בדיקת חדירה ייעודית למודלים של בינה מלאכותית | AI‑Intrude Quantum
המחיר המקורי היה: ₪6,300.00.₪2,300.00המחיר הנוכחי הוא: ₪2,300.00.
- תיאור
- מידע נוסף
- חוות דעת (0)
תיאור
תיאור מקיף AI‑Intrude Quantum
AI‑Intrude Quantum היא פלטפורמת בדיקת חדירה (penetration testing) ייעודית למודלים של בינה מלאכותית
Large Language Models, Generative Diffusion, Multi‑modal Transformers ו Reinforcement Learning agents
המערכת משלבת AI‑Powered Threat Modeling, פיזור קוונטומי מבוקר, fuzzing גנרטיבי וה‑Orchestration של תרחישי מתקפות בזמן אמת, ומאפשרת למומחי אבטחת מידע לבצע סקירות עומק של מודלי AI במגוון סביבות (cloud, on‑premise, edge).
הפתרון תומך באינטגרציה מלאה ל‑CI/CD של מודלי ML, מספק תובנות בזמן אמת, וממפה כל פגיעה לסטנדרטים בינלאומיים כגון ISO/IEC 27001, NIST‑AI, EU AI Act ו‑PCI‑DSS.
מטרות המערכת
- לזהות פגיעויות במודלים וב‑pipeline של AI לפני שלב ה deployment.
- לאפשר תיקון מהיר של פגמים (data poisoning, model extraction, adversarial attacks) בזמן אמת.
- לצמצם את משך חקירת הפגיעות עד 90% ולחסוך עלויות תיקון פוסט production.
- להבטיח ציות למגוון רגולטוריות בתחום AI וה privacy.
תכונות מרכזיות
| שם הטכנולוגיה / הפונקציה | ערך / תיאור |
|---|---|
| AI‑Driven Threat Engine | מודל גרפ‑קלט ממומן (Graph‑Neural Network) המאומן על 2.5 מיליארד תרחישי תקיפה של מודלים (adversarial, extraction, jailbreak). מזהה אנומליות ב‑weight updates, dataset drift ו‑API calls. |
| Generative Fuzzing Suite | יוצר קלטים אדפטיביים (טקסט, תמונות, קול) בעזרת GANs ו‑Diffusion, עם פידבק הלולאה של מודל‑target כדי למקסם כיסוי של פני הקלט. תומך ב‑fuzzing של Prompt‑Injection, Prompt‑Leakage ו‑Multimodal Fusion. |
| Quantum‑Assisted Crypto‑Model Analyzer | מנוע קוונטומי (IBM Qiskit Simulators) לביצוע ניתוח בזמן אמת של פרוטוקולי הצפנה שמגנים על מודלים (Homomorphic Encryption, Secure Multi‑Party Computation). מציג דירוג רגישות ל‑Zero‑Day של אלגוריתמים קוונטיים. |
| Hybrid SAST/DAST for ML Pipelines | משלב סטטיק (קוד, Dockerfiles, Terraform) עם דינאמיק (runtime inference, model serving). מספק חיבור רציף ל‑MLflow ו‑Kubeflow. |
| Zero‑Day Model‑Extraction Detector | מנגנון AI המנתח דפוסי query‑response ומזהה ניסיון לשחזור מודל ( extraction attacks ) גם ללא מקורות חיצוניים של CVE. |
| Compliance Mapping Engine – AI | ממפה כל פגיעות לדרישות EU AI Act, NIST‑AI Risk Management Framework, ISO/IEC 42001 ו‑PCI‑DSS. יוצר audit trails בלתי ניתנים לשינוי. |
| CI/CD Integration Kit – ML | פלאגינים ל‑GitHub Actions, GitLab CI, Azure DevOps, Jenkins. מאפשר הרצת סריקת AI‑Intrude בכל commit של מודל, כולל validation של data‑set, feature store ו‑model registry. |
| Real‑Time Threat Intel Feed – AI | עדכונים יומיים על מתקפות חדשות למודלים (Prompt‑jailbreak, Data‑poisoning) כולל hash של דוגמאות, CVE‑like IDs, ו‑risk‑score מיידי. |
| Extensible API & Webhooks | ממשק RESTful ו‑GraphQL לשילוב בתוכנות ניהול פגיעויות (DefectDojo, Jira, ServiceNow) וב‑SOAR. |
| Multi‑Environment Deployment | תצורה מוכנה ל‑Docker, Kubernetes, OpenShift, ו‑Azure Arc. הצפנה של כל נתוני סריקה במרחב מנוחה ובמעבר (AES‑256‑GCM). |
| 24/7 SOC‑AI Support | צוות מומחי AI‑Security זמין 24/7 עם ניתוח מיידי של אירועי מודלים והצעת remediations בקוד‑Snippets. |
| AI‑Security Training Lab | חוליות למידה אינטראקטיביות, sandbox רזה לבחינת מודלים, ותחרויות Capture‑the‑Model (CTM) עם פידבק בזמן אמת. |
| Advanced Reporting Dashboard | לוח בקרה משולב בתצוגת גרף קשרי פגיעות, risk‑heatmap, roadmap לתיקון, ו‑export ל‑PDF/HTML מותאם לתקנים. |
מודלים של בינה מלאכותית זרימת עבודה (Workflow)
- הגדרת מודל הוספת מודל ל registry (MLflow, SageMaker, Vertex).
- הפעלה ה pipeline מריץ AI Intrude Scan אוטומטית לפני כל training run או deployment.
- איסוף נתונים מנועי ה Fuzzing וה Quantum מבצעים ניסויים במקביל, וה Threat Engine מפיק risk score.
- דיווח אשר מציג פגיעויות, מומלץ קוד תיקון, ומקשר לכל סטנדרט רגולטורי רלוונטי.
- תיקון מתבצע תרחיש Auto Remediate (patch, retrain, data cleanse) או ה ticket נשלח למערכת ניהול הפגיעות.
- אישור after remediation, run Re scan כדי לאמת תיקון לפני קידום ל Production.
התאמה לתקנים ורגולציות
| תקן | כיצד AI‑Intrude Quantum תומך |
|---|---|
| EU AI Act | זיהוי נוֹקודות High Risk, הפקת Impact Assessment, ושמירה על Transparency by Design. |
| NIST AI RMF | מפה של Identify Protect Detect Respond Recover עבור מודלים, כולל תיעוד Data Management ו Model Lifecycle. |
| ISO/IEC 27001 | מנגנון risk scoring עם תיעוד תהליכים ו audit log בלתי ניתן לשינוי. |
| PCI‑DSS | בדיקה של מודלים המנהלים תשלום, כולל הצפנת Token ization ובדיקה של מודלים נגד Card Not Present attacks. |
| GDPR | זיהוי פגיעויות של Data Leakage ו Privacy Preserving ML, כולל ביטול זיהוי אישי (PII) במודלים. |
יתרונות עסקיים
- קיצור זמן גילוי פגיעויות עד 90%
- חיסכון בעלויות תיקון עד 75% מפגיעויות שנתגלו לפני הפריסה.
- עמידה ברגולציה מוכן לביקורת EU AI Act & NIST AI ללא צורך במומחים חיצוניים.
- הגנה על מוניטין מציג ללקוחות ו משקיעים תהליכי AI Security מתקדמים.
- Scalability תומך באלפי מודלים במקביל, עם חיסכון ב GPU/TPU באמצעות קוונטום סימולציה מבוזרת.
תצורה מהירה (3 שלבים)
- התקנה השתמש בHelm Chart
ai intrude quantumאו בקובץdocker compose.ymlלהפעלה on‑premise או בענן. - אינטגרציה הוסף קובץ
ai intrude.ymlלקובץ pipeline (GitHub Actions, GitLab CI). בחר רמת בדיקה:basic,advanced,quantum. - הפעלה הרץ וקבל תוצאות ב‑Dashboard או ב‑Webhook מוגדר.
AI Intrude Quantum מציב את מבחני החדירה למערכות AI במרכז אסטרטגי של הארגון, משלב טכנולוגיות קוונטיות, מודלים מתקדמים של AI ו fuzzing גנרטיבי, ומספק תובנות מדויקות בזמן אמת לתיקון מיידי ושמירה על ציות לתקנים המהירים של עולם ה AI.
מידע נוסף
| AI‑Driven Threat Engine | מודל גרפ‑קלט ממומן (Graph‑Neural Network) המאומן על 2.5 מיליארד תרחישי תקיפה של מודלים (adversarial, extraction, jailbreak). מזהה אנומליות ב‑weight updates, dataset drift ו‑API calls. |
|---|---|
| Generative Fuzzing Suite | יוצר קלטים אדפטיביים (טקסט, תמונות, קול) בעזרת GANs ו‑Diffusion, עם פידבק הלולאה של מודל‑target כדי למקסם כיסוי של פני הקלט. תומך ב‑fuzzing של Prompt‑Injection, Prompt‑Leakage ו‑Multimodal Fusion. |
| Quantum‑Assisted Crypto‑Model Analyzer | מנוע קוונטומי (IBM Qiskit Simulators) לביצוע ניתוח בזמן אמת של פרוטוקולי הצפנה שמגנים על מודלים (Homomorphic Encryption, Secure Multi‑Party Computation). מציג דירוג רגישות ל‑Zero‑Day של אלגוריתמים קוונטיים. |
| Hybrid SAST/DAST for ML Pipelines | משלב סטטיק (קוד, Dockerfiles, Terraform) עם דינאמיק (runtime inference, model serving). מספק חיבור רציף ל‑MLflow ו‑Kubeflow. |
| Zero‑Day Model‑Extraction Detector | מנגנון AI המנתח דפוסי query‑response ומזהה ניסיון לשחזור מודל ( extraction attacks ) גם ללא מקורות חיצוניים של CVE. |
| Compliance Mapping Engine – AI | ממפה כל פגיעות לדרישות EU AI Act, NIST‑AI Risk Management Framework, ISO/IEC 42001 ו‑PCI‑DSS. יוצר audit trails בלתי ניתנים לשינוי. |
| CI/CD Integration Kit – ML | פלאגינים ל‑GitHub Actions, GitLab CI, Azure DevOps, Jenkins. מאפשר הרצת סריקת AI‑Intrude בכל commit של מודל, כולל validation של data‑set, feature store ו‑model registry. |
| Real‑Time Threat Intel Feed – AI | עדכונים יומיים על מתקפות חדשות למודלים (Prompt‑jailbreak, Data‑poisoning) כולל hash של דוגמאות, CVE‑like IDs, ו‑risk‑score מיידי. |
| Extensible API & Webhooks | ממשק RESTful ו‑GraphQL לשילוב בתוכנות ניהול פגיעויות (DefectDojo, Jira, ServiceNow) וב‑SOAR. |
| Multi‑Environment Deployment | תצורה מוכנה ל‑Docker, Kubernetes, OpenShift, ו‑Azure Arc. הצפנה של כל נתוני סריקה במרחב מנוחה ובמעבר (AES‑256‑GCM). |
| 24/7 SOC‑AI Support | צוות מומחי AI‑Security זמין 24/7 עם ניתוח מיידי של אירועי מודלים והצעת remediations בקוד‑Snippets. |
| AI‑Security Training Lab | חוליות למידה אינטראקטיביות, sandbox רזה לבחינת מודלים, ותחרויות Capture‑the‑Model (CTM) עם פידבק בזמן אמת. |
| Advanced Reporting Dashboard | לוח בקרה משולב בתצוגת גרף קשרי פגיעות, risk‑heatmap, roadmap לתיקון, ו‑export ל‑PDF/HTML מותאם לתקנים. |
חוות דעת
אין עדיין חוות דעת.