새로운 AI 공격 벡터
통합 가시성이 확보되지 않은 채 새로운 파이프라인과 인프라를 구현하면 조직은 새로운 공격에 취약해질 수 있습니다.
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중요한 이유
Palo Alto Networks의 AI 보안 접근 방식에 대해 알아보세요. 블로그 읽기
급격한 AI/ML 도입은 모델 손상과 AI 모델 오남용, 원치 않는 데이터 노출을 초래할 수 있습니다.
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모델 스프롤 문제 처리
AI 인벤토리가 없으면 섀도우 AI 모델, 규정 준수 위반, AI 기반 애플리케이션을 통한 데이터 유출 등의 문제가 생길 수 있습니다.
거버넌스 부족
AI에 초점을 맞춘 새로운 법률은 AI 사용과 AI 기반 애플리케이션에 제공되는 고객 데이터에 관해 엄격한 통제를 의무화합니다.
높은 수준의 이점
AI 인프라와 사용, 데이터 보호 및 통제
조직이 노출될 위험 없이 AI와 대규모 언어 모델(LLM)의 혁신적인 이점을 극대화하세요. Prisma® Cloud AI 보안 태세 관리(AI-SPM)는 AI 보안의 중요한 세 가지 요소인 훈련 또는 추론을 위해 사용하는 데이터, AI 모델의 무결성, 구축 모델 액세스에 대한 가시성과 통제권을 부여합니다.
- 위험한 모델 또는 무단 모델 사용을 탐지합니다.
- AI 시스템에서 데이터 노출 리스크를 줄입니다.
- 현행 규제 및 다가올 규제를 통해 규정 준수를 보장합니다.
AI 애플리케이션 에코시스템에 대한 가시성
모든 AI 애플리케이션, 모델 및 관련 리소스를 탐색합니다. 애플리케이션에서 사용되는 AI 구성 요소의 계통을 식별 및 추적합니다.
AI 앱 스택 탐색
모든 AI 애플리케이션, 모델 및 관련 리소스를 탐색합니다.
AI 계통
애플리케이션에서 사용되는 AI 구성 요소 및 데이터 소스 계통을 식별하고 추적합니다.
모델 인벤토리
구축된 AI 모델을 카탈로그화하고 업데이트를 식별합니다.
AI 모델 리스크 분석
AI 공급망의 취약점을 식별하고 조작, 오남용, 도난으로 이어질 수 있는 구성 오류 모델 및 관련 클라우드 리소스를 찾아냅니다.
모델 침해 및 도난 방지
공격자의 리스크를 파악하여 기능적으로 동등한 기능을 생성합니다.
구성 오류 발견
과도한 권한이 부여된 컴퓨팅 인스턴스와 모델을 줄입니다.
안전하지 않은 플러그인 설계 예방
과도한 권한이 부여되고 취약한 에이전트/워크로드를 식별합니다.
모델 리소스 전반의 데이터 보안
모델 데이터를 조작할 경우 취약점과 편향을 초래하고, 데이터가 노출되며, 데이터 개인정보 보호 위반, 규정 준수 및 보안 리스크로 이어질 수 있습니다.
AI 스택 분류
AI 모델을 강화하는 훈련 및 참조 데이터, 라이브러리, API, 데이터 파이프라인에서 민감한 데이터가 존재하는 위치를 식별합니다.
민감한 데이터 모니터링
데이터 노출, 리스크 포이즈닝, 개인정보 보호 위반, 보안 침해를 모니터링하고 관리합니다.
취약점 우선순위 지정
민감한 데이터에 액세스하는 AI를 호스팅하는 인프라에서 수행됩니다.
전 세계 혁신 기업이 신뢰하는 솔루션
다음 고객사가 Prisma Cloud로 어떻게 데이터를 안전하게 보호하고 있는지 알아보세요.
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소스
데이터 보안 팁 시트, Palo Alto Networks, 2023년 8월; Palo Alto Networks Prisma Cloud의 Total Economic Impact™, Forrester Consulting, 2023년 11월.