חברת NetApp הציגה יכולות חדשות לארגונים: זיהוי גניבת מידע ופתרונות אחסון לעומסי AI
החברה הציגה כלים שמנגישים AI ישירות לשכבת האחסון, במטרה לצמצם העתקות מידע ולזהות ניסיונות גניבה מוקדם יותר
שלומי פרייס. צילום: ניב קנטור
חברת נטאפ (NetApp), הפועלת בעולמות תשתיות נתונים חכמות, חשפה השבוע שורת פתרונות חדשים לחיזוק פלטפורמת הנתונים הארגונית שלה. ההכרזות התקיימו כחלק מכנס הלקוחות שערכה השבוע בישראל – NetApp Xtra event, שעסק השנה בשאלה שמעסיקה לא מעט ארגונים: איך מפיקים יותר ערך מהדאטה הקיים, בלי להעמיס על תשתיות ובלי להגדיל את סיכוני האבטחה.
בין החידושים שהציגה החברה נמצא גם הפתרון שפיתחה שמשלב יכולת זיהוי גניבת נתונים באופן מובנה בתוך מערכת האחסון הארגונית, מה שלטענת החברה הופך את האחסון לקו הגנה קדמי נגד איומי סייבר. בנוסף, החברה השיקה את NetApp AFX ו-AI Data Engine, כאשר לדברי החברה השילוב בין שלוש היכולות החדשות אמור לייצר שינוי פרדיגמה ובמקום להביא את הדאטה אל ה-AI, להביא את הבינה המלאכותית אל שכבת האחסון, מה שיוביל לפחות תהליכי העתקה, פחות סיכוני זליגת ומידע ויותר תובנות בזמן אמת.
מערכת ה-AFX היא מערך אחסון All-Flash ברמה ארגונית, המיועד לעומסי עבודה של AI, שהם כידוע תובעניים במיוחד. לטענת החברה, המערך החדש מספק ביצועי שיא בקנה מידה עצום של אקסהבייט (Exabyte) ומאפשר הפרדה בין יכולות האחסון ובין הביצועים, מה שמבטיח גמישות, מהירות ועמידות. לצד זאת, NetApp AI Data Engine הוא שירות נתונים חכם ומאוחד שתפקידו לפשט את כל הטיפול בנתונים עבור מערכות בינה מלאכותית. ה-AIDE פועל למעשה כמנוע הכנה: הוא אוסף את הנתונים, מכין אותם באופן אוטומטי לשימוש ומבטיח שהם תמיד מאובטחים, עדכניים וזמינים ליישומי בינה מלאכותית יוצרת (GenAI).
לדברי שלומי פרייס, מנכ"ל NetApp ישראל, המערכת החדשה מושווית למוח האנושי בתפקיד אותו היא מבצעת: "המערכת מעבדת ומנתחת מידע בשלב האחסון, בדומה לאופן בו המוח האנושי מפענח מידע לפני היווצרות המחשבה".
זיהוי פריצות בתוך האחסון
ארז גל חן. צילום: ניב קנטור
כאמור, בין יתר ההכרזות של החברה, הוצגה גם היכולת החדשה לזהות פריצות נתונים ששולבה בתוך מערכת האחסון הארגונית. לטענת החברה, המערכת יודעת לזהות התנהגות חריגה שמעידה על ניסיונות גניבה עוד לפני שהמידע יוצא מהארגון. בנוסף, החברה הציגה יכולות שחזור בסביבה מבודדת שמונעת "הדבקה חוזרת" לאחר מתקפת כופרה על הארגון.
פרייס הגדיר זאת כ"שינוי התפקיד של האחסון", שעובר לראשונה מלהיות קו ההגנה האחרון, לקו הגנה קדמי ומבוסס בינה מלאכותית. "כדי להגן על נתונים צריך לזהות מתקפה מוקדם ככל האפשר, אנחנו מביאים את יכולות ה-AI הזו למקום שבו המידע באמת חי", אמר.
בין אימוץ מהיר לצורך באבטחת מידע
אלמנט נוסף בו עסק הכנס היה הפער שבין הנהלות שדורשות אימוץ מהיר של AI לבין סיכוני האבטחה עליהם מצביעים מנהלי אבטחת מידע ואנשי IT בארגונים, שמעידים לא אחת על סיכונים משמעותיים ומורכבות תשתיתית הנדרשת לשילוב מערכות מתקדמות.
ארז גל חן, CTO בחברה הסביר כי הפער מייצר חוסר איזון שקשה לגשר עליו: "הרצון לשלב AI במהירות מתנגש עם הצורך לבנות תהליכי עבודה מאובטחים. הפתרונות החדשים נועדו לצמצם את המורכבות באמצעות ממשקי API פשוטים שמאפשרים לשלוף מידע, לבצע תשאול חכם ולפתח ישומי AI תוך הקטנות המורכבות התשתיתית".
