Noma

Noma es una plataforma de gestión de la postura de seguridad de la IA (AI-SPM) diseñada para ayudar a las organizaciones a descubrir, evaluar y proteger las aplicaciones, modelos e integraciones de IA que se ejecutan en su infraestructura. En lugar de tratar la IA como una caja negra, Noma ofrece a los equipos de seguridad una visión clara de cada activo de IA en uso, desde los modelos de lenguaje extensos autorizados hasta las herramientas no autorizadas que los empleados podrían estar utilizando por su cuenta. Mapea la cadena de suministro de la IA, identifica vulnerabilidades y señala configuraciones incorrectas que podrían provocar fugas de datos o violaciones de cumplimiento.

La plataforma funciona escaneando continuamente tu entorno en busca de recursos relacionados con la IA: API, SDK, puntos finales de modelos en la nube e incluso modelos personalizados creados internamente. Una vez descubiertos, Noma evalúa cada activo frente a un marco de riesgo que cubre la seguridad del modelo, la protección de datos, los controles de acceso y los requisitos regulatorios como SOC 2, HIPAA o GDPR. Si se encuentra un riesgo, proporciona una guía de remediación y puede integrarse con tus flujos de trabajo de respuesta a incidentes existentes a través de herramientas SIEM o SOAR. Noma también supervisa los patrones de uso de la IA para detectar comportamientos anómalos, como un desarrollador que realiza consultas a un modelo con datos sensibles de clientes.

Esta herramienta está creada para equipos de seguridad, administradores de TI y responsables de cumplimiento que necesitan controlar el riesgo de la IA sin frenar la innovación. Resulta especialmente útil para organizaciones que despliegan múltiples servicios de IA en diferentes nubes o unidades de negocio. Los casos de uso incluyen la aplicación de políticas de gobernanza de la IA, la auditoría del uso de herramientas de IA de terceros y la automatización de los informes de cumplimiento para los controles relacionados con la IA. Noma se enfoca en hacer que la seguridad de la IA sea práctica en lugar de teórica: se trata de saber qué se está ejecutando, dónde y si es seguro.