Небольшие и средние предприятия (SMB) стремительно внедряют искусственный интеллект (AI) в свою деятельность, выходя за рамки традиционных корпоративных приложений. От интеллектуальных помощников в розничной торговле до предиктивной аналитики в здравоохранении — AI теперь развёртывается в магазинах, клиниках, складах и удалённых офисах. Речь идёт не просто об внедрении AI, а о том, где AI работает. Тенденция смещается от централизованных центров обработки данных к «периферии» — физическим местам, где происходит работа и взаимодействие с клиентами.
Эта децентрализация обещает более быстрые выводы, надёжную работу и повышенную оперативность. Однако она также кардинально меняет требования к сетевой инфраструктуре. Периферийным точкам требуется стабильная пропускная способность, потоки данных в реальном времени и локальные вычислительные возможности, а не постоянная зависимость от облака. Основная проблема заключается в том, что безопасность часто отстаёт от возможностей подключения, поскольку компании спешат развёртывать решения на основе AI.
Почему происходит сдвиг к Edge AI?
Бизнес переносит AI на периферию по трём основным причинам:
- Реагирование в реальном времени: Некоторые решения не терпят задержек, связанных с облаком. Идентификация товаров на полках, обнаружение медицинских аномалий или распознавание опасностей требуют немедленных действий.
- Устойчивость и конфиденциальность: Хранение данных локально снижает зависимость от централизованных систем, сводя к минимуму время простоя и обеспечивая суверенитет данных. Это особенно важно для соблюдения нормативных требований и обработки конфиденциальной информации.
- Мобильность и скорость развёртывания: SMB с распределёнными операциями (удалённые команды, временные точки продаж, сезонные хабы) нуждаются в быстром развёртывании инструментов AI без ожидания сложного построения инфраструктуры. Беспроводное подключение, включая 5G, обеспечивает эту гибкость.
Растущий пробел в безопасности
По мере того как возможности подключения масштабируются быстрее, чем безопасность, возникают уязвимости. Компании могут развёртывать камеры или датчики с поддержкой AI, не устанавливая чётких политик безопасности. Клиники могут внедрять мобильные устройства с недостаточной сегментацией трафика, а склады могут полагаться на несогласованные соединения Wi-Fi, проводные и сотовые сети, которые плохо подходят для операций, управляемых AI. Каждая периферийная точка фактически становится миниатюрным, неконтролируемым центром обработки данных.
Поверхность атаки расширяется в геометрической прогрессии. В розничном магазине камеры, датчики, POS-системы и устройства сотрудников могут совместно использовать одну и ту же точку доступа. В клинике одновременно могут работать диагностические инструменты, планшеты и видеоконсультации. На производственном цехе могут быть объединены роботы, датчики и аналитические платформы… все взаимосвязаны с минимальным контролем безопасности.
Zero Trust: необходимость на периферии
Традиционная концепция «внутренней» сети разрушается, когда AI распределяется по нескольким местам. Каждый магазин, клиника или полевая локация становится собственной микросредой. Zero Trust (нулевое доверие) предлагает структуру для управления этой сложностью, проверяя идентификацию, а не местоположение, непрерывно аутентифицируя пользователей и устройства и сегментируя доступ для ограничения горизонтального перемещения в случае взлома.
Zero Trust на периферии означает:
- Доступ предоставляется на основе того, кто является пользователем или устройством, а не где они находятся.
- Доверие не является постоянным; аутентификация переоценивается непрерывно.
- Сегментация не позволяет злоумышленникам свободно перемещаться между системами.
Этот подход имеет решающее значение, потому что многие периферийные устройства не могут запускать традиционное программное обеспечение безопасности. Безопасное мобильное соединение и SIM-аутентификация помогают аутентифицировать IoT-устройства, 5G-маршрутизаторы и датчики, которые ИТ-команды могут упускать из виду.
Сети, безопасные по умолчанию: будущее AI на периферии
Происходит значительный архитектурный сдвиг: сети, разработанные с аутентификацией, сегментацией и мониторингом, встроенными с самого начала. Вместо наложения безопасности на подключение, эти два аспекта объединяются. Решения, такие как платформа SASE от T-Mobile for Business (на базе Palo Alto Networks Prisma SASE 5G), иллюстрируют этот подход, объединяя безопасный доступ с подключением в единую облачную службу. Private Access обеспечивает доступ с минимальными привилегиями, а T-SIMsecure аутентифицирует устройства на уровне SIM-карты, обеспечивая автоматическую проверку IoT-датчиков и 5G-маршрутизаторов.
Эволюция безопасности на основе AI
В будущем AI не только будет работать на периферии, но и активно защищать её. Самовосстанавливающиеся сети и адаптивные механизмы политики будут оптимизировать трафик, автоматически корректировать сегментацию и обнаруживать аномалии, специфичные для каждого местоположения. Организации, которые модернизируют свои сетевые и безопасные основы сейчас, будут лучше подготовлены к безопасному и уверенному масштабированию AI.
Бизнес должен уделять первоочередное внимание интеграции сетевой безопасности и развёртывания AI. Разрыв между подключением и безопасностью сокращается, но упреждающие меры необходимы для защиты от возникающих угроз в децентрализованной среде AI.
