Schwachstellenbewertung
Identifizierung, Analyse und Priorisierung von Sicherheitsschwächen in AI-Infrastrukturen und -Anwendungen zur Steuerung von Behebungsmaßnahmen.
Ein systematisches Programm, das automatisierte Schwachstellenscans von Codebasen und Abhängigkeiten, Penetrationstests von APIs und Infrastruktur, gegnerische Tests von Modellendpunkten und Bedrohungsmodellierungs-Workshops umfasst. Die Ergebnisse werden nach Schwere und Wahrscheinlichkeit bewertet, in einem Sanierungs-Backlog verfolgt und durch erneute Tests verifiziert. Die Governance definiert die Bewertungsfrequenz, Rollen (Sicherheitsteam, ML-Ingenieure) und SLA für das Patchen kritischer Schwachstellen.
Eine cloudbasierte Empfehlungs-Engine unterzieht sich vierteljährlichen Schwachstellenbewertungen: Code-Scanner erkennen veraltete Bibliotheksversionen, Penetrationstester simulieren API-Missbrauch und modellbasierte Gegner-Tests zeigen ein Injektionsrisiko auf. Alle schwerwiegenden Probleme werden innerhalb von 30 Tagen behoben, wobei Wiederholungstests die Schließung bestätigen—dies gewährleistet, dass die KI-Plattform eine starke Sicherheitsposition beibehält.
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