Identifizierung und Absicherung von KI-Workloads in der Cloud
KI-Modelle verbreiten sich in komplexen Cloud-Umgebungen immer schneller. Verringern Sie die damit verbundenen Sicherheitsrisiken durch Absicherung Ihrer KI-Workloads und Trainingsdaten. Erfassen Sie die gesamte KI-Infrastruktur, klassifizieren Sie Daten, bevor sie verarbeitet werden, und priorisieren Sie Risiken mithilfe von Cloud Security – damit sich Sicherheitsteams auf die Bedrohungen konzentrieren können, die Angreifer tatsächlich ausnutzen, anstatt auf Nebensächlichkeiten.
Schaffen Sie umfassende Sicherheit und Governance für KI
KI-Workloads erfassen
Volle Sichtbarkeit von KI-Ressourcen gewährleisten
Erfassen Sie alle KI-Workloads in AWS, Azure und GCP – einschließlich Computing-Instanzen, Container, Kubernetes-Cluster, Datenspeicher und Modell-Repositorys. Setzen Sie kontinuierliches Monitoring zur Verfolgung der einzelnen KI-Workloads ein.
Sensible Daten identifizieren
Daten erfassen und klassifizieren
Identifizieren und klassifizieren Sie automatisch sensible Daten, die in KI-Trainingspipelines, Inference-Endpunkten und Vektordatenbanken verwendet werden. Erkennen Sie vor der Verarbeitung, ob Daten personenbezogene Daten (PII), proprietäres geistiges Eigentum oder regulierte Informationen enthalten.
KI-Sicherheitslücken priorisieren
Risikobasiert priorisieren
Identifizieren Sie kritische KI-Sicherheitslücken über das Vulnerability Priority Rating (VPR). Verknüpfen Sie Datensensitivität, Infrastruktur-Schwachstellen, Identitätsrisiken und externe Exposure, um den Fokus sofort auf die primären Angriffsziele zu lenken, anstatt bloße Fehlkonfigurationen abzuarbeiten.
Sicherheitslage bewerten
Cloud-Sicherheitslage bewerten
Scannen Sie KI-Workloads auf Schwachstellen, Fehlkonfigurationen, Offenlegung von Secrets, Anomalien und schwache Identity-Richtlinien. Kategorisieren Sie Feststellungen über alle Bereiche hinweg – Cloud Workload Protection, Identity and Access Management (IAM), Netzwerk, Computing, Daten und Kubernetes.
Richtlinien durchsetzen
Richtlinien durchsetzen
Setzen Sie Datenschutz- und Least-Privilege-Richtlinien als Code im gesamten KI-Lebenszyklus durch. Stimmen Sie Sicherheitsleitplanken automatisch auf dynamische KI-Workloads ab, um Exposure-Drift bei der Skalierung von Infrastruktur zu verhindern.
Snoop setzt Tenable ein, um den Zugriff auf sensible Daten und Anwendungen zielgerichtet und temporär zu gestalten. Mit Tenable Cloud Security sind wir in der Lage, den für Analysen erforderlichen manuellen Aufwand zu senken... und können so viele Aspekte wie möglich automatisieren.
- Tenable Cloud Security
Tenable One
Demo anfordern
Die weltweit führende KI-gestützte Plattform für Exposure Management
Vielen Dank
Vielen Dank für Ihr Interesse an Tenable One.
Ein Vertriebsmitarbeiter wird sich in Kürze mit Ihnen in Verbindung setzen.
Form ID: 7469
Form Name: one-eval
Form Class: c-form form-panel__global-form c-form--mkto js-mkto-no-css js-form-hanging-label c-form--hide-comments
Form Wrapper ID: one-eval-form-wrapper
Confirmation Class: one-eval-confirmform-modal
Simulate Success