弥合 AI 暴露风险缺口的 5 步框架

一份用于在整个攻击面中治理、发现和保障 AI 安全的实用手册

AI 嵌入在生产力工具、SaaS 平台、开发者库、云服务和 API 中。每一个提示词、文件上传、智能体工作流和集成，都是传统安全控制措施在设计时未考虑监控的潜在暴露点。了解安全团队需要采取哪些措施来缩小这一缺口：

保护 AI 并弥合暴露风险缺口

下载指南 ​ 

建立 AI 治理体系

在您的安全防护能力跟上之前，先为 AI 计划制定基本规则。

发现整个攻击面上的 AI

您看不見的，就無法保護。DLP 和 CSPM 工具只是一个起点，但要进行全面发现，还需要专门的工具。

保护 AI 智能体和工作负载

AI 的安全性仅与其运行所依赖的基础设施相当。主动加固环境有助于降低模型遭利用的风险。

评估 AI 使用情况与交互行为

策略和现实使用情况鲜有匹配。您需要详细了解您的团队如何与生成式 AI 和自主智能体进行交互。

通过暴露风险管理提供上下文信息

AI 风险并非孤立存在。AI 安全必须与您更广泛的暴露风险数据相关联。

Tenable 能够给予哪些支持

Tenable One 将 AI 安全风险与您的其余攻击面统一起来，为安全团队提供可见性和上下文，助其了解哪些与 AI 相关的暴露风险将企业置于风险境地，并针对最关键的问题采取行动。

弥合 AI 暴露风险缺口的 5 步框架

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