Utilizăm inteligența artificială pentru traducerile site-urilor și, deși ne străduim să fim exacți, este posibil ca acestea să nu fie întotdeauna 100% precise. Apreciem înțelegerea dumneavoastră.
OPSWAT Securitatea IA

Protejarea fluxurilor de date, a modelelor de limbaj mare (LLM) și a punctelor de acces ale modelelor

Protejați sistemele de IA ale întreprinderii împotriva conținutului rău intenționat, a datelor corupte, a injectării de prompturi și a expunerii datelor sensibile. OPSWAT inspectează, curăță și controlează fișierele și datele pe tot parcursul procesului de preluare, stocare, antrenare, interacțiuni cu modelele LLM, modele open-source și inferență.

  • Prevenirea amenințărilor pe mai multe niveluri
  • Protecția datelor sensibile
  • Modelul de IA și securitatea conținutului

OPSWAT se bucură de încredere din partea

0
Clienți din întreaga lume
0
Parteneri tehnologici
0
Endpoint Cert. Membri

Care sunt seturile de date ale unor terți care afectează în mod activ reprezentările noastre vectoriale?

Unde se ascund sarcinile utile inactive în sistemele noastre de stocare în cloud bazate pe IA?

Ce programe malware ascunse se află în fișierele încărcate în baza noastră de date RAG?

Cum putem detecta vulnerabilitățile de tip „zero-day” înainte ca acestea să pătrundă în clusterele noastre de antrenare?

Ce mecanisme împiedică angajații să încarce coduri rău intenționate în modelele noastre locale?

Ce date cu caracter personal ale companiilor ajung din greșeală în API-urile publice de IA?

Cum putem elimina metadatele ascunse și sensibile înainte ca fișierele să ajungă în fluxurile noastre de procesare bazate pe IA?

Cum poate un fișier de model serializat să execute cod rău intenționat atunci când este încărcat?

Care sunt formatele de fișiere deschise care prezintă cel mai mare risc de a infecta infrastructura noastră?

Cum putem detecta dacă un agent generează sau prelucrează un document fraudulos?

De ce pachetele externe de modele de IA ocolesc firewall-urile noastre standard de perimetru?

NOUA REALITATE

Datele nesigure generează riscuri în cadrul fluxurilor de lucru bazate pe IA

Dezvoltarea IA la nivel de întreprindere depinde de fișiere și date provenite de la utilizatori, aplicații corporative, depozite de date, baze de date, API-uri, surse terțe și modele externe. Atunci când aceste date, modelele lingvistice de mare capacitate (LLM) și fișierele sunt introduse în fluxurile de lucru ale IA fără controale de securitate adecvate, programele malware, informațiile sensibile și datele manipulate pot afecta modelele, agenții și aplicațiile din etapele ulterioare.

Injectarea de prompturi influențează comportamentul IA

Solicitările rău intenționate, instrucțiunile ascunse și rezultatele nesigure pot manipula comportamentul IA, pot expune date sensibile sau pot declanșa acțiuni neintenționate la nivelul modelelor de limbaj de mare capacitate (LLM) și al agenților.

Datele sensibile pot fi expuse prin intermediul IA

Datele confidențiale, reglementate, proprietare și cu grad ridicat de risc pot fi incluse în solicitări, seturi de date de antrenare, fluxuri de lucru de recuperare a informațiilor și aplicații de inteligență artificială.

Fișierele rău intenționate pot compromite fluxurile de lucru bazate pe IA

Documentele, arhivele, imaginile, codul și fișierele de modele pot conține obiecte încorporate, scripturi, metadate și conținut imbricat. Fiecare dintre acestea prezintă riscuri specifice, de la programe malware și încărcături ascunse până la scurgeri de date.

Resursele de IA neverificate pot genera riscuri

Fișierele de model, seturile de date, caietele de lucru, arhivele și artefactele auxiliare sunt adesea introduse în mediile de IA de către echipele interne, terți și surse open-source. Fără o verificare prealabilă, aceste resurse pot introduce programe malware, date sensibile, componente vulnerabile sau fișiere nesigure în fluxurile de lucru de antrenare, evaluare, stocare și implementare.

  • Intrări și ieșiri nesigure

    Injectarea de prompturi influențează comportamentul IA

    Solicitările rău intenționate, instrucțiunile ascunse și rezultatele nesigure pot manipula comportamentul IA, pot expune date sensibile sau pot declanșa acțiuni neintenționate la nivelul modelelor de limbaj de mare capacitate (LLM) și al agenților.

  • Scurgeri de date sensibile

    Datele sensibile pot fi expuse prin intermediul IA

    Datele confidențiale, reglementate, proprietare și cu grad ridicat de risc pot fi incluse în solicitări, seturi de date de antrenare, fluxuri de lucru de recuperare a informațiilor și aplicații de inteligență artificială.

  • Amenințări la adresa fișierelor

    Fișierele rău intenționate pot compromite fluxurile de lucru bazate pe IA

    Documentele, arhivele, imaginile, codul și fișierele de modele pot conține obiecte încorporate, scripturi, metadate și conținut imbricat. Fiecare dintre acestea prezintă riscuri specifice, de la programe malware și încărcături ascunse până la scurgeri de date.

  • Modele LLM de încredere

    Resursele de IA neverificate pot genera riscuri

    Fișierele de model, seturile de date, caietele de lucru, arhivele și artefactele auxiliare sunt adesea introduse în mediile de IA de către echipele interne, terți și surse open-source. Fără o verificare prealabilă, aceste resurse pot introduce programe malware, date sensibile, componente vulnerabile sau fișiere nesigure în fluxurile de lucru de antrenare, evaluare, stocare și implementare.

Securitatea IA în întreprinderi

Secure Fiecare etapă a dezvoltării IA în cadrul întreprinderilor

OPSWAT aplică o strategie de securitate pe mai multe niveluri, axată pe prevenire, atât în ceea ce privește datele care alimentează IA, cât și modelele implementate în mediile enterprise și interacțiunile care au loc prin intermediul modelelor lingvistice mari (LLM) și al punctelor finale de inferență.

Protejarea datelor pe parcursul proceselor de antrenare a IA

Secure datele structurate și nestructurate pe măsură ce acestea intră, circulă și sunt stocate în mediile de antrenare a IA. Soluția „ OPSWAT ” aplică mai multe niveluri de inspecție și prevenire pentru a împiedica conținutul rău intenționat și datele sensibile să devină date de intrare de încredere pentru IA.

Verificați artefactele modelului de IA înainte de implementare

Scanați fișierele de modele, arhivele, caietele de note, fișierele de configurare și artefactele conexe înainte ca acestea să fie introduse în mediile de IA ale întreprinderii. Soluția „ OPSWAT ” ajută la detectarea amenințărilor bazate pe fișiere, a datelor sensibile și a resurselor cu risc ridicat în cadrul fluxurilor de lucru de stocare, transfer și implementare.

Secure Schimburi de fișiere și date LLM

Angajații, clienții și aplicațiile pot trimite fișiere, solicitări și conținut preluat către fluxurile de lucru bazate pe modele lingvistice mari (LLM). Serviciul „ OPSWAT ” ajută la verificarea, curățarea și controlul acestor schimburi înainte ca fișierele riscante sau datele sensibile să ajungă la asistenții AI, sistemele RAG, chatbot-urile sau aplicațiile din aval.

Întrerupeți lanțul de atacuri asupra datelor generat de IA

Amenințările se pot răspândi în fluxurile de lucru din domeniul IA/ML prin intermediul fișierelor, datelor și datelor de intrare. OPSWAT verifică, curăță și controlează conținutul înainte ca acesta să aibă un impact în etapele ulterioare.

Protejarea fluxurilor de lucru critice bazate pe IA din cadrul întreprinderii

Implementați soluția de securitate AI „ OPSWAT ” oriunde fișierele și datele intră, circulă sau sunt utilizate de fluxurile de lucru bazate pe IA. Verificați și curățați conținutul nesigur, opriți amenințările bazate pe fișiere și controlați datele sensibile în cadrul fluxurilor de antrenare, RAG, modelelor de limbaj mare (LLM), agenților și aplicațiilor de IA.

Secure Importul fișierelor AISecure Conducte RAGPrevenirea pierderii datelor cu ajutorul inteligenței artificialeSecuritatea aplicațiilor GenAISecure MLOps și date de antrenare
De ce OPSWAT

Prevenire pe mai multe niveluri pentru IA la nivel de întreprindere

OPSWAT combinează detectarea avansată a amenințărilor, inspecția conținutului, protecția datelor și curățarea acestora pentru a asigura securitatea fluxurilor de date, a modelelor, a spațiului de stocare și a interacțiunilor cu modelele lingvistice de mare capacitate (LLM) din mediul de IA, înainte ca conținutul rău intenționat sau datele sensibile să se poată răspândi în acest mediu.

Protejarea datelor care circulă în cadrul fluxurilor de lucru bazate pe IA

Secure conținutul de care depinde IA la nivel de întreprindere, inclusiv fișiere, seturi de date, depozite de date, fișiere încărcate, surse recuperate și alte date operaționale din cadrul fluxurilor de lucru de antrenare, RAG, LLM, agenți și aplicații.

Prevenirea amenințărilor legate de modelele LLM și de tipul „ Supply Chain ”

Scanați modelele lingvistice mari (LLM) open source, fișierele de model și artefactele asociate pentru a detecta malware, conținut rău intenționat și date sensibile înainte ca acestea să fie introduse în mediile de IA ale întreprinderii.

Controlul datelor sensibile la nivelul intrărilor și ieșirilor

Detectați și protejați datele reglementate, confidențiale, proprietare și alte date sensibile pe parcursul proceselor de antrenare, recuperare, IA generativă și fluxuri de lucru bazate pe agenți.

Aplicarea principiului „Prevenirea înainte de toate” în întregul proces de dezvoltare a IA

Aplicați măsuri de securitate pe tot parcursul fluxurilor de lucru de IA/ML pentru a reduce riscurile înainte ca conținutul rău intenționat sau sensibil să poată fi considerat de încredere, procesat sau utilizat de sistemele de IA din aval.

Realizat cu ajutorul platformei OPSWAT MetaDefender

Platforma „ MetaDefender ” stă la baza unui portofoliu de produse de securitate concepute pentru a aborda diverse riscuri asociate dezvoltării IA la nivel de întreprindere. De la preluarea și stocarea datelor până la securitatea modelelor și interacțiunile cu IA, fiecare produs aduce tehnologii dovedite de prevenire a atacurilor de tip „ OPSWAT ” într-o parte critică a mediului de IA.

  • MetaDefender™ Core

  • MetaDefender™ Storage Security

  • MetaDefender™ Managed File Transfer

  • MetaDefender Aether™

  • MetaDefender™ Software Supply Chain

Sprijin pentru conformitatea cu normele privind IA și guvernanța datelor

Datele neverificate și modelele LLM rău intenționate pot genera amenințări, pot expune informații sensibile și pot spori riscul de neconformitate. „ OPSWAT ” contribuie la reducerea acestui risc prin inspecția conținutului, clasificarea datelor, scanarea modelelor și curățarea automată a datelor la nivelul întregii infrastructuri de IA a întreprinderii.

Harta conformității în materie de securitate a IA
  • Faceți clic pentru a afla mai multe
    SUA - Federal 8 cadre
  • Faceți clic pentru a afla mai multe
    SUA - Stat 9 cadre
  • Faceți clic pentru a afla mai multe
    Canada 5 cadre
  • Faceți clic pentru a afla mai multe
    Peru 1 cadru
  • Faceți clic pentru a afla mai multe
    Brazilia 2 cadre
  • Faceți clic pentru a afla mai multe
    Regatul Unit 5 cadre
  • Faceți clic pentru a afla mai multe
    Europa 1 cadru
  • Faceți clic pentru a afla mai multe
    Uniunea Europeană 4 cadre
  • Faceți clic pentru a afla mai multe
    Italia 1 cadru
  • Faceți clic pentru a afla mai multe
    Spania 1 cadru
  • Faceți clic pentru a afla mai multe
    Arabia Saudită 1 cadru
  • Faceți clic pentru a afla mai multe
    Emiratele Arabe Unite 2 cadre
  • Faceți clic pentru a afla mai multe
    Coreea de Sud 1 cadru
  • Faceți clic pentru a afla mai multe
    Japonia 2 cadre
  • Faceți clic pentru a afla mai multe
    Singapore 2 cadre
  • Faceți clic pentru a afla mai multe
    Australia 1 cadru
SUA - La nivel federal
Ordonanța executivă nr. 14179Directivă federală care promovează inovarea în domeniul inteligenței artificiale și reduce barierele de reglementare.
Planul de acțiune al Statelor Unite în domeniul IAFoaie de parcurs federală axată pe inovarea în domeniul IA, infrastructura și leadershipul internațional.
Ordonanța executivă nr. 14365Vizează crearea unui cadru național de politici în domeniul IA și abordează legile statale contradictorii privind IA.
Recomandări privind cadrul național de politică în domeniul IARecomandări legislative privind siguranța IA, guvernanța, replicile digitale și infrastructura.
Ordinul executiv nr. 14409Inițiativă federală axată pe securitatea cibernetică avansată bazată pe inteligența artificială și pe cooperarea voluntară în cadrul modelului „frontier”.
Cadrul NIST pentru gestionarea riscurilor legate de IACadru pentru guvernanța, identificarea, măsurarea și gestionarea riscurilor pe parcursul întregului ciclu de viață al IA.
Legea „TAKE IT DOWN”Legea federală care vizează imaginile intime obținute fără consimțământ, inclusiv deepfake-urile generate de IA.
Aplicarea legislației privind IA de către FTCAplică legile existente privind protecția consumatorilor în cazul utilizărilor înșelătoare, neloiale sau dăunătoare ale IA.
SUA - Stat
Legea privind inteligența artificială din ColoradoImpune transparență și divulgarea informațiilor privind sistemele automatizate utilizate în luarea deciziilor cu consecințe importante.
Proiectul de lege SB 53 din CaliforniaStabilește cerințe privind siguranța, guvernanța și transparența pentru dezvoltatorii de IA de frontieră.
Proiectul de lege AB 2013 din CaliforniaImpune dezvoltatorilor de IA generativă să dezvăluie informații despre seturile de date utilizate pentru antrenare.
Proiectul de lege SB 942 din CaliforniaStabilește cerințe privind divulgarea și proveniența conținutului generat de inteligența artificială.
Legea privind politica în domeniul inteligenței artificiale din UtahImpune divulgarea informațiilor privind anumite interacțiuni cu consumatorii care implică IA generativă.
Legea din Texas privind guvernanța responsabilă în domeniul inteligenței artificialeRestricționează anumite utilizări dăunătoare ale IA și instituie mecanisme statale de guvernanță în domeniul IA.
Legea locală nr. 144Impune efectuarea de audituri privind discriminarea și asigurarea transparenței în cazul instrumentelor automatizate de luare a deciziilor în materie de angajare.
Legea privind interviurile video bazate pe inteligență artificialăStabilește cerințele privind notificarea, consimțământul, partajarea și ștergerea în cazul interviurilor video analizate cu ajutorul IA.
HB 3773Interzice utilizarea discriminatorie a inteligenței artificiale în luarea deciziilor privind angajarea și impune obligativitatea informării angajaților.
Canada
Legea privind inteligența artificială și dateleProiect de cadru federal privind IA care nu a fost adoptat.
Codul de conduită voluntar privind IA generativăPrincipii pentru dezvoltarea și gestionarea responsabilă a sistemelor avansate de IA generativă.
Directiva privind luarea automată a deciziilorReglementează sistemele de luare automată a deciziilor utilizate de instituțiile federale canadiene.
Legea nr. 25Impune transparență și mecanisme de revizuire pentru anumite decizii automatizate care utilizează date cu caracter personal.
PIPEDALegea federală privind protecția datelor cu caracter personal care reglementează utilizarea informațiilor cu caracter personal în cadrul activităților comerciale, inclusiv în domeniul inteligenței artificiale.
Peru
Legea nr. 31814Cadrul național de promovare a adoptării IA în condiții de siguranță, transparență, responsabilitate și respectarea drepturilor.
Brazilia
Proiectul de lege privind inteligența artificială PL 2338/2023Proiect de cadru privind IA bazat pe riscuri, care vizează sistemele interzise și cele cu risc ridicat.
Articolul 20 din LGPDPrevede drepturile referitoare la deciziile automatizate bazate pe date cu caracter personal.
Regatul Unit
Cadrul de reglementare „Pro Innovation AI”Principii intersectoriale aplicate de autoritățile de reglementare existente din Regatul Unit, în locul unei singure autorități de reglementare în domeniul IA.
Institutul pentru Securitatea IAOrganism guvernamental axat pe evaluarea riscurilor de securitate generate de sistemele avansate de inteligență artificială.
Legea privind utilizarea și accesul la date din 2025Actualizează normele și măsurile de protecție referitoare la luarea automată a deciziilor și la datele cu caracter personal.
Legea privind siguranța online din 2023Reglementează conținutul online ilegal și dăunător, inclusiv anumite tipuri de conținut generat de inteligența artificială.
Proiectul de lege privind reglementarea inteligenței artificialePropunere legislativă privind guvernanța centralizată a IA și obligații organizaționale suplimentare.
Europa
Convenția Consiliului Europei privind IAStabilește principii privind IA în concordanță cu drepturile omului, democrația și statul de drept.
Uniunea Europeană
Legea UE privind inteligența artificialăLegislație cuprinzătoare privind inteligența artificială, bazată pe evaluarea riscurilor, care vizează sistemele de IA interzise, cele cu risc ridicat și cele de uz general.
Codul de bune practici privind IA de uz generalOrientări privind punerea în aplicare a cerințelor Legii privind IA pentru modelele de IA cu scop general.
Articolul 22 din RGPDPrevede garanții pentru persoanele fizice afectate de anumite decizii luate exclusiv pe cale automată.
Directiva revizuită privind răspunderea pentru produseExtinde normele UE privind răspunderea pentru produse la software și la produsele bazate pe inteligență artificială.
Italia
Legea națională privind IACompletează Legea UE privind IA cu norme naționale și măsuri de protecție specifice fiecărui sector.
Spania
Proiectul de lege privind guvernanța IACadrul național propus privind guvernanța și aplicarea legii în domeniul IA, care completează Legea UE privind IA.
Arabia Saudită
Principiile SDAIA privind etica IAPrincipii de guvernanță a IA bazate pe risc, care vizează confidențialitatea, securitatea, echitatea, siguranța și responsabilitatea.
Emiratele Arabe Unite
Carta Emiratelor Arabe Unite privind dezvoltarea și utilizarea IAPrincipii naționale care susțin utilizarea responsabilă, sigură, transparentă și respectuoasă a drepturilor în domeniul IA.
Autoritatea pentru Inteligență Artificială și DateAutoritate federală care supraveghează IA, datele și guvernanța digitală la nivel național.
Coreea de Sud
Legea-cadru privind IACadru cuprinzător care acoperă IA cu impact ridicat, IA generativă, transparența și gestionarea riscurilor pe durata ciclului de viață.
Japonia
Legea privind promovarea IAStabilește orientarea națională a Japoniei pentru dezvoltarea și adoptarea IA în condiții de siguranță și în beneficiul tuturor.
Linii directoare privind IA pentru mediul de afaceriOrientări privind siguranța, confidențialitatea, securitatea, transparența, responsabilitatea și utilizarea responsabilă a IA.
Singapore
Cadrul model de guvernanță pentru IA generativăCadru de guvernanță care acoperă aspectele legate de responsabilitate, date, securitate, testare și implementarea responsabilă a IA.
AI VerifyCadru de testare și set de instrumente pentru evaluarea practicilor responsabile de guvernanță în domeniul IA.
Australia
Standard voluntar privind siguranța IAOferă măsuri de protecție pentru dezvoltarea și implementarea sigură și responsabilă a IA.

SUA - La nivel federal

Ordonanța executivă nr. 14179Directivă federală care promovează inovarea în domeniul inteligenței artificiale și reduce barierele de reglementare.
Planul de acțiune al Statelor Unite în domeniul IAFoaie de parcurs federală axată pe inovarea în domeniul IA, infrastructura și leadershipul internațional.
Ordonanța executivă nr. 14365Vizează crearea unui cadru național de politici în domeniul IA și abordează legile statale contradictorii privind IA.
Recomandări privind cadrul național de politică în domeniul IARecomandări legislative privind siguranța IA, guvernanța, replicile digitale și infrastructura.
Ordinul executiv nr. 14409Inițiativă federală axată pe securitatea cibernetică avansată bazată pe inteligența artificială și pe cooperarea voluntară în cadrul modelului „frontier”.
Cadrul NIST pentru gestionarea riscurilor legate de IACadru pentru guvernanța, identificarea, măsurarea și gestionarea riscurilor pe parcursul întregului ciclu de viață al IA.
Legea „TAKE IT DOWN”Legea federală care vizează imaginile intime obținute fără consimțământ, inclusiv deepfake-urile generate de IA.
Aplicarea legislației privind IA de către FTCAplică legile existente privind protecția consumatorilor în cazul utilizărilor înșelătoare, neloiale sau dăunătoare ale IA.

SUA - Stat

Legea privind inteligența artificială din ColoradoImpune transparență și divulgarea informațiilor privind sistemele automatizate utilizate în luarea deciziilor cu consecințe importante.
Proiectul de lege SB 53 din CaliforniaStabilește cerințe privind siguranța, guvernanța și transparența pentru dezvoltatorii de IA de frontieră.
Proiectul de lege AB 2013 din CaliforniaImpune dezvoltatorilor de IA generativă să dezvăluie informații despre seturile de date utilizate pentru antrenare.
Proiectul de lege SB 942 din CaliforniaStabilește cerințe privind divulgarea și proveniența conținutului generat de inteligența artificială.
Legea privind politica în domeniul inteligenței artificiale din UtahImpune divulgarea informațiilor privind anumite interacțiuni cu consumatorii care implică IA generativă.
Legea din Texas privind guvernanța responsabilă în domeniul inteligenței artificialeRestricționează anumite utilizări dăunătoare ale IA și instituie mecanisme statale de guvernanță în domeniul IA.
Legea locală nr. 144Impune efectuarea de audituri privind discriminarea și asigurarea transparenței în cazul instrumentelor automatizate de luare a deciziilor în materie de angajare.
Legea privind interviurile video bazate pe inteligență artificialăStabilește cerințele privind notificarea, consimțământul, partajarea și ștergerea în cazul interviurilor video analizate cu ajutorul IA.
HB 3773Interzice utilizarea discriminatorie a inteligenței artificiale în luarea deciziilor privind angajarea și impune obligativitatea informării angajaților.

Canada

Legea privind inteligența artificială și dateleProiect de cadru federal privind IA care nu a fost adoptat.
Codul de conduită voluntar privind IA generativăPrincipii pentru dezvoltarea și gestionarea responsabilă a sistemelor avansate de IA generativă.
Directiva privind luarea automată a deciziilorReglementează sistemele de luare automată a deciziilor utilizate de instituțiile federale canadiene.
Legea nr. 25Impune transparență și mecanisme de revizuire pentru anumite decizii automatizate care utilizează date cu caracter personal.
PIPEDALegea federală privind protecția datelor cu caracter personal care reglementează utilizarea informațiilor cu caracter personal în cadrul activităților comerciale, inclusiv în domeniul inteligenței artificiale.

Peru

Legea nr. 31814Cadrul național de promovare a adoptării IA în condiții de siguranță, transparență, responsabilitate și respectarea drepturilor.

Brazilia

Proiectul de lege privind inteligența artificială PL 2338/2023Proiect de cadru privind IA bazat pe riscuri, care vizează sistemele interzise și cele cu risc ridicat.
Articolul 20 din LGPDPrevede drepturile referitoare la deciziile automatizate bazate pe date cu caracter personal.

Regatul Unit

Cadrul de reglementare „Pro Innovation AI”Principii intersectoriale aplicate de autoritățile de reglementare existente din Regatul Unit, în locul unei singure autorități de reglementare în domeniul IA.
Institutul pentru Securitatea IAOrganism guvernamental axat pe evaluarea riscurilor de securitate generate de sistemele avansate de inteligență artificială.
Legea privind utilizarea și accesul la date din 2025Actualizează normele și măsurile de protecție referitoare la luarea automată a deciziilor și la datele cu caracter personal.
Legea privind siguranța online din 2023Reglementează conținutul online ilegal și dăunător, inclusiv anumite tipuri de conținut generat de inteligența artificială.
Proiectul de lege privind reglementarea inteligenței artificialePropunere legislativă privind guvernanța centralizată a IA și obligații organizaționale suplimentare.

Europa

Convenția Consiliului Europei privind IAStabilește principii privind IA în concordanță cu drepturile omului, democrația și statul de drept.

Uniunea Europeană

Legea UE privind inteligența artificialăLegislație cuprinzătoare privind inteligența artificială, bazată pe evaluarea riscurilor, care vizează sistemele de IA interzise, cele cu risc ridicat și cele de uz general.
Codul de bune practici privind IA de uz generalOrientări privind punerea în aplicare a cerințelor Legii privind IA pentru modelele de IA cu scop general.
Articolul 22 din RGPDPrevede garanții pentru persoanele fizice afectate de anumite decizii luate exclusiv pe cale automată.
Directiva revizuită privind răspunderea pentru produseExtinde normele UE privind răspunderea pentru produse la software și la produsele bazate pe inteligență artificială.

Italia

Legea națională privind IACompletează Legea UE privind IA cu norme naționale și măsuri de protecție specifice fiecărui sector.

Spania

Proiectul de lege privind guvernanța IACadrul național propus privind guvernanța și aplicarea legii în domeniul IA, care completează Legea UE privind IA.

Arabia Saudită

Principiile SDAIA privind etica IAPrincipii de guvernanță a IA bazate pe risc, care vizează confidențialitatea, securitatea, echitatea, siguranța și responsabilitatea.

Emiratele Arabe Unite

Carta Emiratelor Arabe Unite privind dezvoltarea și utilizarea IAPrincipii naționale care susțin utilizarea responsabilă, sigură, transparentă și respectuoasă a drepturilor în domeniul IA.
Autoritatea pentru Inteligență Artificială și DateAutoritate federală care supraveghează IA, datele și guvernanța digitală la nivel național.

Coreea de Sud

Legea-cadru privind IACadru cuprinzător care acoperă IA cu impact ridicat, IA generativă, transparența și gestionarea riscurilor pe durata ciclului de viață.

Japonia

Legea privind promovarea IAStabilește orientarea națională a Japoniei pentru dezvoltarea și adoptarea IA în condiții de siguranță și în beneficiul tuturor.
Linii directoare privind IA pentru mediul de afaceriOrientări privind siguranța, confidențialitatea, securitatea, transparența, responsabilitatea și utilizarea responsabilă a IA.

Singapore

Cadrul model de guvernanță pentru IA generativăCadru de guvernanță care acoperă aspectele legate de responsabilitate, date, securitate, testare și implementarea responsabilă a IA.
AI VerifyCadru de testare și set de instrumente pentru evaluarea practicilor responsabile de guvernanță în domeniul IA.

Australia

Standard voluntar privind siguranța IAOferă măsuri de protecție pentru dezvoltarea și implementarea sigură și responsabilă a IA.

Conceput special pentru fiecare sector

Protejați fluxurile de lucru critice din domeniul IA împotriva datelor nesigure, a modelelor rău intenționate și a expunerii datelor sensibile, cu ajutorul unei soluții de securitate pe mai multe niveluri, axată pe prevenire, concepută pentru medii specifice fiecărui sector.

Întrebări frecvente

Securitatea IA la nivel de întreprindere protejează datele, modelele, spațiul de stocare și interacțiunile care stau la baza sistemelor de IA. Aceasta contribuie la reducerea riscurilor generate de conținutul rău intenționat, expunerea datelor sensibile, modelele nesigure, injectarea de prompturi și alte amenințări pe parcursul întregului ciclu de viață al IA.

OPSWAT AI Security protejează fișierele și datele în cadrul fluxurilor de antrenare a IA, al stocării datelor și modelelor, al modelelor LLM open-source, al sistemelor RAG, al interacțiunilor cu chatbot-urile și al punctelor finale de inferență.

OPSWAT inspectează, curăță și controlează datele structurate și nestructurate înainte și pe parcursul parcursului lor prin fluxurile de antrenare ale IA, contribuind la prevenirea transformării conținutului rău intenționat și a datelor sensibile în date de intrare de încredere pentru IA.

OPSWAT valida datele înainte de transfer și poate utiliza tehnologia MetaDefender Diode pentru a permite transferul securizat, într-un singur sens, al datelor aprobate către medii protejate.

OPSWAT analizează modelele LLM open-source, fișierele de model și artefactele asociate pentru a detecta programe malware, conținut rău intenționat și date sensibile înainte ca acestea să fie introduse în mediile de IA ale întreprinderii.

OPSWAT analizează fișierele și conținutul schimbat prin intermediul intrărilor și ieșirilor chatbot-urilor, al sistemelor RAG și al punctelor finale de inferență, pentru a contribui la identificarea și prevenirea injectării de prompturi și a altor tipuri de conținut rău intenționat în aplicațiile de IA.

OPSWAT identifică și controlează informațiile sensibile în cadrul fluxurilor de date AI, al sistemelor de stocare, al modelelor, al fluxurilor de lucru RAG și al interacțiunilor cu modelele de limbaj de mare capacitate (LLM), pentru a contribui la prevenirea expunerii sau scurgerii accidentale a acestora.

Firewall-urile bazate pe IA se concentrează, de obicei, pe interacțiunile din timpul rulării cu aplicațiile de IA. „ OPSWAT ” aplică o strategie de securitate pe mai multe niveluri, axată pe prevenire, într-un mediu de IA mai amplu, care include fluxurile de date, stocarea, fișierele de modele, interacțiunile cu modelele de limbaj de mare capacitate (LLM), sistemele RAG și punctele finale de inferență.

OPSWAT combinează mai multe tehnologii de inspecție, detectare, clasificare și igienizare pentru a identifica și neutraliza riscurile la nivelul datelor, modelelor și interacțiunilor bazate pe inteligența artificială, înainte ca conținutul rău intenționat sau datele sensibile să se poată propaga în aval.

OPSWAT ajută organizațiile să aplice măsuri de securitate și de control al datelor în mediile de IA la nivel de întreprindere, pentru a proteja informațiile sensibile, a asigura respectarea politicilor interne și a răspunde cerințelor în continuă evoluție din domeniul reglementării, guvernanței și protecției datelor.

Sunteți gata să vă transformați IA la nivel de întreprindere cu ajutorul „ Secure ”?

Completați formularul și vă vom contacta în termen de o zi lucrătoare.

Inovația în domeniul IA depinde de date de intrare de încredere. „ OPSWAT ” ajută organizațiile să inspecteze, să curețe, să clasifice și să controleze fișierele, datele, solicitările și sursele care alimentează modelele de IA, modelele lingvistice mari (LLM), fluxurile de lucru RAG, agenții, aplicațiile și fluxurile de lucru.

Alegerea a peste 2.100 de companii din întreaga lume.