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
Disover AI workloads
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.
Identify sensitive data
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.
Prioritize AI exposures
Risikobasiert priorisieren
Surface critical AI exposures using Vulnerability Priority Rating (VPR) and correlate data sensitivity, infrastructure vulnerabilities, identity risks, and external exposure to focus on what attackers will exploit first, not just misconfigurations.
Assess posture
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. Tenable Cloud Security allows us to reduce the human effort required to do the analysis and automate as much as possible.
- Tenable Cloud Security
Tenable One
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