AI Security Posture Management (AI-SPM)

Verschaffen Sie sich Transparenz und Kontrolle über KI-Modelle, generative KI (GenAI) und die KI-Lieferkette und blockieren Sie neue Angriffsvektoren, bevor sie ausgenutzt werden.
Webinar zu Prisma Cloud AI-SPM

Management der KI-Sicherheit für Cloud-Sicherheitsprofis

Strategien für den Umgang mit KI-Wildwuchs und Schatten-KI-Modellen sowie die Einhaltung strenger Vorschriften in puncto KI-Sicherheit
Adoption of artificial intelligence (AI)
WORAUF ES ANKOMMT

Eine überstürzte Einführung von KI/ML kann dazu führen, dass die genutzten KI-Modelle beschädigt oder missbraucht und/oder Daten unbeabsichtigt offengelegt werden.


Informieren Sie sich über unseren Ansatz für die KI-Datensicherheit. Blogbeitrag lesen

  • Neue KI-Angriffsvektoren

    Wer beim Implementieren neuer Pipelines und Umgebungen nicht auf einheitliche, infrastrukturweite Transparenz achtet, macht die eigene Infrastruktur möglicherweise anfällig für neue Angriffe.

  • Modellwildwuchs

    KI-Modelle sollten systematisch in einem Katalog erfasst werden, um Schatten-KI-Modellen, Complianceverstößen und der Datenausschleusung durch KI-gestützte Anwendungen vorzubeugen.

  • Unzureichende Governance

    Neue Gesetze und Vorschriften verlangen strikte Kontrollmaßnahmen rund um die Nutzung von KI-gestützten Anwendungen und von Kundendaten, die in diese eingespeist werden.

UNTERNEHMENSWEITE VORTEILE

Schutz und Kontrolle von KI-Infrastrukturen, ‑Nutzung und ‑Daten

Schöpfen Sie die bahnbrechenden Vorteile von KI und Large Language Models (LLMs) voll aus, ohne Ihre Infrastruktur zu gefährden. Prisma® Cloud AI Security Posture Management (AI-SPM) bietet Ihnen mehr Transparenz und Kontrolle über die drei kritischen Komponenten Ihrer KI-Sicherheit: die für Training und Inferenz genutzten Daten, die Integrität Ihrer KI-Modelle und den Zugang zu bereitgestellten Modellen.

  • Decken Sie unsichere oder unbefugte Nutzung von KI-Modellen auf.
  • Vermeiden Sie eine Offenlegung von Daten aus KI-Systemen.
  • Halten Sie aktuelle und zukünftige Vorschriften ein.

    Protect and control AI infrastructure, usage and data

    Infografik: KI-Risikoanalyse

    • Klassifizierung der Trainingsdaten
    • Governance des Zugriffs auf Modelle
    • Verzeichnis der aktiven Modelle
    • Vermeidung von KI-Missbrauch
    • KI-Angriffspfadanalyse

    Unser Ansatz für die KI-Sicherheit

    PRISMA CLOUD

    Übersicht über das Ökosystem der KI-Anwendungen

    Erstellen Sie einen Katalog aller KI-Anwendungen und ‑Modelle sowie der damit verbundenen Ressourcen. Identifizieren und rekonstruieren Sie die Herkunft der in Ihren Anwendungen genutzten KI-Komponenten.

    • Katalogisierung von KI-Anwendungsstacks

      Erstellen Sie einen Katalog aller KI-Anwendungen und ‑Modelle sowie der damit verbundenen Ressourcen.

    • KI-Herkunft

      Identifizieren und rekonstruieren Sie die Herkunft der in Ihren Anwendungen genutzten KI-Komponenten und Datenquellen.

    • Verzeichnis der aktiven Modelle

      Katalogisieren Sie die genutzten KI-Modelle und identifizieren Sie Updates.

    Discover, protect and govern AI and data
    AI Model Risk Analysis

    Risikoanalyse für KI-Modelle

    Decken Sie Sicherheitslücken in der KI-Lieferkette sowie Fehlkonfigurationen in KI-Modellen und mit ihnen verbundenen Cloud-Ressourcen auf, die zur Manipulierung, zum Missbrauch oder zum Diebstahl Ihrer Assets genutzt werden könnten.

    • Prävention von Modellmanipulation und -diebstahl

      Ermitteln Sie, ob Angreifer eine Funktionalität nachahmen könnten.

    • Aufdeckung von Fehlkonfigurationen

      Identifizieren Sie Ressourcen und Modelle mit zu weit gefassten Zugriffsrechten.

    • Vermeidung unsicherer Plug-in-Designs

      Identifizieren Sie Agenten/Workloads, die anfällig sind oder zu weit gefasste Zugriffsrechte haben.

    Modell- und ressourcenübergreifende Datensicherheit

    Bei der Bearbeitung von Modelldaten besteht immer das Risiko, dass Schwachstellen und Verzerrungen entstehen, Daten offengelegt werden oder Datenschutz-, Sicherheits- oder andere Richtlinien und Compliancevorgaben missachtet werden.

    • Klassifizierung des KI-Stacks

      Identifizieren Sie sensible Daten in den von Ihren KI-Modellen genutzten Trainings- und Referenzdaten, Bibliotheken, APIs und Daten-Pipelines.

    • Überwachung sensibler Daten

      Verfolgen und verwalten Sie Datenlecks, das Risiko von Datenmanipulationen sowie Sicherheits- und Datenschutzverstöße.

    • Priorisierung von Sicherheitslücken

      Räumen Sie Sicherheitslücken in Infrastrukturen, in denen KI-Anwendungen mit Zugriff auf sensible Daten gehostet werden, eine hohe Priorität ein.

    Real-time detection and response

    Von Innovatoren weltweit genutzt

    Lesen Sie, wie diese Kunden ihre Daten mit Prisma Cloud schützen

    Fordern Sie eine Demo mit einem KI-Profi an

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    Quellen

    Data Security Tip Sheet, Palo Alto Networks, August 2023; The Total Economic Impact Of Palo Alto Networks Prisma Cloud, Forrester Consulting, November 2023.