Nuevos vectores de ataque a la IA
La implementación de nuevos canales e infraestructuras junto con la falta de visibilidad unificada hacen que las organizaciones sean susceptibles a nuevos ataques.
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POR QUÉ SON IMPORTANTES
Lea sobre nuestro enfoque de la seguridad de IA. Leer el blog
La rápida adopción de la IA y el aprendizaje automático (ML) conduce a la corrupción de modelos, el uso indebido de modelos de IA y la exposición no deseada de datos.
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Abordar problemas de proliferación de modelos
La falta de inventario de IA puede conducir a modelos de IA en las sombras, infracciones de cumplimiento y filtración de datos a través de aplicaciones con tecnología de IA.
Falta de gobernanza
La nueva legislación centrada en la IA exige controles estrictos sobre el uso de la IA y los datos de los clientes que se introducen en las aplicaciones con tecnología de IA.
Beneficios de alto nivel
Proteger y controlar la infraestructura, el uso y los datos de IA
Maximice los beneficios transformadores de la IA y los modelos de lenguaje grande (LLM) sin poner en riesgo a su organización. La gestión de la postura de seguridad de IA (AI-SPM) de Prisma® Cloud le da visibilidad y control sobre los tres componentes críticos de su seguridad de IA: los datos que utiliza para entrenamiento o inferencia, la integridad de sus modelos de IA y el acceso a sus modelos implementados.
- Detecte el uso inseguro o no autorizado de los modelos.
- Reduzca el riesgo de exposición de datos de los sistemas de IA.
- Garantice el cumplimiento de las reglamentaciones actuales y futuras.
Infografía: Análisis de riesgos de IA
- Clasificación de datos de entrenamiento
- Control de acceso a modelos
- Inventario de modelos en vivo
- Prevención del uso indebido de la IA
- Análisis de rutas de ataque de IA
Visibilidad del ecosistema de aplicaciones con IA
Descubra todas las aplicaciones con IA, modelos y recursos asociados. Identifique y rastree el linaje de los componentes de IA utilizados en las aplicaciones.
Detección de la pila de aplicaciones con IA
Descubra todas las aplicaciones con IA, modelos y recursos asociados.
Linaje de la IA
Identifique y rastree el linaje de las fuentes de datos y los componentes de IA utilizados en las aplicaciones.
Inventario de modelos
Catalogue los modelos de IA implementados e identifique las actualizaciones.
Análisis de riesgos de modelos de IA
Identifique las vulnerabilidades en la cadena de suministro de IA y busque modelos mal configurados y recursos en la nube relacionados que puedan conducir a la manipulación, el uso indebido y el robo.
Prevenir las vulneraciones y el robo de modelos
Mediante la identificación de los riesgos de los adversarios para crear un equivalente funcional.
Buscar errores de configuración
Mediante la reducción de las instancias informáticas y los modelos con privilegios excesivos.
Evitar el diseño inseguro de complementos
Mediante la identificación de agentes/cargas de trabajo con privilegios excesivos y vulnerables.
Seguridad de los datos en los recursos de los modelos
La manipulación de los datos de los modelos puede introducir vulnerabilidades y sesgos, exponer datos y provocar violaciones de la privacidad de los datos, así como riesgos de seguridad y cumplimiento.
Clasificar la pila de IA
Identifique dónde existen datos confidenciales en los datos de entrenamiento y referencia, las bibliotecas, las API y los canales de datos que alimentan los modelos de IA.
Supervisar los datos confidenciales
Supervise y controle la exposición de los datos, el riesgo de envenenamiento, las violaciones de la privacidad y las vulneraciones de seguridad.
Priorizar las vulnerabilidades
En la infraestructura que aloja IA que está accediendo a datos confidenciales.
Con la confianza de innovadores de todo el mundo
Lea cómo estos clientes mantienen sus datos más seguros con Prisma Cloud
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Fuentes
Hoja de consejos sobre la seguridad de datos, Palo Alto Networks, agosto de 2023; The Total Economic Impact™ de Prisma Cloud de Palo Alto Networks, Forrester Consulting, noviembre de 2023.