新的人工智能攻击载体
实施新的管道和基础设施，再加上缺乏统一的可视性，使企业很容易受到新的攻击。
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AI 安全态势管理 (AI-SPM)
获得对模型、GenAI 和人工智能供应链的可视性和控制。在新的攻击载体现身之前就加以阻止。
深层优势
保护和控制人工智能基础设施、使用和数据
最大限度发挥人工智能和大型语言模型 (LLM) 的变革性优势，同时避免给您的企业带来风险。Cortex® Cloud AI 安全态势管理 (AI-SPM) 可让您了解并控制 AI 安全的三个关键组成部分 — 用于训练或推理的数据、AI 模型的完整性，以及对已部署模型的访问权限。
- 检测不安全或未经授权的模型使用。
- 降低人工智能系统暴露数据的风险。
- 确保遵守当前和即将出台的法规。
人工智能应用生态系统的可视性
发现所有 AI 应用、模型和相关资源。识别并追踪应用程序中使用的 AI 组件来源。
发现人工智能应用堆栈
发现所有 AI 应用、模型和相关资源。
人工智能溯源
识别并追踪应用程序中使用的人工智能组件和数据源的来源。
模型盘点
对部署的人工智能模型进行编目并识别更新。
AI 模型风险分析
识别人工智能供应链中的漏洞，发现可能导致操纵、滥用和盗窃的错误配置模型和相关云资源。
防止模型受损和被盗
通过识别对手的风险来创造同等功能。
查找错误配置
通过减少权限过高的计算实例和模型。
避免不安全的插件设计
通过识别权限过高和易受攻击的代理/工作负载。
跨模型资源的数据安全
操纵模型数据会带来漏洞和偏差，暴露数据，并导致数据隐私侵犯、合规性风险和安全风险。
对人工智能堆栈进行分类
识别为人工智能模型提供支持的训练数据和参考数据、库、API 以及数据管道中存在的敏感数据。
监控敏感数据
监控和管理数据暴露、中毒风险、隐私侵犯和安全漏洞。
确定漏洞的优先次序
在托管着访问敏感数据的人工智能的基础设施中。
