عملکرد APIها با ChatGPT 4-Turbo و مصورسازی مسیر حمله (Attack Path Visualization) چگونه است؟

در این مقاله، مجموعه‌ای از مفاهیم نوظهور بررسی می‌شود که هوش مصنوعی مولد، APIهای سازمانی، و رویکردهای جدید به امنیت API را به یکدیگر پیوند می‌دهند. محور اصلی، ظهور نوع جدیدی از سوء‌استفاده از داده‌ها در سطح APIهای سازمانی است. سه موضوع کلیدی در این زمینه مطرح است:

1. تغییر زمین بازی آزمایش و اکتشاف داده،
2. APIها به‌عنوان ایستگاه‌های تأمین سوخت برای هوش مصنوعی،
3. تحول امنیت از طریق مصورسازی مسیر حمله.

۱. چگونه زمین بازی آزمایش داده دگرگون شده است؟

در سال‌های اخیر، هزینه، پیچیدگی و سرعت تکرار در اکتشاف داده دگرگونی چشمگیری داشته است. مدل‌های مولد مانند GPT-4 دریافت بینش از داده‌هایی را که از طریق APIها در دسترس هستند، بسیار ساده‌تر کرده‌اند.

موضوع تنها نوشتن یک پرامپت و دریافت پاسخ نیست؛ موضوع واقعی، ترکیب مدل‌های زبانی با اتصال‌های API خارجی برای کشف الگوها، درک جریان‌های داده، و تبدیل داده خام به اطلاعات قابل‌اقدام است.

امکان استفاده از قابلیت‌هایی مانند توابع سفارشی (Function Calling) و بازیابی داده (Retrieval) در دستیارهای هوشمند، نقطه‌عطفی محسوب می‌شود. اکنون می‌توان از این دستیارها برای کاربردهای تخصصی استفاده کرد؛ از ساخت ابزارهای آموزشی گرفته تا توسعه دستیارهای امنیتی که APIها را تحلیل و ارزیابی می‌کنند.

در نسل‌های پیشین مانند ChatGPT 3.0، چنین امکانی وجود نداشت. مدل‌ها کاملاً بسته و بدون دسترسی به APIهای خارجی عمل می‌کردند و همین موضوع میزان کاربرد عملی آنها را محدود می‌کرد. اما اکنون دستیارهای هوش مصنوعی می‌توانند به داده‌های زنده متصل شوند و روی آنها اقدام انجام دهند.

۲. APIها به‌عنوان ایستگاه‌های سوخت‌رسانی به هوش مصنوعی

در عصر جدید، داده سوخت اصلی هوش مصنوعی است و APIها پمپ بنزین یا شارژر این سوخت محسوب می‌شوند.

با افزایش رشد هوش مصنوعی مولد پس از ۲۰۲۴، انتظار می‌رود مصرف داده از طریق APIها انفجاری شود. دستیارهای هوشمند برای دریافت داده مرتبط، تحلیل اطلاعات و تولید خروجی‌های دقیق، به‌شدت به APIها وابسته خواهند شد.

برای مثال، یک تحلیلگر امنیتی یا هکر اخلاقی می‌تواند:

• یک دستیار امنیتی مخصوص API ایجاد کند

• هدف و کلید دسترسی تعریف کند

• و دستیار را برای تحلیل، طبقه‌بندی و کشف داده‌های حساس مثل شماره کارت و هویت افراد به کار بگیرد

پیش‌تر، این توانایی تنها در راهکارهای پیشرفته امنیت سازمانی دیده می‌شد. اما اکنون این قابلیت‌ها مستقیماً درون دستیارهای هوش مصنوعی ادغام می‌شوند.

در محیط‌هایی مانند رابط OpenAI، تنها با فعال‌سازی چند گزینه مثل Code Interpreter، Retrieval و Function Calling، یک سیستم پیچیده قابل اجرا می‌شود که:

• گفتگو می‌کند

• API فراخوانی می‌کند

• فایل‌ها را بازیابی و تحلیل می‌کند

• و حتی نمودارها و نقشه‌ها را نشانه‌گذاری می‌کند

به زبان ساده: دستیار می‌تواند اقدام کند، نه فقط پاسخ دهد.

۳. تحول امنیت API، برنامه‌ها و زنجیره تأمین نرم‌افزار

با سرعت گرفتن این پیشرفت‌ها، امنیت باید همسو و حتی جلوتر حرکت کند. وضعیت فعلی امنیت APIها، برنامه‌های کاربردی و زنجیره تأمین نرم‌افزار هنوز با سطح بلوغ موردنیاز فاصله دارد. هرچه استفاده از هوش مصنوعی مولد افزایش می‌یابد، سازمان‌ها باید استراتژی‌های امنیتی خود را ارتقا دهند تا از داده‌های حساس عبوری از APIها محافظت شود.

در این مسیر، زمینه و بستر داده‌ها (Context) بیش از هر زمان دیگر اهمیت دارد.

مصورسازی مسیر حمله (Attack Path Visualization)

رویکردی است که تصویر انتها‌به‌انتهای جریان‌های داده، وابستگی برنامه‌ها و محل قرارگیری اطلاعات حساس را ترسیم می‌کند. این موضوع به تیم‌های امنیتی کمک می‌کند ریسک‌ها را درک کرده و تهدیدهای API را بهتر کاهش دهند.

یک مثال مهم:
وابسته بودن صرف به سیستم‌های ساده چراغ‌راه‌نمایی (سبز/زرد/قرمز) کافی نیست.

• یک آسیب‌پذیری قرمز ممکن است در یک بخش غیرحساس قرار داشته باشد

• یک آسیب‌پذیری زرد ممکن است به یک پایگاه داده فوق‌العاده حساس ختم شود

بدون درک مسیر و اثرگذاری، اولویت‌بندی دفاعی اشتباه رخ می‌دهد.

با تکثیر APIها در محیط‌های ابری و معماری‌های مدرن از جمله:

• تابع‌های Serverless

• خوشه‌های Kubernetes

• سرویس‌های محاسباتی کوتاه‌عمر و پویا

صرفاً دانستن وجود یک ضعف امنیتی کافی نیست.
باید دانست:

• کجا قرار دارد؟

• چگونه گسترش می‌یابد؟

• چه تأثیری بر داده‌ها و کسب‌وکار دارد؟

مصورسازی مسیر حمله، دیدی “اسکن MRI”‌ گونه از کل اکوسیستم API ارائه می‌دهد.

پیشرفت قابلیت‌های دستیارهای هوشمند و Function Calling

در سال‌های قبل، مدل‌هایی مثل ChatGPT 3.0 نمی‌توانستند به APIهای خارجی یا سیستم‌های عملیاتی متصل شوند و به همین دلیل:

• برای تست نفوذ API

• طبقه‌بندی داده

• و بررسی خودکار ریسک

کارایی محدودی داشتند.

اما اکنون با ChatGPT 4-Turbo و نسخه‌های جدیدتر:

• اتصال مستقیم به APIهای خارجی

• اجرای کد

• خروجی JSON تضمین‌شده

• و اجرای هم‌زمان چند Function

به‌صورت Real-Time امکان‌پذیر است.

این تحول باعث شده هوش مصنوعی:

• فقط تحلیل نکند

• بلکه عملیات امنیتی را نیز انجام دهد

• نقشه‌برداری کند

• فایل بازیابی و داده‌ها را نشانه‌گذاری کند

• و اطلاعات PII را هایلایت کند

این هم‌افزایی مدل‌های زبانی با APIهای واقعی، شیوه تعامل با داده‌ها را دگرگون کرده است.

هزینه API و رقابت بازار GPU

هزینه عملیاتی APIها در نسخه‌های جدید ChatGPT ۲ تا ۳ برابر کمتر شده است.
با افزایش رقابت در ارائه‌دهندگان GPU و سخت‌افزار، انتظار:

• هزینه‌های پایین‌تر

• عملکرد بالاتر

کاملاً منطقی است.

این کاهش هزینه‌ها موجب می‌شود:

• شرکت‌ها داده‌های بیشتری را به مدل‌های هوش مصنوعی متصل کنند

• نوآوری سرعت بیشتری بگیرد

• اما سطح ریسک و سطح حمله (Attack Surface) نیز افزایش یابد

داده به‌عنوان سوخت اختصاصی شرکت‌ها

از دیدگاه کسب‌وکار، سازمان‌ها اکنون داده را: یک دارایی انحصاری و ارزش‌آفرین می‌دانند.

APIها این داده را در اختیار هوش مصنوعی قرار می‌دهند تا:

• بینش‌های جدید

• مزیت رقابتی

• و خدمات هوشمند

خلق شود.

شرکت‌ها خصوصاً در صنایع حساس می‌پرسند:

چرا باید داده‌های کلیدی خود را در اختیار ارائه‌دهندگان پلتفرم‌های بزرگ قرار دهیم و به آنها اجازه دهیم از تحلیل آن‌ها سود ببرند؟

هم‌زمان، رشد هوش مصنوعی مولد طی ۲۰۲۲ تا ۲۰۲۳ نشان داد که:

• مدل کسب‌وکار مبتنی بر استخراج ارزش از داده

• و اتصال داده به مدل‌های قدرتمند

کاملاً پایدار و سودآور است.

از مدل‌های زبانی بزرگ تا هوش عمومی مصنوعی (AGI)

درحالی‌که امروز تمرکز بر مدل‌های زبانی بزرگ و هوش مصنوعی مولد است، صنعت به آینده‌ای نزدیک نگاه می‌کند که در آن: هوش عمومی مصنوعی (AGI) به واقعیت تبدیل شود.

هرچند پیش‌بینی زمان‌بندی AGI متفاوت است، یک چیز روشن است:

• پیچیدگی و توانمندی سیستم‌های هوش مصنوعی با سرعتی بی‌سابقه رو به افزایش است.

• این فناوری‌ها به‌طور عمیق‌تری در تصمیم‌گیری‌، مدیریت داده و فرآیندهای حیاتی سازمان‌ها ادغام خواهند شد.

با هر گام به سوی هوش قدرتمندتر، وابستگی به APIها و نیاز به امنیت دقیق‌تر افزایش می‌یابد.

نیاز به امنیت بهتر APIها و مصورسازی

امروزه بسیاری از شرکت‌ها همچنان به روش‌هایی تکیه دارند که برای دنیای قدیمی ساخته شده‌اند:

• اسکن ساده آسیب‌پذیری‌ها

• گزارش‌های ترافیک‌محور با برچسب‌های سطح ریسک

اما این روش‌ها: برای معماری‌های APIمحور مدرن کافی نیستند.

آنچه اکنون لازم است:

• قابلیت مشاهده کامل

• درک ارتباطات زنده بین اجزا

• شناسایی اینکه کدام داده حساس در کدام مسیر جریان دارد

به عبارت دیگر:

ما نیاز به MRI امنیتی APIها داریم.

در رویداد API Days Paris، قابلیت‌هایی ارائه شد که:

• عملکرد Functionهای Serverless

• و نحوه اتصال API Gatewayها به سرویس‌های خارجی

را به‌صورت بصری و کاملاً قابل‌درک نمایش می‌دهند.

این دیدارایه:

• به تیم امنیت اجازه می‌دهد آسیب‌پذیری‌ها را به‌طور مستقیم با برنامه‌ها و داده‌ها مرتبط کند

• تصمیم‌گیری دقیق‌تری در مورد اولویت رفع ریسک‌ها ممکن می‌شود

چیزی که در مدل‌های سنتی ممکن نبود.

شرکت‌ها و بازیگران صنعت

در حال حاضر مجموعه‌ای از بازیگران در این مسیر نقش مهمی دارند:

• شرکت‌های تخصصی امنیت API

• ارائه‌دهندگان WAF

• و پلتفرم‌های API Gateway

اما مسیر صنعت هنوز در حال شکل‌گیری است. برندگان آینده کسانی خواهند بود که:

• قابلیت مشاهده بهتر

• درک زمینه‌ای عمیق‌تر

• و دفاع پویا در برابر سوءاستفاده‌ها

ارائه دهند.

جمع‌بندی

دنیای جدید هوش مصنوعی و معماری‌های داده‌محور API:

• زمین بازی را تغییر داده

• پیچیدگی را افزایش داده

• سطح حمله را گسترده‌تر کرده

• و اهمیت امنیت را بسیار حیاتی‌تر ساخته است

APIها اکنون ایستگاه‌های شارژ داده برای هوش مصنوعی هستند. هرچه AI نقش بیشتری در کسب‌وکارها ایفا می‌کند:

1. نیاز به امنیت مبتنی بر زمینه و مصورسازی مسیر حمله
2. به‌طور تصاعدی افزایش می‌یابد.

با پذیرش ابزارها و رویکردهای جدید، سازمان‌ها می‌توانند:

• نوآورتر

• ایمن‌تر

• و کارآمدتر شوند

در نهایت، آینده متعلق به کسانی است که پیش از وقوع حمله، مسیر آن را می‌بینند.