從開發管道到正式環境的完整容器防護
結合無代理影像評估、AI 驅動的執行階段防禦，以及基於攻擊者情報的風險優先順序，確保容器與 Kubernetes 在每個階段的安全性。
在部署前防止有風險的影像
阻止存在漏洞和不合規的影像繼續通過開發流程，降低生產風險：
- 偵測跨登錄檔的漏洞和依賴項
- 生成 SBOM，提升供應鏈透明度
- 利用敵方情報，優先處理可利用的風險
- 在 CI/CD 工作流程中強制執行安全原則
- 在正式環境之前封鎖高風險的建構
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全面掌握容器
透過持續探索和統一可見性，消除容器、Kubernetes 和無伺服器環境中的盲點：
- 探索管理型與自我管理型叢集中的容器
- 辨識惡意或攻擊者生成的容器
- 找出需要安全防護但未受保護的資產
- 在單一主控台中檢視叢集和工作負載
容器執行階段威脅偵測
偵測並優先處理容器、Kubernetes 和無伺服器環境中的主動威脅，使用對手情報和控制平面可見性：
- 利用專為容器最佳化的感應器，提升執行階段的可見性
- 結合代理程式執行階段監控與 Kubernetes API 伺服器的無代理程式偵測
- 將使用者和服務帳戶活動與容器行為串聯起來
- 識別工作負載漂移及未經授權的容器
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容器生命週期中的原則執行
從建構到執行階段套用一致的防護措施，而不會減慢開發速度。
- 使用 Kubernetes Admission Controller 阻擋高風險部署
- 在容器、節點和函數上強制執行原則
- 將自訂的安全需求轉化為可程式化的原則
- 持續評估工作負載是否符合合規基準
以受信任的容器影像確保 AI 開發安全
確保只有經過驗證且合規的容器影像用於生產 AI 環境，加速 AI 創新：
- 評估 NVIDIA NIM 和 AI 管道中使用的影像
- 部署前強制執行信任的影像原則
- 在 AI 工作流程中採用一致的安全控管措施
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