تحديد أعباء عمل الذكاء الاصطناعي في السحابة وتأمينه

اكتشف جميع أعباء عمل الذكاء الاصطناعي عبر AWS وAzure وGCP، بما في ذلك الحوسبة والحاويات وKubernetes ومخازن البيانات ومستودعات النماذج. واستخدم المراقبة المستمرة لتتبع كل عبء عمل للذكاء الاصطناعي.

يمكنك تحديد البيانات الحساسة وتصنيفها تلقائيًا في مسارات تدريب الذكاء الاصطناعي، ونقاط نهاية الاستدلال، وقواعد بيانات المتجهات. ويجب معرفة ما إذا كانت البيانات تحتوي على معلومات شخصية حساسة أو ملكية فكرية خاصة أو معلومات خاضعة للتنظيم قبل معالجتها.

Surface critical AI exposures using Vulnerability Priority Rating (VPR) and correlate data sensitivity, infrastructure vulnerabilities, identity risks, and external exposure to focus on what attackers will exploit first, not just misconfigurations.

يمكنك فحص أعباء عمل الذكاء الاصطناعي بحثًا عن الثغرات الأمنية، والتكوينات غير الصحيحة، وكشف الأسرار، واكتشاف الحالات الشاذة، وسياسات الهوية الضعيفة. كما يُمكنك تصنيف النتائج عبر حماية أعباء عمل السحابة، وإدارة الهوية والوصول (IAM)، والشبكة، والحوسبة، والبيانات، وKubernetes.

تطبيق وتنفيذ حماية البيانات وسياسات أقل قدر من الصلاحيات كبرمجيات عبر دورة حياة الذكاء الاصطناعي. كما يمكنك تطبيق ضوابط الأمان تلقائيًا مع أعباء عمل الذكاء الاصطناعي الديناميكية لمنع انحراف التعرض للمخاطر مع توسع البنية التحتية.