[21/09/2023] Mientras los profesionales de la seguridad luchan con una cantidad abrumadora de identidades de máquinas debido al cambio a la virtualización, Venafi está recurriendo a la IA generativa para ayudarles a resolver los problemas de gestión de identidades de máquinas de forma más rápida y sencilla, mediante una interfaz de lenguaje natural y la generación automatizada de código.
La empresa ha añadido una capa de modelo LLM al plano de control de su oferta SaaS homónima, denominándola "Venafi Athena", y permitiendo utilizar el sistema desde una interfaz de chat, según Kevin Bocek, vicepresidente de ecosistema y comunidad de la empresa.
Venafi Athena, ya disponible, también está disponible como código fuente abierto en Hugging Face para proyectos comunitarios, según Bocek.
"Athena de Venafi permite a los profesionales de la identidad optimizar sus procedimientos mediante una interfaz de lenguaje natural", afirmó Jack Poller, analista senior de Enterprise Strategy Group. "Esto es muy importante ya que la eficiencia operativa se está convirtiendo en la palabra clave del año a medida que se les dice a los equipos de TI que deben hacer más con menos en este exigente clima económico".
Además, el LLM de Athena se entrenó y probó con datos propios de Venafi, así como con datos de múltiples LLM externos, incluidos modelos disponibles como servicio y de código abierto, y se perfeccionó utilizando los conocimientos de identidad de máquinas de Venafi. La profundidad de la formación que ha recibido Athena, que incluye formación en herramientas de infraestructura como código (IaC) como Anisble y Terraform, debería ayudar al software a evitar alucinaciones -información incorrecta proporcionada por sistemas de IA generativa- en relación con la identidad y la gestión de máquinas virtuales, según Pollard.
Athena automatiza la generación de código y las operaciones
Venafi afirmó que Athena aprovecha la IA generativa para facilitar a los equipos de plataformas y desarrolladores la automatización de las operaciones de identidad de las máquinas mediante la generación y sugerencia de recetas de código completas.
"Las recetas de código son integraciones totalmente 'horneadas' y utilizables que los desarrolladores pueden poner a trabajar inmediatamente", sostuvo Bocek. "Venafi tiene recetas de código preconstruidas para resolver problemas como 'importar de ServiceNow a Venafi en Python' o 'retirar certificados del inventario en Python' en Venafi Dev Central".
En esencia, cuando los ingenieros necesitan integrar el plano de control de Venafi con otro servicio o tecnología, especifican los requisitos y resultados para Athena y se desarrollará un conector Venafi que estará disponible para su implementación.
"Con Kubernetes y otros entornos modernos de TI y en la nube, la gestión y la seguridad de las identidades de los sistemas efímeros, a menudo de corta duración, deben integrarse en el sistema de infraestructura como código", indicó Poller. "Sin embargo, el personal de identidad puede no estar bien versado en codificación o entornos IaC, y ahí es donde entra en juego Athena for Developers LLM de Venafi, que proporciona orientación a los profesionales de identidad para desarrollar rápida y fácilmente el código adecuado para gestionar entornos complejos".
Athena se suma a las contribuciones de Venafi a la comunidad de desarrollo de código abierto, ya que ofrece un laboratorio experimental que proporciona a los desarrolladores acceso temprano a innovadoras capacidades de IA generativa y datos de identidad de máquinas para su uso en el desarrollo de nuevas funciones. Asimismo, los científicos de datos pueden utilizar conjuntos de datos construidos sobre el conocimiento de Venafi Athena para explorar nuevas posibilidades de aprendizaje automático.
Basado en el artículo de Shweta Sharma (CSO) y editado por CIO Perú