Identifier et sécuriser les workloads d'IA dans le cloud

Découvrez toutes les workloads d'IA sur AWS, Azure et GCP, notamment les instances de calcul, les conteneurs, les clusters Kubernetes, les magasins de données et les référentiels de modèles. Utilisez la surveillance en continu pour qu'aucune workload d'IA ne passe inaperçue.

Identifiez et classifiez automatiquement les données sensibles utilisées dans les pipelines d'entraînement, les endpoints d'inférence et les bases de données vectorielles de l'IA. Grâce à cette approche, vous pouvez savoir avant que vos données ne soient traitées si elles contiennent des informations personnelles, de la propriété intellectuelle ou des informations réglementées.

Identifiez les expositions critiques d'IA en utilisant le score VPR (Vulnerability Priority Rating) et corrélez la sensibilité des données, les vulnérabilités de l'infrastructure, les risques liés aux identités et l'exposition externe afin de se concentrer sur ce que les attaquants exploiteront en premier, et non pas seulement les mauvaises configurations.

Scannez les charges de travail d'IA pour détecter les vulnérabilités, les mauvaises configurations, les expositions aux secrets, ainsi que les anomalies et les politiques de gestion des identités faibles. Catégorisez les détections selon différents critères : protection des charges de travail cloud, gestion des identitités et des accès (IAM), réseau, calcul, données, Kubernetes.

Appliquez les politiques de protection des données et de moindre privilège dans le code (« Policy as Code ») tout au long du cycle de vie de l'IA. Alignez automatiquement les garde-fous de sécurité avec les charges de travail d'IA dynamiques, en empêchant la dérive de l'exposition à mesure que l'infrastructure évolue.