识别和保护云中的 AI 工作负载

发现 AWS、Azure 和 GCP 的所有 AI 工作负载，包括计算、容器、Kubernetes、数据存储和模型存储库。使用持续监控功能跟踪每个 AI 工作负载。

自动识别和分类 AI 训练管道、推理端点和向量数据库中的敏感数据。在数据处理前，了解数据是否包含 PII、专有 IP 或受管制信息。

利用漏洞优先级评级 (VPR) 揭示关键的 AI 暴露风险，并关联数据敏感度、基础设施漏洞、身份风险和外部风险暴露，重点处理攻击者会优先利用的漏洞，而非仅是错误配置。

扫描 AI 工作负载中的漏洞、错误配置、机密信息暴露风险、异常检测以及弱身份策略。对云工作负载保护、身份和访问管理 (IAM)、网络、计算、数据、Kubernetes 中的发现结果进行分类。

在整个 AI 生命周期中，以代码形式实施数据保护和最小特权策略。自动将安全防护机制与动态 AI 工作负载相契合，防止暴露风险随基础设施扩展发生漂移。