识别和保护云中的 AI 工作负载
通过保障您在复杂云环境中加速处理的 AI 工作负载和训练数据的安全，降低您的专有模型面临的暴露风险。使用 Cloud Security 发现所有 AI 基础设施，在处理数据前对其进行分类，并对风险进行优先级分析，因此安全团队可以专注处理攻击者实际利用的威胁，而不是无效的警报。
对 AI 工作负载执行可视化、分类和实施安全策略
获取全面的 AI 资源可见性
发现和分类数据
根据风险确定优先顺序
评估您的云安全态势
实施安全策略
打造全面的 AI 安全和治理体系
获取全面的 AI 资源可见性
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。
发现和分类数据
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。
根据风险确定优先顺序
使用漏洞优先级评级 (VPR) 揭示严重的 AI 暴露风险。将数据敏感性、基础设施漏洞、身份风险和外部暴露风险进行关联分析，从而专注处理攻击者会优先利用的漏洞，而非仅仅是配置错误。
评估云安全态势
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。
实施安全策略
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。
了解更多关于 Tenable Cloud Security 的信息
用 [Tenable 的] 自动化技术可以让我们免去繁琐的人工流程，在几分钟内即可完成原本需要两三个安全人员花费好几个月才能完成的工作。
Larry Viviano
IntelyCare 的信息安全总监
- Tenable Cloud Security