تحديد أعباء عمل الذكاء الاصطناعي في السحابة وتأمينها

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.

كشف حالات التعرض للمخاطر الحرجة في بيئات الذكاء الاصطناعي باستخدام تصنيف أولوية الثغرة الأمنية (VPR) وربط مستويات حساسية البيانات، والثغرات الأمنية للبنية التحتية، ومخاطر الهوية، والتعرض الخارجي للتركيز على ما سيستغله مرتكبو الهجوم أولًا — وليس مجرد حصر التكوينات غير الصحيحة.

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.