KI-Steuerungsebene für maschinelle Identitäten

Venafi Athena ermöglicht die Nutzung von generativer KI und maschinellem Lernen, um die branchenweit ersten intelligenten Funktionen für maschinelles Identitätsmanagement bereitzustellen

Venafi, Pionier von Maschinenidentitäts-Management, stellt bei der 5. Ausgabe des Maschinenidentitäts-Summit Venafi Athena vor. Als KI-Technologie für das Venafi Control Plane kombiniert Venafi Athena die Stärken von maschinellem Lernen, großen Sprachmodellen und Venafis branchenführenden Datenfunktionen. Das macht Maschinenidentitäts-Management für IT-Sicherheits- und Plattformteams einfacher und schneller.

Venafi Athena läuft über die gesamte Venafi Control Plane. Das integrierte Netzwerk bietet drei Kernfunktionen für generative KI und maschinelles Lernen:

• Venafi Athena für Sicherheitsteams – Das Aufkommen neuer Maschinenidentitäten und Identitätstypen ist in der heutigen, zunehmend Cloud-nativen und Multi-Cloud-Welt sprunghaft angestiegen. Sicherheitsteams und Experten für maschinelle Identitäten benötigen einen schnellen, einfachen und integrierten Weg, um die zunehmende Komplexität zu reduzieren und alle maschinellen Identitäten eines Unternehmens effektiv zu verwalten. Venafis neue KI- und maschinenlernbasierte Technologie hilft, intelligentere und fundiertere Entscheidungen im Bereich des Maschinenidentitätsmanagements zu treffen. Hierzu werden Trends identifiziert und Vorschläge über eine einfach zu bedienende Chat-Schnittstelle in der Venafi Control Plane bereitgestellt. Dadurch können Unternehmen einfacher und intuitiver arbeiten. Sie können Verbesserungsmöglichkeiten identifizieren und komplexe Aufgaben durchführen. Diese Fähigkeit ist jetzt in der Venafi Control Plane mit dem September 2023 Update verfügbar.
• Venafi Athena für Developer – Venafi Athena für Entwickler – Modernes maschinelles Identitätsmanagement benötigt die am besten integrierte Infrastruktur als Code und native Cloud-Funktionen. Mithilfe generativer KI macht Venafi Athena es Plattform- und Entwicklerteams leicht, maschinelle Identitätsvorgänge zu automatisieren, indem es vollständige Codesätze generiert und vorschlägt. Die KI wird über das integrierte Netzwerk von Venafi weiterentwickelt. Dazu gehören mehrere Entwicklungssprachen wie Go, Python und PowerShell sowie branchenübliche Plattformlösungen. Darunter die von Red Hat zertifizierte Ansible Collection für Venafi und der offizielle HashiCorp Terraform Provider für Venafi. Diese Lösungen werden im Jahr 2024 auf Dev Central, Venafis neuer Entwicklerumgebung für die Venafi Control Plane, verfügbar sein.
• Venafi Athena für die Community – Als Open Source-Führer für maschinelles Identitätsmanagement bietet Venafi jetzt ein Testlabor an, das Entwicklern einen frühen Zugang zu innovativen generativen KI-Funktionen und maschinellen Identitätsdaten bietet. Diese können für die Entwicklung neuer Funktionen, maschinellem Lernen als auch für die Entwicklung großer Sprachmodelle genutzt werden. Dazu gehört ein neues Projekt, welches das Reporting und die Antworten für maschinelles Identitätsmanagement unter Verwendung von generativer KI und Venafis Software-as-Service-Datenfunktionen neu definiert. Das Programm ist ab heute mit Codebeispielen und Daten mit vordefinierten Merkmalen für maschinelles Lernen auf GitHub und Hugging Face verfügbar.

„Die Verwaltung von Maschinenidentitäten ist komplex und herausfordernd, insbesondere im Hinblick auf eine Cloud-native Zukunft. Moderne Unternehmen benötigen einen schnellen, einfachen und integrierten Weg, um die komplexen Probleme des maschinellen Identitätsmanagements zu bewältigen“, sagt Shivajee Samdarshi, Chief Product Officer von Venafi . „Die Leistung generativer KI und maschinellem Lernverfahren macht das heutzutage möglich. Als erste Lösung dieser Art nutzt Venafi Athena die moderne Software-as-a-Service-Architektur von Venafi und die neueste generative KI-Technologie, um leistungsstarke neue Intelligenz zu liefern. So können Sicherheits- und Plattformteams ihre Programme für das maschinelle Identitätsmanagement effizienter umsetzen.“