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.
Visualisierung, Klassifizierung und Richtliniendurchsetzung für KI-Workloads
Volle Sichtbarkeit von KI-Ressourcen gewährleisten
Daten erfassen und klassifizieren
Risikobasiert priorisieren
Cloud-Sicherheitslage bewerten
Richtlinien durchsetzen
Schaffen Sie umfassende Sicherheit und Governance für KI
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.
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.
Risikobasiert priorisieren
Machen Sie mittels Vulnerability Priority Rating (VPR) die kritischsten KI-Sicherheitsrisiken sichtbar. Korrelieren Sie Datensensibilität, Sicherheitslücken in Infrastruktur, Identitätsrisiken sowie die externe Gefährdung, um sich statt einfach nur auf Fehlkonfigurationen auf das zu konzentrieren, was Angreifer zuerst ausnutzen werden.
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
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.
Erfahren Sie mehr über Tenable Cloud Security
Durch den Einsatz der Automatisierung [von Tenable Cloud Security] konnten wir aufwendige manuelle Prozesse eliminieren und in wenigen Minuten erledigen, wofür zwei oder drei Sicherheitsmitarbeiter Monate gebraucht hätten.
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