Contenere le minacce all'AI con un piano di microsegmentazione in 4 fasi

Le reti flat interne diventano degli iperacceleratori per i modelli LLM di frontiera durante una violazione della sicurezza.

Gli strumenti basati sull'AI e le funzionalità ExAR (Exposure Analysis & Response) aiutano a semplificare i tempi di implementazione.

Puoi iniziare ad implementare il monitoraggio del flusso basato sugli agenti nell'infrastruttura ibrida e nei carichi di lavoro dei container, ad identificare i percorsi dei protocolli amministrativi nativi (RDP, SMB, SSH) e a mappare gli endpoint dei modelli di AI attivi, i database vettoriali e gli account di servizi autonomi.

I database critici e gli ambienti dei pagamenti vengono isolati immediatamente durante la seconda fase.

Applica le regole di rifiuto predefinite alle applicazioni più importanti e ai sistemi legacy durante la terza fase per applicare le regole dei confini basate sul privilegio minimo agli agenti AI autonomi e alle API di servizio, quindi integra le regole delle policy nei workflow di risposta agli incidenti SecOps.

Le minacce vengono contenute eseguendo simulazioni automatizzate degli attacchi, misurando la riduzione della superficie degli attacchi, calcolando l'aumento del tempo impiegato nelle indagini e presentando le metriche di maturità ai dirigenti esecutivi e ai comitati di supervisione.