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Gestión de la estrategia de seguridad en materia de IA
Obtenga visibilidad sobre su ecosistema de IA y aborde los riesgos emergentes, desde los datos de entrenamiento hasta la implementación autónoma de la IA.
RECOMENDADO
CASOS PRÁCTICOS
Acelere la innovación. Proteja sus aplicaciones basadas en inteligencia artificial.
Visibilidad y control del modelo
Descubra modelos, datos de entrenamiento y rutas de ataque.
Vea todos los modelos de IA en su entorno de nube, ya sean gestionados o no gestionados. Obtenga un inventario de los endpoints, los agentes y los datos de entrenamiento, y utilice el análisis de actividad para dar prioridad a los riesgos y las configuraciones erróneas en función de las rutas de ataque conocidas.
Análisis de riesgos específicos de la IA
Cierre las brechas que aprovechan los atacantes de IA
Mitigue las amenazas específicas de la IA, como el envenenamiento de datos y los modelos no autorizados, cumpla con los estándares modernos de IA, como NIST-AI-600-1, y asigne las dependencias entre los recursos para garantizar la seguridad de las cadenas de suministro de IA.
Seguridad de datos para la IA
Proteja los datos que impulsan la IA.
Detecte y clasifique datos sensibles utilizados para el entrenamiento de modelos, incrustaciones y generación aumentada de recuperación (RAG). Priorice el riesgo basado en la IA en función de la sensibilidad de los datos, incluidos los modelos entrenados con datos sensibles.
Contexto de la ruta de ataque de IA
Proteja el pipeline de IA desde el código hasta la nube.
Obtenga una visibilidad integral de toda su infraestructura de nube e inteligencia artificial. Comprenda las relaciones entre los componentes de IA y los recursos en la nube para identificar rutas de ataque y brechas de seguridad, y alinee la seguridad de la IA con su estrategia más amplia de plataforma de protección de aplicaciones nativas de la nube (CNAPP).
