Da SentinelOne nuove capacità di Data Security Posture Management

SentinelOne ha annunciato l’ampliamento della propria Piattaforma di Sicurezza AI introducendo nuove funzionalità di Data Security Posture Management (DSPM). L’obiettivo è garantire una protezione completa dei sistemi di intelligenza artificiale lungo tutto il loro ciclo di vita, dall’acquisizione dei dati fino alla fase di runtime. Con il rapido passaggio dell’AI dalla sperimentazione all’adozione su larga scala, le organizzazioni si trovano ad affrontare un nuovo livello di rischio che incide su operatività, conformità normativa e fiducia. I sistemi di intelligenza artificiale, sempre più integrati nei dati aziendali, nelle infrastrutture cloud e nei processi produttivi, ampliano infatti la superficie di attacco e richiedono un approccio alla sicurezza più evoluto e strutturato.

Le nuove capacità DSPM di SentinelOne rappresentano il “primo miglio” della sicurezza dell’AI, consentendo alle aziende di prevenire l’ingresso di dati sensibili o ad alto rischio nelle pipeline di intelligenza artificiale. In questo modo vengono affrontate criticità potenzialmente irreversibili, come la persistenza indebita dei dati o l’inquinamento dei dataset, prima ancora dell’avvio delle fasi di addestramento dei modelli.

La soluzione si basa su un approccio unificato che integra Cloud Security Posture Management (CSPM), AI Security Posture Management (AI-SPM), protezione dei workflow in tempo reale e sicurezza per applicazioni di GenAI e agenti intelligenti a supporto dei collaboratori. Il risultato è una piattaforma end-to-end che consente ai team di sicurezza di monitorare i rischi lungo l’intero ciclo di vita dell’AI, prevenire movimenti laterali dai dati alla logica dei modelli e proteggere i sistemi anche durante l’operatività reale.

“Man mano che i sistemi di AI diventano più potenti e autonomi, la sicurezza deve evolversi di pari passo -, ha dichiarato Gregor Stewart, Chief AI Officer di SentinelOne -. La sicurezza dell’AI non è una sfida puntuale, ma un processo continuo che parte dai dati e arriva fino al comportamento dei modelli in fase di runtime”.