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사용 사례
더 빠르게 혁신하세요. AI 기반 애플리케이션을 보호하세요.
모델 가시성 및 제어
모델, 학습 데이터, 공격 경로 파악
관리형이든 비관리형이든 클라우드 환경에 있는 모든 AI 모델을 파악할 수 있습니다. 엔드포인트, 에이전트, 학습 데이터 목록을 확보하고 활동 분석을 사용하여 알려진 공격 경로를 기반으로 우선적으로 대응할 위험과 잘못된 구성을 지정합니다.
AI 관련 위험 분석
AI 공격자가 노리는 취약점 차단
데이터 오염 및 승인되지 않은 모델과 같은 AI 관련 위협을 완화하고, NIST-AI-600-1과 같은 최신 AI 표준을 준수하며, 리소스 간의 종속성을 파악하여 AI 공급망을 보호할 수 있습니다.
AI를 위한 데이터 보안
AI 구동 데이터 보호
모델 학습, 임베딩, 검색 증강 생성(RAG)에 사용되는 민감한 데이터를 탐지하고 분류할 수 있습니다. 민감한 데이터로 학습된 모델을 포함하여 데이터 민감도를 기준으로 AI 위험의 우선순위를 지정할 수 있습니다.
AI 공격 경로 컨텍스트
코드부터 클라우드까지 AI 파이프라인의 보안 강화
클라우드 및 AI 인프라 전체에 대한 포괄적인 가시성을 확보할 수 있습니다. AI 구성 요소와 클라우드 리소스 간의 관계를 파악하여 공격 경로와 보안 취약점을 찾아내고, AI 보안을 보다 광범위한 클라우드 네이티브 애플리케이션 보호 플랫폼(CNAPP) 전략과 연계합니다.
