クラウド環境における AI ワークロードの特定と保護

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。

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。

VPR (脆弱性優先度格付け) を使用して重大な AI のエクスポージャーを明らかにし、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、外部への露出を関連付けて、設定ミスだけでなく、攻撃者が最初に悪用すると思われる対象に焦点を当てます。

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。

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。