תקן ההקשר המודל (MCP) הוא תקן פתוח שפותח במקור על ידי Anthropic שמאפשר למערכות AI להתחבר באופן מאובטח לכלים ולנתונים אשר עסקים כבר משתמשים בהם. הוא פועל כ"מתאם אוניברסלי" עבור AI, מאפשר למערכות שונות לעבוד יחד ללא צורך באינטגרציות יקרות ויחידות. אחד מהניקודים המרכזיים של MCP הוא המוקד על שיפור יכולות הAI על ידי הענקת גישה למגוון רחב יותר של נתונים וכלים, שיכולים להיות ערכיים במיוחד בסביבות מורכבות לעסקים.

MCP מכיל שלושה רכיבים יסודיים:

מארח: היישומון או העוזר AI שרוצה לפעול עם מקורות נתונים חיצוניים. לדוגמה, זה עשוי להיות עוזר וירטואלי אשר משוקלל בקידום פגישות או בניתוח נתונים.
לקוח: רכיב שנבנה בתוך המארח המדבר בשפת ה-MCP, טופלת התחברות ותרגום בין הAI והמשאבים החיצוניים. הלקוח מבטיח ששאילתות ופקודות מעוצבות תקין לתקשורת, מאפשרת אינטראקציות חלקות בין מערכות.
שרת: המערכת שנגישה — כמו CRM, מסד נתונים, או לוח שנה — שנעשית מוכנה ל-MCP לחשוף מאפיינים או נתונים מסויימים באמצעות בטיחותי לפגישות או עבודה. זה מאפשר ל-AI לאחזר מידע רלוונטי או לבצע משימות בדרך שעומדת בתקנים אבטחהיים ותקינים.

חשוב לחשוב על זה כמו שיחה: הAI (מארח) שואל שאלה, הלקוח מתרגם את זה, והשרת מספק את התשובה. ההגדרה הזו אינה משפרת רק את תועלת עזרי ה- AI אלא גם שומרת על אינטראקציה מאובטחת וניתנת להתפשט קרוס כלים עסקיים שונים. כשארגונים מציבים בביצוע נרחב יותר של AI, גישה מאוחדת דרך תקנים כמו MCP עשוייה להקל באופן משמעותי על האתגרים באינטגרציה להם קשה להתמודד היום.

איך ניתן ליישם את MCP בביטחון ה-IBM Verify

כאשר נשקלת היישום הפוטנציאלי של פרוטוקול ההקשר המודל (MCP) בתוך מסגרת ה-IBM Verify לביטחון, זה עוזר לדמיין כיצד יש אפשרות כי תקן פתוח כזה יוכל להתגשם בהקשר פרקטי. עודכן כי לא ניתן לאשר אינטגרציה נוכחית. האפשרויות הבאות מאיירות את הפוטנציאל המהפכני של MCP עבור ארגונים המשתמשים בפתרונות לניהול זהות וגישה המבוססים על ענן של IBM.

פרוטוקולי אבטחה מוגברים: IBM בדיקת אבטחה יכולה לנצל את MCP לספק אבטחת אביר יותר. לדוגמה, באמצעות MCP, שונות יכולות לתקשר באופן מאובטח נתוני משתמש, הבטיחו כי רק כלים AI מורשים יוכלו לגשת למידע רגיש. זה ישפר את הגנת הנתונים של המשתמש דרך פרוטוקולי ניהול גישה משולבים.
חווית המשתמש האחידה: דמיינו עוזר AI שמשלב בקלות עם בדיקת האבטחה של IBM כדי לספק המלצות גישה אישיות בהתבסס על התנהגות המשתמש. על ידי ניצול MCP, העוזר יכול לנתח אינטראקציות קודמות בכלים שונים ולהציע תהליכי אבטחה המיועדים לצרכי המשתמש הפרטיים, לעזור למשתמשים לייעל את תפקידי האבטחה שלהם מבלי ניווט מקשה.
דיווח בזמן אמת על הידור אוטומטי: ארגונים חייבים להיתעקש על תקנים שונים בנוגע לאבטחת הנתונים ולגישה של המשתמש. אם MCP משולב עם IBM Verify אבטחת אינטרפול, זה עשוי לאסוף אוטומטית נתונים הקשורים להתאמות המשתמש ממסדי נתונים מרובים וליצור דוחות על תבני גישה של המשתמש, להפחית לכוח המשתמש את זמן הביקורת ולנהל את סיכונים ביעילות.
כלים משלבים מתנגשים: עם הפוטנציאלים של MCP, IBM Verify אבטחת היכולה לשמש כמוקשר דרך בו כלי המוארים AI שונים יכולים לתקשר. למשל, אם חברה משתמשת בכלים AI מרובים לאימות משתמש וזיהוי איומים, MCP יכול לקל על שיתוף הפעולה שלהם, לוודא גישה קוהסיבית לניהול אבטחה מתוך כל המערכות.
תהליכי עבודה דינמיים: על ידי ניצול MCP, עסקים יכולים לאפשר שינויים בזמן אמת לתהליכים על סמך צורך יציבות האבטחה. למשל, אם איום חדש מזוהה, ה-AI עשוי לשנות אוטומטית את בקרות הגישה דרך IBM Security Verify, להפחית את זמן התגובה ולנהל את הסיכונים ביעילות.

למה קבוצות שמשתמשות באיבמי סיקיוריטי וריפאי צריכות להקפיד על MCP

נוף האבטחה דיגיטלית וניהול הזהות מתפתח במהירות, והשילוב של יכולות AI לכלים קיימים כמו איבמי סיקיוריטי וריפאי יכול לשפר באופן משמעותי את ביצועי הפעולה. בזמן שהרבה משתמשים עשויים לחשוב שפיתוחי הAI בעיקר מתאימים לאנשי טכנולוגיה, הערך האסטרטגי של אינטרופרביליטי הAI מציע יתרונות שיכולים להיחשף בקבוצות שלמות, באיזורים לא טכניים שלהם.

פעולות במערכת נטונות יותר: שילוב של מערכות AI דרך פרוטוקולים כמו MCP עשוי להשפיע על פעולות קבוצות שמשתמשות באיבמי סיקיוריטי וריפאי. למשל, תהליכי הצפדת משתמשים ושינויי גישה עשויים לקרות אוטומטית על סמך קריטריונים מוגדרים מראש, מאפשרים לצוות להתמקד במשימות החשובות יותר במקום בניהול גישה רגיל.
קבלת החלטות טובות יותר: על ידי שמציאת נתונים בזמן אמת דרך מערכות מקושרות, צוותים יכולים לקבל החלטות מושכלות יותר בנוגע לנושאים הקשורים לאבטחה. כלומר, יש לזמין נתונים רלוונטיים לתחומם, המוביל לפתרון מהיר יותר של נקודות שחישות או סכסוכים הקשורים לגישה של משתמשים.
ניצוח השימוש ב-AI: מאחר ש-MCP מקדם אינטרופרביליטי, הוא יכול לקדם התיחסות מגון עם כלים של AI בין הצוותים. היכולת לאינטגרציה של העוזרים האלה לתהליכי העבודה היומיומיים יכולה לעזור למשתמשים לראות ב-AI כמתנדב יקר ולא כטכנולוגיה מורכבת לניווט, ובתור תוצר על כך להגביר את השימוש שלהם.
נגישות של מידע: פרוטוקול ההקשר המודלי מעודד דמוקרטיזציה של ידע בכל הפלטפורמות. עבור צוותים המשתמשים ב- IBM Security Verify, זה עשוי להביא לעצמם יכולת לגשת במהירות למדיניות אבטחה ולהנחיות גישה דרך כלים של AI, ולוודא שכולם מבינים את אחריותם לשמירה על אבטחה.
עתיד-עמיד אבטחתי: טכנולוגיות ואיומים ימשיכו להתפתח. באופן שנשאר מודע למושגים כמו MCP ולקשר שלהם עם IBM Security Verify, ארגונים יכולים להתכונן טוב יותר לשינויים עתידיים בנופים האבטחתיים, מבטיחים כך שהם יישארו מובילים בהגנת נכסיהם הדיגיטליים.

חיבור כלים כמו IBM Security Verify עם מערכות AI רחבות יותר

בעולם שבו עסקים תלויים מאוד בכלים דיגיטליים שונים, היכולת לחבר את המערכות הללו יכולה ליצור סביבת תפעול יותר אחידה. צוותים לעתים קרובות מוצאים את עצמם מעריכים פלטפורמה שיכולה לאחד את יכולות החיפוש שלהם, לשפר את תהליכי התיעוד ולזריז את זריזות העבודה. זהו המקום שבו כלים כמו Guru משחקים תפקיד חשוב, מאפשרים אחדות ידע ואינטראקציות AI דינמיות.

דמיין סיטואציה בה IBM Security Verify משולב בצורה שקולה עם ניהול ידע ופלטפורמות AI, מאפשר לעובדים להפחית סיכוני אבטיחה בעת גישה למידע חיוני. על ידי תמיכה בכלים למידה שמפעילים עקרונות MC, צוותים עשויים להרוויח מתוך תובנות מוקטנות וסוכנים AI אישיים יכולים לבצע שאילתות מורכבות במערכות מרובות.

החזון זה מתאים לידי התאמה עם היכולות ש-MCP מקדם, מציינים עתיד שבו ארגונים יכולים להשתמש ביעילות יותר בנתונים וכלים שלהם, תורמים בסופו של דבר ליציבות ולשיפור באמצעות הכלים.