새로운 AI 공격 벡터
통합된 가시성이 부족한 상태에서 새로운 파이프라인과 인프라를 구현하면 조직이 새로운 공격에 취약해집니다.
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중요한 이유
AI 보안에 대한 당사의 접근 방식을 읽어보세요. 블로그 읽기
AI/ML의 급속한 채택은 모델 손상, AI 모델 오용 및 원치 않는 데이터 노출로 이어집니다.
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모델 확장 문제 해결
AI 인벤토리가 부족하면 섀도우 AI 모델, 규정 준수 위반, AI 기반 애플리케이션을 통한 데이터 유출이 발생할 수 있습니다.
거버넌스 부족
AI에 초점을 맞춘 새로운 법안은 AI 사용과 AI 기반 애플리케이션에 입력되는 고객 데이터에 대한 엄격한 통제를 요구합니다.
높은 수준의 이점
AI 인프라, 사용량, 데이터 보호 및 제어
조직을 위험에 빠뜨리지 않고 AI 및 대규모 언어 모델(LLM)의 혁신적인 이점을 극대화하세요. Prisma® Cloud AI 보안 자세 관리(AI-SPM)는 AI 보안의 세 가지 중요한 구성 요소(훈련 또는 추론에 사용하는 데이터, AI 모델의 무결성, 배포된 모델에 대한 액세스 권한)에 관한 가시성과 제어 기능을 제공합니다.
- 안전하지 않거나 승인되지 않은 모델 사용을 감지합니다.
- AI 시스템의 데이터 노출 위험을 줄입니다.
- 현재 및 향후 규정을 준수하는지 확인합니다.
AI 애플리케이션 생태계에 대한 가시성
모든 AI 애플리케이션, 모델 및 관련 리소스를 찾으세요. 애플리케이션에 사용되는 AI 구성 요소의 계보를 식별하고 추적하세요.
AI 앱 스택 발견
모든 AI 애플리케이션, 모델 및 관련 리소스를 찾으세요.
AI 계보
애플리케이션에 사용되는 AI 구성 요소와 데이터 소스의 계보를 식별하고 추적하세요.
모델 인벤토리
배포된 AI 모델을 카탈로그화하고 업데이트를 식별하세요.
AI 모델 위험 분석
AI 공급망의 취약성을 식별하고, 조작, 오용, 도난으로 이어질 수 있는 잘못 구성된 모델과 관련 클라우드 리소스를 찾아냅니다.
모델 훼손 및 도난 방지
공격자의 위험을 식별하여 기능적으로 동등한 위험을 만듭니다.
잘못된 구성 감지
과도한 권한이 있는 컴퓨팅 인스턴스 및 모델을 줄입니다.
안전하지 않은 플러그인 설계 방지
과도하고 취약한 에이전트/워크로드를 식별합니다.
모델 리소스 전반의 데이터 보안
모델 데이터를 조작하면 취약성과 편견이 발생하고 데이터가 노출되며 데이터 개인정보 보호 위반, 규정 준수 및 보안 위험이 발생할 수 있습니다.
AI 스택 분류
AI 모델을 지원하는 훈련 및 참조 데이터, 라이브러리, API, 데이터 파이프라인에서 민감한 데이터가 존재하는 위치를 식별합니다.
민감한 데이터 모니터링
데이터 노출, 중독 위험, 개인정보 침해 및 보안 위반을 모니터링하고 관리합니다.
취약점 우선순위 지정
민감한 데이터에 액세스하는 AI 호스팅 인프라에서 작업합니다.
전 세계 혁신가들의 신뢰를 받음
고객들이 Prisma Cloud를 통해 데이터를 더욱 안전하게 유지하는 방법을 읽어보세요.
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출처
데이터 보안 팁 시트, Palo Alto Networks, 2023년 8월; Palo Alto Networks Prisma Cloud의 Total Economic Impact™, Forrester Consulting, 2023년 11월.