クラウド環境における AI ワークロードの特定と保護
拡大を続ける AI ワークロードと学習データを、複雑なクラウド環境下でも確実に保護し、独自モデルのエクスポージャーリスクを抑制します。Tenable Cloud Security によって AI インフラ全体を一元的に可視化し、処理前データの分類やリスクの優先順位付けを実現。セキュリティチームは、不要なノイズに煩わされることなく、実際に悪用の恐れのある脅威への対応に専念できます。
AI ワークロードの可視化からデータ分類、ポリシー適用まで完全実現
AI リソース全体を可視化
データの検出と分類
リスクに基づいた優先度付け
クラウドセキュリティポスチャ―の評価
ポリシーの適用
包括的な AI セキュリティとガバナンスの構築
AI リソース全体を可視化
AWS、Azure、GCP にまたがる AI ワークロードを、コンピューティング、コンテナ、Kubernetes、データストア、モデルリポジトリといった構成要素も含めて一元的に把握できます。継続的なモニタリングにより、各ワークロードの状態をリアルタイムで追跡することが可能です。
データの検出と分類
AI 学習のパイプライン、推論エンドポイント、ベクトルデータベース内の機密データを自動的に検出・分類。データ処理を始める前に、個人を特定する情報 (PII)、自社の知的財産、そして規制対象データの有無をあらかじめ把握できます。
リスクに基づいた優先度付け
AI 環境における重大なサイバーエクスポージャーを、脆弱性優先度格付け (VPR) によって可視化。データの機密性、インフラの脆弱性、アイデンティティリスク、外部への露出状況を関連付けて分析し、単なる設定ミスではなく、攻撃者が真っ先に悪用する可能性の高いリスクに的を絞って対策を進められるようにします。
セキュリティポスチャ―を評価
AI ワークロードをスキャンし、脆弱性や設定ミス、シークレット漏洩、異常挙動、弱いアイデンティティポリシーなどを検出し、クラウドワークロード保護、アイデンティティアクセス管理 (IAM)、ネットワーク、コンピューティング、データ、Kubernetes といった領域ごとに検出結果を分類します。
ポリシーの適用
AI ライフサイクル全体にわたって、データ保護と最小権限のポリシーをコードとして適用。動的に変化する AI ワークロードに合わせてセキュリティガードレールを自動的に調整し、インフラの拡張に伴うエクスポージャーのドリフトを防止します。
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[Tenable Cloud Security の] 自動化機能を使用することで、面倒な手作業によるプロセスがなくなり、セキュリティ担当者が 2 ～ 3 か月かけて実施していたような作業を数分で実行できるようになりました
- Tenable Cloud Security
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