
• Roey Yaacovi (CTO, DSPM & AI Security @ IBM)
• Guy Shanny (Co-Founder & CEO, Polar Security, acquired by IBM)
• Ziv Karliner (CTO @ Pillar)
• Assaf Morag (Security Researcher)
• James Berthoty (Founder & CEO @ Latio)

FORGE लेंस के पाँच डोमेन

FORGE डोमेन मूल्यांकन लेंस को परिभाषित करते हैं: वे अवसंरचना क्षेत्र जहाँ AI सुरक्षा जोखिम निवास करता है। नीचे दिया गया जोखिम मैट्रिक्स व्यक्तिगत जोखिमों को इन डोमेन में मैप करता है।

डोमेन	नाम	विवरण
F	फ्लीट अखंडता	हार्डवेयर, फर्मवेयर, सॉफ़्टवेयर आर्टिफैक्ट, इमेज, निर्भरताओं, और आपूर्ति पथों में विश्वास जो AI अवसंरचना फ्लीट बनाते हैं।
O	संचालन और प्रबंधन प्लेन	AI अवसंरचना को नियंत्रित, स्वचालित, और प्रशासित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले विशेषाधिकार प्राप्त सिस्टम, जिनमें BMC, शेड्यूलर, ऑर्केस्ट्रेशन, ऑटोमेशन, और एडमिन टूलिंग शामिल हैं।
R	संसाधन अलगाव	वे सीमाएँ जो साझा AI सिस्टमों में टेनेंट, वर्कलोड, निष्पादन वातावरण, और पुन: उपयोग की गई अवसंरचना को अलग करती हैं।
G	ग्रिड	नेटवर्किंग फैब्रिक और सुविधा सिस्टम जो AI क्लस्टर को जोड़ते हैं और उन्हें शक्ति, शीतलन, और परिचालन बनाए रखते हैं।
E	साक्ष्य और एक्सपोज़र प्रबंधन	वह साक्ष्य जो ग्राहकों को प्रदाता सुरक्षा परिपक्वता, वास्तुशिल्प दायरा, उजागर सेवाओं, और पैच वेग को समझने के लिए चाहिए।

शीर्ष 10 जोखिम

FORGE ID गंभीरता के अनुसार क्रमबद्ध हैं, उच्चतम से निम्नतम तक। मैट्रिक्स प्रत्येक जोखिम को डोमेन द्वारा समूहित करता है और इसकी संभावना, प्रभाव, और पहचान कठिनाई दिखाता है।