Japanese
デルはほぼすべての業界をカバーする顧客のために 6,500 以上の AI 工場の展開を 提供しました同社はOmdiaと提携し,企業のインフラストラクチャで動作するAIワークロードのセキュリティを調査した.企業の98%が現在,IT業務のために代理AIを使用または構築していることが明らかになりました.AIセキュリティを実験実験段階から正式な生産環境に移行する残りの研究は,迅速な代理AI採用と遅れたセキュリティ保護措置との間の大きなギャップを強調しています.
調査データにより,ガバナンスとリスク管理のギャップが明らか
Omdiaの調査によると 79%の組織が 過去1年間で 少なくとも1つの AI関連のセキュリティインシデントを経験しました 過剰な運用自律性などの 代理人特有のリスクを含む迅速なインジェクション攻撃これらの一般的な脅威にもかかわらず,調査参加者の95%は,AIに関連するリスクを軽減する能力に自信または高い自信を示しました.この矛盾は現実の世界での操作に 明確に反映されています: 企業の24%は,機械規模のスピードで動作するインテリジェントエージェントであっても,AIの許可を管理するために手動ワークフローに依存しています.
企業政策の遵守は類似の断絶を示しています. 公共の生成的なAIの使用を許可する企業の93%は,公式なガバナンスポリシーを確立しています.セキュリティ担当者の55%が 従業員が規則違反を継続していると報告していますAIセキュリティソフトウェアの購入権限は,部門ごとに断片化されている: CTOは調達決定の37%を主導し,次いで26%の一般ITリーダーシップと22%のCISOが続いています.今後12~18ヶ月間計画されているAIセキュリティ投資の成長には明確な優先順位が欠けています計画された資本の40%以上を占める投資カテゴリはありません.AIの脅威検出ツールはこの40%の限界にいます.
インフラストラクチャの隔離と復元オーケストレーション状態
展開環境に関しては,組織の約40%がオンプレミスのデータセンターで代理 AI ワークロードを実行しており, 43%がオンプレミスのエッジ インフラストラクチャを利用しています.AIの作業負荷をサンドボックスやエアギャップメカニズムで 孤立させるのは 企業の約3分の"だけですこの調査は,Dellにとって非常に重要であり,これらのシナリオは,デルの6,500台のAIファクトリーインフラストラクチャと密接に一致している.
耐性面では,回答者の87%が,AIセキュリティにおいて脅威検出と対応ツールが有効か非常に有効だと考えています.AIの運用回復力をサポートするバックアップと復旧ソリューションについては 88%が同じ見解を示していますデルは,AIエージェントやそのコアデータが侵害されたときに脅威検出だけでは不十分だと強調しています. AIアプリケーションを復元するには,包括的なバックアップと復元システムが不可欠です.モデルとデータセットを検証された安全な状態に企業のAIのスケーリングの成功や停滞は,初期展開中にセキュリティとレジリエンスの機能がネイティブに組み込まれているかどうかにかかると結論付けています.余計に考えずに追加するより.
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