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用例
加速创新。保护您的人工智能应用程序。
模型可见性和控制
发现模型、训练数据和攻击路径
查看云环境中的所有人工智能模型（包括托管模型和非托管模型）。获取端点、智能体和训练数据的清单，并利用活动分析，根据已知的攻击路径确定风险和配置错误的优先级。
特定于人工智能的风险分析
堵住人工智能攻击者瞄准的安全漏洞
缓解特定于人工智能的威胁，例如数据投毒和未经授权的模型，遵守现代人工智能标准，例如 NIST-AI-600-1，并映射资源之间的依赖关系，以确保人工智能供应链的安全。
人工智能的数据安全
保护驱动人工智能的数据
检测用于模型训练、嵌入和检索增强生成 (RAG) 的敏感数据，并进行分类。根据数据敏感性确定人工智能风险的优先级，包括使用敏感数据训练的模型。
人工智能攻击路径背景信息
确保从代码到云端的人工智能流程安全
全面了解您的整个云和人工智能基础架构。了解人工智能组件和云资源之间的关系，以识别攻击路径和安全漏洞，并将人工智能安全与您更广泛的云原生应用程序保护平台 (CNAPP) 战略保持一致。
