Identifique y proteja las cargas de trabajo de IA en la nube

Detecte todas las cargas de trabajo de IA en AWS, Azure y GCP, incluidos cómputo, contenedores, Kubernetes, almacenes de datos y repositorios de modelos. Utilice el monitoreo continuo para realizar un seguimiento de cada carga de trabajo de IA.

Identifique y clasifique automáticamente datos confidenciales en pipelines de entrenamiento de IA, puntos de conexión de inferencia y bases de datos vectoriales. Sepa antes del procesamiento de datos si estos contienen información de identificación personal (PII), propiedad intelectual o información regulada.

Muestre exposiciones de IA críticas mediante el Índice de Priorización de Vulnerabilidades (Vulnerability Priority Rating, VPR) y correlacione confidencialidad de datos, vulnerabilidades de infraestructura, riesgos de identidades y exposición externa para enfocarse en lo que los atacantes explotarán primero, no solo en los errores de configuración.

Escanee las cargas de trabajo de IA en busca de vulnerabilidades, errores de configuración, exposición de secretos, detección de anomalías y políticas de identidades débiles. Categorice los hallazgos a lo largo de protección de cargas de trabajo en la nube, gestión de identidades y acceso (IAM), red, cómputo, datos y Kubernetes.

Aplique Policies as Code de protección de datos y privilegios mínimos a lo largo del ciclo de vida de la IA. Alinee automáticamente las protecciones de seguridad con cargas de trabajo dinámicas de IA para evitar la desviación de la exposición a medida que la infraestructura se escala.