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Gestión de la postura de seguridad de IA
Obtenga visibilidad del ecosistema de IA y afronte los riesgos emergentes desde los datos de entrenamiento hasta el despliegue de IA autónoma.
RECOMENDADO
CASOS DE USO
Acelere la innovación. Proteja sus aplicaciones impulsadas por IA.
Visibilidad y control del modelo
Descubrir modelos, datos de entrenamiento y rutas de ataque
Consulte todos los modelos de IA en su entorno de nube, ya sean gestionados o no. Haga un inventario de endpoints, agentes y datos de entrenamiento, y utilice el análisis de actividad para priorizar riesgos y errores de configuración basándose en rutas de ataque conocidas.
Análisis de riesgos específicos de la IA
Cerrar las brechas que son objetivo de los atacantes de IA
Mitigue amenazas específicas de IA, como el envenenamiento de datos y modelos no autorizados, cumpla los estándares modernos de IA como NIST-AI-600-1 y mapee dependencias entre recursos para asegurar las cadenas de suministro de IA.
Seguridad de datos para IA
Proteger los datos que impulsan la IA
Detecte y clasifique datos sensibles utilizados para el entrenamiento de modelos, las incrustaciones y la generación aumentada por recuperación (RAG). Priorice el riesgo de IA en función de la sensibilidad de los datos, incluidos los modelos entrenados con datos sensibles.
Contexto de la ruta de ataque de IA
Asegurar el canal de IA mediante Code to Cloud
Obtenga una visibilidad completa de toda la infraestructura en la nube y de IA. Comprenda las relaciones entre los componentes de IA y los recursos en la nube para identificar rutas de ataque y brechas de seguridad, y alinee la seguridad de la IA con su estrategia más amplia de plataforma de protección de aplicaciones nativas de la nube (CNAPP).
