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Agent Security

Las nuevas capacidades protegen a los agentes desde los proyectos piloto hasta la producción. Aplique un control en tiempo real sobre la identidad, el comportamiento y las acciones de los agentes.


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Presentamos Prisma AIRS 3.0

Prisma® AIRS™ 3.0 proporciona una solución integral para proteger todo el ciclo de vida de la IA empresarial y ofrece la visibilidad, la garantía y la gobernanza en tiempo de ejecución para implementar agentes autónomos de forma segura.

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El futuro es agéntico

Los agentes de IA están pasando de los proyectos piloto a las implementaciones en toda la empresa. A medida que la IA empieza a actuar y a tomar decisiones, la seguridad debe evolucionar. Las organizaciones necesitan visibilidad y control sobre quién es el agente, en qué se basa, cómo está configurado y qué hace.

Seguridad integral para la empresa agéntica

Sustituya las soluciones puntuales fragmentadas por una plataforma unificada. Prisma AIRS Agent Security evalúa los riesgos, verifica la identidad de cada agente y aplica la seguridad en tiempo real para detener las acciones no autorizadas.

Confíe en su plantilla agéntica

Valide sus agentes antes de desplegarlos analizando la cadena de suministro y el código fuente, y probándolos para ver cómo se comportan en el mundo real.

Escale los agentes de forma segura en toda la empresa

Pase de los proyectos piloto a la producción con total visibilidad y control de cada agente, modelo e interacción. Elimine la "IA en la sombra" sustituyendo las herramientas fragmentadas por un único plano de control.

Evite errores costosos

Detenga las acciones no seguras, la exposición de datos y la automatización fraudulenta antes de que afecten a los sistemas, los clientes o la reputación. Intercepte las llamadas maliciosas en tiempo real, lo que le permitirá escalar los flujos de trabajo autónomos con confianza.

Proteger todo el ciclo de vida de la IA agéntica

Prisma AIRS Agent Security le ofrece un único lugar para controlar cómo los agentes planifican, deciden y actúan. El resultado es una visibilidad y un control claros de todas las interacciones de los agentes a medida que se extienden por la empresa.

Automatizar el descubrimiento y la visibilidad de los agentes

Descubra agentes de IA en plataformas SaaS, servicios en la nube, herramientas low-code y entornos personalizados. Obtenga visibilidad centralizada de lo que hacen los agentes, a qué pueden acceder y cómo toman decisiones, eliminando los puntos ciegos de los agentes en la sombra o de terceros.

Proteger la cadena de suministro agéntica

Detenga las amenazas de IA antes de que se implementen los agentes. Analice en busca de vulnerabilidades de la cadena de suministro en los artefactos de los agentes, incluidos el código de los agentes, los servidores MCP y las habilidades. Identifique riesgos y obtenga recomendaciones claras de remediación.

Descubrir vulnerabilidades específicas de los agentes

Realice pruebas de comportamiento de los agentes para ver cómo se comportan en condiciones reales. Utilice una biblioteca de ataques o haga que el agente dinámico de red teaming realice pruebas utilizando escenarios del mundo real.

Detectar agentes de IA con privilegios excesivos

Identifique los accesos excesivos, revoque los privilegios innecesarios y reduzca el radio de explosión de los agentes comprometidos o mal configurados sin ralentizar el desarrollo.

Verificar la identidad del agente

Realice un inventario y valide las identidades de los agentes que operan en su empresa. Defina la propiedad y los permisos de los agentes de IA y aplique el acceso con privilegios mínimos a los agentes de IA.

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Proteger agentes de IA en tiempo de ejecución

Proteja a los agentes de amenazas específicas de la IA, como las inyecciones de prompts y de riesgos específicos de los agentes, como el uso indebido de herramientas. Aplique políticas coherentes de seguridad y gobernanza para evitar la exposición de datos sensibles.

Gestionar de forma centralizada el tráfico de IA

Obtenga un control centralizado de las llamadas a herramientas, las interacciones LLM y las conexiones del Protocolo de contexto de modelo (MCP), aplicando políticas granulares sobre cómo interactúan los agentes con los sistemas.

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FICHA TÉCNICA

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