Comment F5 exploite la puissance de l'IA

Chez F5, nous pensons que l’avenir des applications sera multicloud, axé sur les API et propulsé par l’IA. Lors de l’AppWorld 2024, nous avons annoncé F5 AI Data Fabric, une nouvelle plateforme de données qui tient la promesse de l’IA. Cette innovation est un grand pas en avant vers la mise en œuvre de l’IA pour offrir une meilleure protection des applications et des API, plus rapidement et avec une expérience incroyablement simple pour les utilisateurs.

L’IA est évidemment au cœur des préoccupations de tout le monde à l’heure actuelle. Comme toute technologie passionnante, elle peut apporter à la fois des avantages et des risques. Chez F5, nous innovons d’une manière qui va au cœur de la nécessité de rendre l’IA à la fois simple et sûre à consommer et à utiliser. Avec F5 AI Data Fabric, nous accélérerons l’adoption de l’IA dans l’ensemble de notre portefeuille, et je pense que certaines applications très spécifiques de l’IA changeront la donne en matière de sécurité des applications et des API.

Commençons par son fonctionnement. F5 AI Data Fabric propose un ensemble de services conçus pour aider à générer des informations à partir de quantités massives de données provenant de produits de notre portefeuille. À partir de ces données, nous pouvons fournir des rapports et des analyses, voire former et déployer des modèles d’apprentissage automatique pour exécuter des inférences afin de mieux sécuriser et optimiser les applications. Cette approche fournit les moyens d'agréger les données des services cloud distribués F5, NGINX et BIG-IP, en faisant apparaître des informations via la console cloud distribuée .

Un élément clé de cette structure de données est l’écosystème de l’IA, qui est un ensemble de modèles, de modules et d’API conçus pour rendre l’apprentissage automatique et l’IA beaucoup plus accessibles à nos équipes de produits et à nos utilisateurs, ce qui est ridiculement facile, comme nous le disons. Cela accélère notre capacité à intégrer l'IA dans nos produits et à passer de l'idée à l'application basée sur l'IA très rapidement.

Voici un exemple. Si vous avez déjà dû former des modèles d’apprentissage supervisé, vous savez que cela nécessite beaucoup de données, et que ces données doivent être étiquetées. Trouver des données de qualité et étiquetées est un défi, et étiqueter correctement les données peut prendre des semaines de travail. Ce n’est pas assez rapide lorsque vous créez des modèles pour suivre un paysage de menaces en évolution rapide.

Entrez l’IA et les grands modèles linguistiques. Afin de relever ce défi, nous utilisons des transformateurs de phrases pour vectoriser un ensemble de données d'entraînement et une recherche sémantique pour amorcer et automatiser le processus d'étiquetage des données. Nous pouvons utiliser des techniques similaires pour ensuite former et affiner un modèle. Disons que je souhaite créer un classificateur pour détecter les attaques par injection SQL. Avec un seul exemple d’attaque, F5 AI Data Fabric peut désormais m’aider à suivre le processus d’étiquetage de mes données, de formation d’un modèle et de conditionnement de celui-ci dans un conteneur pour le déploiement. Ce qui pouvait auparavant prendre des jours ou des semaines prend désormais quelques minutes (et je ne suis même pas un data scientist !).

Une fois que nous avons formé et déployé ce modèle de classificateur, nous pouvons à nouveau nous tourner vers l’IA pour obtenir de l’aide. En utilisant de grands modèles de langage formés pour créer des expressions régulières, nous pouvons générer des signatures qui peuvent être déployées jusqu'à la périphérie pour une détection en temps réel. La génération de signatures par simple pression sur un bouton nous permet de réagir très rapidement lorsque de nouvelles menaces émergent.

En exploitant ces capacités au sein de notre écosystème d’IA, nous pouvons réduire considérablement le temps nécessaire à la création d’un nouveau modèle de détection, puis à la génération d’une signature à partir de celui-ci. Nous pouvons donc être extrêmement réactifs aux menaces émergentes. S'il existe un nouveau type d'attaque, un expert en la matière peut rapidement ajouter des capacités de détection à la plateforme de données. L'IA générative nous aide à fournir et à accélérer une meilleure détection, à moindre coût pour nous et nos clients.

Et ce n’est là qu’un des nombreux cas d’utilisation que l’IA peut nous apporter.

Ci-dessus, j’ai décrit comment F5 AI Data Fabric peut nous aider à nous adapter et à réagir plus rapidement aux menaces. L’IA générative peut également améliorer considérablement l’expérience de nos utilisateurs.

Pour mettre cette technologie entre les mains des clients, nous introduirons un assistant IA plus tard cette année qui offrira aux clients un partenaire intelligent pour les aider à atteindre leurs objectifs. Grâce à une interface sophistiquée en langage naturel, les utilisateurs pourront poser des questions sur leurs données et générer des tableaux de bord en temps réel. Ils pourront générer des configurations de produits, voire obtenir de l’aide pour mettre en œuvre une politique. Alimenté par F5 AI Data Fabric, cet outil agira comme un gestionnaire de support client intégré, permettant aux clients de poser des questions et de recevoir des recommandations basées sur les connaissances collectives disponibles pour F5.

Les utilisateurs poseront des questions sur leurs données telles que : « Combien d’attaques ai-je constatées sur mon infrastructure la semaine dernière ? Combien d’entre elles étaient des attaques par injection SQL ? D’où venaient-ils ? Il s’agit d’un moyen beaucoup plus simple pour les clients d’interagir avec leurs données, d’obtenir des réponses rapidement, de générer des visualisations et de mettre en œuvre les mesures correctives recommandées. Un utilisateur pourra poser des questions telles que « Comment configurer la protection contre les robots pour ma nouvelle application ? » et un chatbot résumera comment procéder. Au-delà d'une simple orientation, cela permettra également aux utilisateurs de dire des choses comme « Générez pour moi une configuration pour un équilibreur de charge sur lequel WAF est activé », et il exécutera la tâche.

Dans les mois à venir, nous commencerons à proposer cette fonctionnalité aux clients des services cloud distribués, et je suis ravi de partager ce que nous construisons.