Veri Akışlarını, Büyük Dil Modellerini ve Model Uç Noktalarını Koruma
Kurumsal yapay zekayı kötü niyetli içeriklerden, bozulmuş verilerden, komut satırı enjeksiyonundan ve hassas verilerin ifşasından koruyun. OPSWAT , verilerin alımı, depolanması, eğitim, büyük dil modelleriyle (LLM) etkileşimler, açık kaynaklı modeller ve çıkarım süreçleri boyunca dosya ve verileri inceler, temizler ve denetler.
- Çok Katmanlı Tehdit Önleme
- Hassas Verilerin Korunması
- Yapay Zeka Modeli ve İçerik Güvenliği
OPSWAT 'ın Güvendiği Kişiler
Hangi üçüncü taraf veri kümeleri vektör gömülerimizi aktif olarak bozuyor?
Yapay zeka bulut depolama sistemlerimizin içinde atıl durumda olan yükler nerede saklanıyor?
RAG veritabanımıza yüklenen dosyaların içinde hangi gizli kötü amaçlı yazılımlar pusuda bekliyor?
Eğitim kümelerimize girmeden önce sıfırıncı gün güvenlik açıklarını nasıl tespit edebiliriz?
Çalışanların yerel modellerimize zararlı kod yüklemesini engelleyen mekanizmalar nelerdir?
Hangi kurumsal kişisel tanımlanabilir bilgiler (PII) yanlışlıkla halka açık yapay zeka API’lerine sızıyor?
Dosyalar yapay zeka işleme zincirlerine ulaşmadan önce gizli ve hassas meta verileri nasıl temizleyebiliriz?
Seri hale getirilmiş bir model dosyası yüklendiğinde zararlı kodu nasıl çalıştırır?
Hangi açık kaynaklı model formatları, altyapımıza bulaşma riski açısından en yüksek tehlikeyi oluşturmaktadır?
Bir temsilcinin sahte bir belge oluşturup oluşturmadığını veya işleyip işlemediğini nasıl tespit edebiliriz?
Neden harici yapay zeka model paketleri standart çevre güvenlik duvarlarımızı atlatıyor?
Güvenilir Olmayan Veriler, Yapay Zeka İş Akışlarında Risk Oluşturur
Kurumsal yapay zeka geliştirme süreci, kullanıcılardan, kurumsal uygulamalardan, veri depolarından, veritabanlarından, API’lerden, üçüncü taraf kaynaklardan ve harici modellerden gelen dosyalara ve verilere dayanır. Bu veriler, büyük dil modelleri (LLM’ler) ve dosyalar, uygun güvenlik denetimleri olmaksızın yapay zeka iş akışlarına girdiğinde, kötü amaçlı yazılımlar, hassas bilgiler ve tahrif edilmiş veriler, sonraki aşamadaki modelleri, ajanları ve uygulamaları etkileyebilir.
Komut Girişi, Yapay Zekanın Davranışını Etkiler
Kötü niyetli komutlar, gizli talimatlar ve güvenli olmayan çıktılar, büyük dil modelleri (LLM’ler) ve ajanlar üzerinde yapay zeka davranışını manipüle edebilir, hassas verileri ifşa edebilir veya istenmeyen eylemleri tetikleyebilir.
Hassas Veriler Yapay Zeka Yoluyla Açığa Çıkabilir
Gizli, düzenlemelere tabi, özel ve yüksek riskli veriler, komut istemlerine, eğitim veri kümelerine, bilgi erişim iş akışlarına ve yapay zeka uygulamalarına girebilir.
Kötü Amaçlı Dosyalar Yapay Zeka İş Akışlarını Tehlikeye Atabilir
Belgeler, arşivler, görseller, kodlar ve model dosyaları, gömülü nesneler, komut dosyaları, meta veriler ve iç içe geçmiş içerik barındırabilir. Bunların her biri, kötü amaçlı yazılım ve gizli yüklerden veri sızıntısına kadar çeşitli riskler doğurur.
Doğrulanmamış Yapay Zeka Varlıkları Risk Oluşturabilir
Model dosyaları, veri kümeleri, not defterleri, arşivler ve destekleyici öğeler genellikle iç ekiplerden, üçüncü taraflardan ve açık kaynaklı kaynaklardan yapay zeka ortamlarına girer. İncelenmedikleri takdirde, bu varlıklar eğitim, değerlendirme, depolama ve dağıtım iş akışlarına kötü amaçlı yazılım, hassas veriler, güvenlik açığı bulunan bileşenler veya güvenli olmayan dosyalar taşıyabilir.
Secure Kurumsal Yapay Zeka Geliştirmenin Her Aşaması
OPSWAT AI’ya veri sağlayan sistemler, kurumsal ortamlara entegre edilen modeller ve büyük dil modelleri (LLM’ler) ile çıkarım uç noktaları üzerinden gerçekleşen etkileşimler genelinde, önleme odaklı çok katmanlı bir güvenlik yaklaşımı uygular.
Yapay Zeka Eğitim Süreçleri Boyunca Verileri Koruyun
Secure Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerin yapay zeka eğitim ortamlarına girişi, bu ortamlarda dolaşımı ve depolanması sırasında. OPSWAT , kötü niyetli içeriklerin ve hassas verilerin güvenilir yapay zeka girdisi haline gelmesini önlemek için çok katmanlı denetim ve önleme tedbirleri uygular.
Dağıtımdan Önce Yapay Zeka Modeli Çıktılarını İnceleme
Model dosyalarını, arşivleri, not defterlerini, yapılandırma dosyalarını ve destekleyici öğeleri, kurumsal yapay zeka ortamlarına aktarılmadan önce tarayın. OPSWAT , depolama, aktarım ve dağıtım iş akışları genelinde dosya tabanlı tehditleri, hassas verileri ve riskli varlıkları tespit etmenize yardımcı olur.
Secure LLM Dosya ve Veri Alışverişi
Çalışanlar, müşteriler ve uygulamalar, LLM destekli iş akışlarına dosya, komut ve alınan içerikleri gönderebilir. OPSWAT , riskli dosyalar veya hassas veriler yapay zeka asistanlarına, RAG sistemlerine, sohbet robotlarına veya sonraki aşamadaki uygulamalara ulaşmadan önce bu veri alışverişlerinin incelenmesine, temizlenmesine ve kontrol edilmesine yardımcı olur.
Yapay Zeka Veri Saldırı Zincirini Bozun
Tehditler, dosyalar, veriler ve girdiler aracılığıyla yapay zeka/makine öğrenimi iş akışlarına yayılabilir. OPSWAT , içeriklerin aşağı akışta herhangi bir etki yaratmadan önce bunları inceler, temizler ve denetler.
Kurumsal Yapay Zeka İş Akışlarını Koruyun
OPSWAT ’ın AI Security çözümünü, dosyaların ve verilerin yapay zeka iş akışlarına girdiği, bu iş akışları içinde aktığı veya bu iş akışları tarafından kullanıldığı her yerde devreye alın. Güvenilmeyen içeriği inceleyin ve temizleyin, dosya kaynaklı tehditleri engelleyin ve eğitim boru hatları, RAG, büyük dil modelleri (LLM’ler), ajanlar ve yapay zeka uygulamaları genelinde hassas verileri kontrol edin.
Kurumsal Yapay Zeka için Çok Katmanlı Önleme
OPSWAT Gelişmiş tehdit algılama, içerik denetimi, veri koruma ve temizleme özelliklerini bir araya getirerek, kötü niyetli içerik veya hassas verilerin yapay zeka ortamında yayılmadan önce yapay zeka veri akışlarını, modellerini, depolama alanlarını ve büyük dil modelleriyle (LLM) yapılan etkileşimleri güvence altına alır.
Yapay Zeka İş Akışları Arasında Aktarılan Verileri Koruyun
Secure İşletmenin yapay zekasının dayandığı içerik; eğitim, RAG, LLM, ajan ve uygulama iş akışları genelinde yer alan dosyalar, veri kümeleri, veri havuzları, yüklenen veriler, erişilen kaynaklar ve diğer iş verileri dahil.
LLM Modeli ve Supply Chain Tehditlerini Önleme
Açık kaynaklı büyük dil modellerini (LLM’ler), model dosyalarını ve ilgili bileşenleri, kurumsal yapay zeka ortamlarına dahil edilmeden önce kötü amaçlı yazılım, zararlı içerik ve hassas veriler açısından tarayın.
Giriş ve Çıkışlardan Hassas Verileri Kontrol Etme
Eğitim, veri erişimi, üretken yapay zeka ve ajan tabanlı iş akışları boyunca aktarılan, yasal düzenlemelere tabi, gizli, özel ve diğer hassas verileri tespit edin ve koruyun.
AI Geliştirme Sürecinin Tamamına “Önce Önleme” Güvenlik Yaklaşımını Uygulayın
Kötü niyetli veya hassas içeriklerin, sonraki aşamadaki yapay zeka sistemleri tarafından güvenilir kabul edilmeden, işlenmeden veya bunlara göre hareket edilmeden önce riski azaltmak amacıyla yapay zeka/makine öğrenimi iş akışlarının tamamında güvenlik denetimleri uygulayın.
OPSWAT MetaDefender Platformu tarafından desteklenmektedir
MetaDefender u, kurumsal yapay zeka geliştirme sürecindeki çeşitli riskleri ele almak üzere tasarlanmış bir güvenlik ürünleri portföyünü desteklemektedir. Veri alımı ve depolamadan model güvenliği ve yapay zeka etkileşimlerine kadar, her bir ürün, yapay zeka ortamının kritik bir bölümüne kanıtlanmış OPSWAT önleme teknolojilerini sunmaktadır.
AI Uyumluluğu ve Veri Yönetişimine Destek
Doğrulanmamış veriler ve kötü niyetli LLM modelleri, tehditlere yol açabilir, hassas bilgileri açığa çıkarabilir ve uyumluluk riskini artırabilir. OPSWAT , kurumsal yapay zeka genelinde içerik denetimi, veri sınıflandırması, model taraması ve otomatik arındırma özellikleriyle bu riski azaltmaya yardımcı olur.
- Daha fazla bilgi edinmek için tıklayınABD - Federal 8 çerçeve
- Daha fazla bilgi edinmek için tıklayınABD - Eyalet 9 çerçeve
- Daha fazla bilgi edinmek için tıklayınKanada 5 çerçeve
- Daha fazla bilgi edinmek için tıklayınPeru 1 çerçeve
- Daha fazla bilgi edinmek için tıklayınBrezilya 2 çerçeve
- Daha fazla bilgi edinmek için tıklayınBirleşik Krallık 5 çerçeve
- Daha fazla bilgi edinmek için tıklayınAvrupa 1 çerçeve
- Daha fazla bilgi edinmek için tıklayınAvrupa Birliği 4 çerçeve
- Daha fazla bilgi edinmek için tıklayınİtalya 1 çerçeve
- Daha fazla bilgi edinmek için tıklayınİspanya 1 çerçeve
- Daha fazla bilgi edinmek için tıklayınSuudi Arabistan 1 çerçeve
- Daha fazla bilgi edinmek için tıklayınBAE 2 çerçeve
- Daha fazla bilgi edinmek için tıklayınGüney Kore 1 çerçeve
- Daha fazla bilgi edinmek için tıklayınJaponya 2 çerçeve
- Daha fazla bilgi edinmek için tıklayınSingapur 2 çerçeve
- Daha fazla bilgi edinmek için tıklayınAvustralya 1 çerçeve
Her Sektör İçin Özel Olarak Tasarlanmış
Sektöre özgü ortamlar için tasarlanmış, önleme odaklı çok katmanlı güvenlik yaklaşımıyla kritik yapay zeka iş akışlarını güvenilir olmayan verilerden, kötü niyetli modellerden ve hassas verilerin açığa çıkmasından koruyun.
Enerji
Secure mühendislik çizimleri, SCADA verileri, denetim raporları ve altyapı verileri, yapay zeka iş akışlarına girmeden önce.
Hükümet
Yapay zeka destekli sistemlere girmeden önce hassas, görev açısından kritik ve dışarıdan aktarılan verileri kontrol edin.
Finansal Hizmetler
Yapay zeka destekli iş akışlarında kötü niyetli belgelerin sisteme alınması, müşteri verilerinin ifşa edilmesi ve uyumluluk ihlalleri riskini azaltın.
Üretim
Secure AI sistemlerine bağlı tasarım dosyaları, tedarikçi belgeleri, operasyonel veriler ve üretim iş akışları.
Önerilen Kaynaklar
Secure Veri Akışı ve LLM UygulamalarıCore MetaDefender Core
Finans Hizmetleri OPSWAT : Finans Sektörü için Secure Yenilikleri
SSS
Kurumsal yapay zeka güvenliği, yapay zeka sistemlerini destekleyen verileri, modelleri, depolama alanlarını ve etkileşimleri korur. Yapay zeka yaşam döngüsü boyunca kötü niyetli içerik, hassas verilerin ifşa edilmesi, güvenli olmayan modeller, komut satırı enjeksiyonları ve diğer tehditlerden kaynaklanan risklerin azaltılmasına yardımcı olur.
OPSWAT AI Security, yapay zeka eğitim süreçleri, veri ve model depolama, açık kaynaklı LLM modelleri, RAG sistemleri, sohbet robotu etkileşimleri ve çıkarım uç noktaları genelinde dosya ve verileri korur.
OPSWAT Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri, yapay zeka eğitim süreçlerine girmeden önce ve bu süreçler boyunca inceler, temizler ve denetler; böylece kötü niyetli içeriklerin ve hassas verilerin güvenilir yapay zeka girdisi haline gelmesini önlemeye yardımcı olur.
OPSWAT , verileri aktarımdan önce OPSWAT ve MetaDefender Diode teknolojisini kullanarak onaylanmış verilerin korunan ortamlara güvenli bir şekilde tek yönlü aktarılmasını sağlayabilir.
OPSWAT Kurumsal yapay zeka ortamlarına dahil edilmeden önce açık kaynaklı büyük dil modellerini (LLM), model dosyalarını ve ilgili bileşenleri kötü amaçlı yazılım, zararlı içerik ve hassas veriler açısından tarar.
OPSWAT Chatbot giriş ve çıkışları, RAG sistemleri ve çıkarım uç noktaları aracılığıyla paylaşılan dosyaları ve içeriği inceleyerek, komut satırı enjeksiyonlarının ve diğer zararlı içeriklerin yapay zeka uygulamalarına ulaşmasını tespit etmeye ve önlemeye yardımcı olur.
OPSWAT Yapay zeka veri akışları, depolama alanları, modeller, RAG iş akışları ve büyük dil modelleri (LLM) etkileşimleri genelinde hassas bilgileri tespit eder ve denetler; böylece istenmeyen ifşa veya sızıntıların önlenmesine yardımcı olur.
AI güvenlik duvarları genellikle AI uygulamalarıyla çalışma zamanı etkileşimlerine odaklanır. OPSWAT , veri boru hatları, depolama, model dosyaları, LLM etkileşimleri, RAG sistemleri ve çıkarım uç noktalarını da içeren daha geniş bir AI ortamında, önleme odaklı çok katmanlı bir güvenlik yaklaşımı uygular.
OPSWAT veriler, modeller ve yapay zeka etkileşimleri genelinde riskleri tespit etmek ve etkisiz hale getirmek için çeşitli denetim, tespit, sınıflandırma ve temizleme teknolojilerini bir araya getirir; böylece kötü niyetli içerik veya hassas verilerin sistemin ilerleyen aşamalarına yayılmasını önler.
OPSWAT Kuruluşların, hassas bilgileri korumak, iç politikaları uygulamak ve sürekli gelişen düzenleme, yönetişim ve veri koruma gerekliliklerini desteklemek amacıyla kurumsal yapay zeka ortamlarında güvenlik ve veri denetimlerini uygulamasına yardımcı olur.
Kurumsal yapay zekanızı “ Secure ” ile geliştirmeye hazır mısınız?
Formu doldurun, 1 iş günü içinde sizinle iletişime geçelim.
Yapay zeka alanındaki yenilikler, güvenilir girdilere bağlıdır. OPSWAT , kuruluşların yapay zeka modellerine, büyük dil modellerine (LLM’ler), RAG iş akışlarına, ajanlara, uygulamalara ve iş akışlarına beslenen dosyaları, verileri, komut istemlerini ve kaynakları incelemesine, temizlemesine, sınıflandırmasına ve kontrol etmesine yardımcı olur.
