A CrowdStrike eszközön futó AI-val gyorsítja az adatbesorolást
A CrowdStrike és az Intel olyan képességet mutatott be a Falcon Data Securityben, amely nyelvi modellekkel, közvetlenül a végponton osztályozza a bizalmas adatokat. A vállalat szerint az eszközön futó feldolgozás valós idejű védelmet kínálhat anélkül, hogy az érzékeny tartalmakat felhőbe kellene továbbítani.
- A Falcon Data Security nyelvi modellekkel osztályozhat strukturálatlan érzékeny adatokat.
- A feldolgozás közvetlenül az eszközön történik, felhőalapú következtetés nélkül.
- A megoldás az Intel dedikált AI-hardverét, az NPU-t használja.
- A CrowdStrike szerint ez a szabályalapú motorok AI-osztályozással való bővítésének első lépése.
A szabályalapú felismerés önmagában kevés
A modern adatbiztonságban nem elég előre meghatározott mintákat keresni, például hitelkártyaszámokat vagy társadalombiztosítási számokat. A szervezeteknek olyan strukturálatlan információkat is védeniük kell, mint a dokumentumok, a csevegési naplók, az ügyfélszolgálati jegyek, az AI-promtok, az egészségügyi nyilvántartások és a szabad szöveges mezők.
A CrowdStrike egy egyszerű üzenettel szemlélteti a problémát: „Beállítottam neked a környezetet, a bejelentkezési név j.harrison, a megbeszélt jelszó pedig Sunrise@2026.” Az üzenetben nincs külön felhasználónévmező, jelszócímke vagy előre meghatározott formátum. A jelentése mégis egyértelmű, valaki fiókhoz tartozó belépési adatokat oszt meg egy természetes nyelvű beszélgetésben.
A vállalat szerint a nyelvi modellek képesek megérteni a tartalom jelentését és összefüggéseit, ezért a mintafelismerésnél szélesebb körben osztályozhatják az érzékeny adatokat.
A felhő helyett közvetlenül a végponton fut a feldolgozás
A helyi AI-alapú osztályozás megvalósítása komoly technikai kompromisszumokat vet fel. A legképzettebb nyelvi modellek több milliárd paramétert tartalmaznak, futtatásuk pedig jelentős, GPU-kra épülő felhőinfrastruktúrát igényel.
A CrowdStrike szerint a felhőalapú következtetés (inferencia) végpontbiztonsági célokra több okból sem ideális. A felhő késleltetése lassíthatja a feldolgozást, miközben az érzékeny ügyféladatok eszközön kívülre küldése adatvédelmi szempontokat vet fel. A Falcon Data Security célja ezért az, hogy a nyelvi modellek közvetlenül az eszközön fussanak.
Ehhez viszont egy hagyományos laptopprocesszor önmagában nem bizonyult elég gyorsnak. A CrowdStrike közlése szerint még a legkisebb, releváns nyelvi modell is túl sokáig dolgozott a nagy bemeneteken, így nem felelt meg a valós idejű AI-alapú osztályozás szigorú késleltetési követelményeinek.
Az Intel NPU-ja az első lépés
A vállalat a kihívásra az Intellel együttműködve keresett megoldást. Az új képesség a Falcon Data Securityben az Intel neurális feldolgozóegységét, az NPU-t használja az AI-feldolgozás gyorsítására. Így a nyelvi modellekhez szükséges számítások az eszközön, dedikált AI-hardveren történhetnek.
A CrowdStrike ezt egy szélesebb stratégia első lépéseként írja le. A cél a meglévő szabályalapú motorok kiegészítése AI-alapú osztályozással, többféle AI-gyorsító hardver támogatásával. A kezdeti megoldás az Intel NPU-jára épül.
Felhasználói szempontból a bejelentés lényege, hogy a Falcon Data Security a strukturált adatok felismerése mellett a természetes nyelvben megjelenő jelentést és kontextust is figyelembe veheti. A helyi futtatás pedig a CrowdStrike által leírt modell szerint egyszerre szolgálja a valós idejű működést és azt a célt, hogy az érzékeny tartalom feldolgozása az eszközön maradjon.
CrowdStrike: CrowdStrike Accelerates Real-Time Data Classification with On-Device AI
