SentinelOne ha presentato l’ampliamento della propria piattaforma di sicurezza AI con nuove funzionalità di Data Security Posture Management (DSPM) progettate per proteggere i sistemi AI dall’acquisizione dei dati all’esecuzione di runtime. In questo modo, le organizzazioni possono adottare l’AI assicurandosi di rispettare normative e requisiti sulla privacy, riducendo anche i rischi sulla perdita di dati e potenziando in sicurezza l’innovazione e l’automazione guidate dall’AI.

Con l’uso dell’AI che passa dalla sperimentazione alla produzione su larga scala, le imprese devono gestire un nuovo livello di rischio che influisce direttamente sulla velocità operativa, sulla fiducia e sull’esposizione rispetto alle normative. Con i sistemi AI sempre più integrati nei dati, nell’infrastruttura cloud e nei workflow di produzione, si amplia la superficie di attacco e questa nuova realtà richiede un approccio olistico, end-to-end, che protegga dati, infrastrutture e runtime come un unico ambiente unificato.

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Le nuove capacità DSPM di SentinelOne fungono da ‘primo miglio’ della sicurezza dell’AI, aiutando le organizzazioni a impedire che dati sensibili o ad alto rischio entrino nelle pipeline di intelligenza artificiale, affrontando rischi irreversibili come la memorizzazione dei dati e l’inquinamento della pipeline prima ancora che inizi l’addestramento.

Si basano sulla gestione della postura dell’infrastruttura cloud (CSPM), sulla gestione della postura di sicurezza dell’AI (AI-SPM), sulla protezione dei workflow in tempo reale e sulla security della GenAI e degli agent per i collaboratori. Questo approccio unificato consente ai team di sicurezza di tracciare il rischio lungo l’intero ciclo di vita, prevenire i movimenti laterali dai dati alla logica dei modelli e proteggere i sistemi di AI mentre operano in ambienti reali.

“Man mano che i sistemi di AI diventano più potenti e più autonomi, la sicurezza deve evolversi per essere all’altezza della realtà” ha dichiarato Gregor Stewart, Chief AI Officer di SentinelOne. “La sicurezza dei dati è il primo passo, ma una protezione reale richiede la messa in sicurezza di tutto ciò su cui l’AI è costruita, partendo dai dati e dall’infrastruttura fino al comportamento in fase di runtime.”