Neue AI-Angriffsvektoren
Wer beim Implementieren neuer Pipelines und Umgebungen nicht auf einheitliche, infrastrukturweite Transparenz achtet, macht die eigene Infrastruktur möglicherweise anfällig für neue Angriffe.
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WORAUF ES ANKOMMT
Informieren Sie sich über unseren Ansatz für die AI-Datensicherheit. Blogbeitrag lesen
Eine überstürzte Einführung von AI/ML kann dazu führen, dass die genutzten AI-Modelle beschädigt oder missbraucht und/oder Daten unbeabsichtigt offengelegt werden.
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Modellwildwuchs
AI-Modelle sollten systematisch in einem Katalog erfasst werden, um Schatten-AI-Modellen, Complianceverstößen und der Datenausschleusung durch AI-gestützte Anwendungen vorzubeugen.
Unzureichende Governance
Neue Gesetze und Vorschriften verlangen strikte Kontrollmaßnahmen rund um die Nutzung von AI-gestützten Anwendungen und von Kundendaten, die in diese eingespeist werden.
Unternehmensweite Vorteile
Schutz und Kontrolle von AI-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 AI-Modellen auf.
- Vermeiden Sie eine Offenlegung von Daten aus AI-Systemen.
- Halten Sie aktuelle und zukünftige Vorschriften ein.
Infografik: AI-Risikoanalyse
- Klassifizierung der Trainingsdaten
- Governance des Zugriffs auf Modelle
- Verzeichnis der aktiven Modelle
- Vermeidung von AI-Missbrauch
- AI-Angriffspfadanalyse
Übersicht über das Ökosystem der AI-Anwendungen
Erstellen Sie einen Katalog aller AI-Anwendungen und ‑Modelle sowie der damit verbundenen Ressourcen. Identifizieren und rekonstruieren Sie die Herkunft der in Ihren Anwendungen genutzten AI-Komponenten.
Katalogisierung von AI-Anwendungs-Stacks
Erstellen Sie einen Katalog aller AI-Anwendungen und ‑Modelle sowie der damit verbundenen Ressourcen.
AI-Herkunft
Identifizieren und rekonstruieren Sie die Herkunft der in Ihren Anwendungen genutzten AI-Komponenten und Datenquellen.
Verzeichnis der aktiven Modelle
Katalogisieren Sie die genutzten AI-Modelle und identifizieren Sie Updates.
Risikoanalyse für AI-Modelle
Decken Sie Sicherheitslücken in der AI-Lieferkette sowie Fehlkonfigurationen in AI-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 Sicherheitslücken und Verzerrungen entstehen, Daten offengelegt werden oder Datenschutz-, Sicherheits- oder andere Richtlinien und Compliancevorgaben missachtet werden.
Klassifizierung des AI-Stack
Identifizieren Sie sensible Daten in den von Ihren AI-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 AI-Anwendungen mit Zugriff auf sensible Daten gehostet werden, eine hohe Priorität ein.
Von Innovatoren weltweit genutzt
Lesen Sie, wie diese Kunden ihre Daten mit Prisma Cloud schützen
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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.