Check Point Software Technologies sichert AI-Factories mit Nvidia ab: Check-Point-AI-Cloud-Protect ist nun Teil des Nvidia-Enterprise-AI-Factory-Validated-Designs und bietet Echtzeit-Netzwerk- und Host-Sicherheit für Enterprise-AI-Deployments, ohne die Performance der KI-Systeme negativ zu beeinflussen.
Das Wichtigste in Kürze:
- Zunehmendes Risiko: Laut Gartner waren 32 Prozent der Organisationen bereits von KI-Angriffen durch Prompt-Manipulation betroffen, 29 Prozent meldeten Angriffe auf ihre GenAI-Infrastruktur.
- AI-Cloud-Protect + Nvidia: Integration mit der Nvidia-Bluefield-Plattform für Echtzeit-Monitoring, bessere Isolation von KI-Workloads sowie tiefere Transparenz und Kontrolle über KI-Daten bei hoher Effizienz und Performance.
- Infrastruktur-Schutz ohne GPU-Last: AI-Cloud-Protect läuft auf der Nvidia-Bluefield-Plattform und schützt die Infrastruktur, ohne wertvolle GPU-Kapazität zu verbrauchen.
- Schutz für KI-Anwendungen: Cloudguard-WAF adressiert unter anderem Prompt Injection, Jailbreaking und LLM Poisoning und bietet Schutz für Datenflüsse wie RAG und MCP-Server.
- Sicherheit für Endnutzer: GenAI-Protect schafft Transparenz über genutzte KI-Tools, verhindert Datenlecks in Echtzeit und erzeugt Audit-Trails für Compliance.
Künstliche Intelligenz (KI) hält rasant Einzug in Unternehmen und damit wächst die Angriffsfläche. Zahlen aus dem Markt zeigen bereits, dass prompt-basierte Manipulation und Angriffe auf GenAI-Infrastruktur an Bedeutung gewinnen. Laut Lakera geben gleichzeitig nur 19 Prozent der Organisationen an, bei GenAI-Sicherheit „hochgradig zuversichtlich“ zu sein, während 49 Prozent wegen bestehender Schwachstellen besorgt sind.
Vor diesem Hintergrund positioniert Check Point die Lösung AI-Cloud-Protect als Sicherheitsbaustein für Enterprise-AI-Deployments innerhalb der Nvidia Validierungsarchitektur. Die integrierte Lösung bietet Echtzeit-Netzwerk- und Host-Security gegen KI-Bedrohungen und basiert auf Nvidia-DOCA, Argus-Telemetrie sowie KI-gestützter Cyber-Security von Check Point.
Sicherheitsbausteine entlang der KI-Lieferkette:
- Infrastructure-Layer: Schutz von AI-Factories ohne Performance-Einbußen, ausgeführt auf Nvidia-Bluefield.
- Application-Layer: Cloudguard-WAF mit Runtime-Schutz für Inputs/Outputs und Datenflüsse (inklusive RAG und MCP) sowie Datenvorteil durch Gandalf mit über 80 Millionen Adversarial-Attack-Patterns.
- User Layer: GenAI-Protect für Governance, Leakage-Prevention und Compliance-Nachweise via automatisch erzeugter Audit Trails.
Zusätzliche Netzwerk-Controls für sichere KI-Nutzung:
- Auto-Detect von MCP-Servern und MCP-Traffic (Model-Context-Protocol), inklusive Traffic-Logs zur Analyse.
- Application-Control für KI-Apps: Richtlinien zum Erlauben/Blockieren von Zugriffen.
- Mehr Kontrolle über Agentic AI, MCP-Server und Shadow-GenAI-Apps.
Die Integration von Check-Point-Sicherheit in die Nvidia-AI-Factory-Architektur löst ein zentrales Problem bei der aktuellen KI-Nutzung: Angriffe entstehen zunehmend entlang der gesamten Pipeline – von der Infrastruktur und dem Netzwerk über die Anwendungen bis hin zu den Endnutzern. Genau dort setzt der mehrschichtige Ansatz aus AI-Cloud-Protect, Cloudguard-WAF und GenAI-Protect an, um Unternehmen dabei zu unterstützen, AI Factories und GenAI-Anwendungen sicher zu skalieren.
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