Bảo vệ các đường ống dữ liệu, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) và các điểm cuối mô hình
Bảo vệ hệ thống AI doanh nghiệp khỏi nội dung độc hại, dữ liệu bị làm giả, việc chèn lời nhắc trái phép và rò rỉ dữ liệu nhạy cảm. Giải pháp “ OPSWAT ” kiểm tra, làm sạch và kiểm soát các tệp tin và dữ liệu trong suốt các giai đoạn thu thập, lưu trữ, huấn luyện, tương tác với mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), mô hình mã nguồn mở và quá trình suy luận.
- Phòng ngừa mối đe dọa đa lớp
- Bảo vệ dữ liệu nhạy cảm
- Mô hình AI và an ninh nội dung
OPSWAT được tin cậy bởi
Những bộ dữ liệu của bên thứ ba nào đang gây ra sự sai lệch nghiêm trọng cho các mô hình nhúng vectơ của chúng ta?
Các tải trọng không hoạt động đang ẩn náu ở đâu bên trong các hệ thống lưu trữ đám mây AI của chúng ta?
Có những phần mềm độc hại ẩn nào đang rình rập trong các tệp được tải lên cơ sở dữ liệu RAG của chúng tôi?
Làm thế nào để chúng ta phát hiện các lỗ hổng zero-day trước khi chúng xâm nhập vào các cụm máy chủ đào tạo của chúng ta?
Những cơ chế nào ngăn chặn nhân viên tải mã độc lên các mô hình cục bộ của chúng ta?
Những thông tin cá nhân (PII) nào của doanh nghiệp đang vô tình bị rò rỉ vào các API AI công khai?
Làm thế nào để chúng ta loại bỏ các siêu dữ liệu ẩn và nhạy cảm trước khi các tệp được đưa vào các quy trình xử lý AI của chúng ta?
Khi được tải vào, tệp mô hình được phân mảnh sẽ thực thi mã độc hại như thế nào?
Những định dạng mô hình mã nguồn mở nào tiềm ẩn nguy cơ lây nhiễm cao nhất đối với cơ sở hạ tầng của chúng ta?
Làm thế nào để chúng ta phát hiện xem một nhân viên có tạo ra hoặc xử lý một tài liệu giả mạo hay không?
Tại sao các gói mô hình AI bên ngoài lại có thể vượt qua các tường lửa biên tiêu chuẩn của chúng ta?
Dữ liệu không đáng tin cậy gây ra rủi ro trong toàn bộ quy trình làm việc của trí tuệ nhân tạo
Việc phát triển AI trong doanh nghiệp phụ thuộc vào các tệp tin và dữ liệu từ người dùng, các ứng dụng doanh nghiệp, kho lưu trữ, cơ sở dữ liệu, API, các nguồn bên thứ ba và các mô hình bên ngoài. Khi những dữ liệu, mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) và tệp tin này được đưa vào quy trình làm việc của AI mà không có các biện pháp kiểm soát bảo mật phù hợp, phần mềm độc hại, thông tin nhạy cảm và dữ liệu bị thao túng có thể ảnh hưởng đến các mô hình, tác nhân và ứng dụng ở các giai đoạn tiếp theo.
Việc chèn lời nhắc giúp điều khiển hành vi của AI
Các lời nhắc độc hại, hướng dẫn ẩn và kết quả đầu ra không an toàn có thể thao túng hành vi của AI, làm lộ dữ liệu nhạy cảm hoặc kích hoạt các hành động ngoài ý muốn trên các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và các tác nhân.
Dữ liệu nhạy cảm có thể bị rò rỉ thông qua trí tuệ nhân tạo
Dữ liệu bí mật, dữ liệu thuộc diện quản lý, dữ liệu độc quyền và dữ liệu rủi ro cao có thể xuất hiện trong các lời nhắc, tập dữ liệu huấn luyện, quy trình truy xuất và các ứng dụng trí tuệ nhân tạo.
Các tệp độc hại có thể gây ảnh hưởng đến quy trình làm việc của AI
Các tài liệu, tài liệu lưu trữ, hình ảnh, mã nguồn và tệp mô hình có thể chứa các đối tượng nhúng, tập lệnh, siêu dữ liệu và nội dung lồng nhau. Mỗi yếu tố này đều tiềm ẩn những rủi ro riêng biệt, từ phần mềm độc hại và các tải trọng ẩn cho đến rò rỉ dữ liệu.
Các tài sản AI chưa được xác minh có thể gây ra rủi ro
Các tệp mô hình, tập dữ liệu, sổ ghi chép, tệp lưu trữ và các tài liệu hỗ trợ thường được đưa vào môi trường AI từ các nhóm nội bộ, bên thứ ba và các nguồn mã nguồn mở. Nếu không được kiểm tra, những tài sản này có thể mang theo phần mềm độc hại, dữ liệu nhạy cảm, các thành phần dễ bị tấn công hoặc các tệp không an toàn vào các quy trình huấn luyện, đánh giá, lưu trữ và triển khai.
Secure Mỗi giai đoạn trong quá trình phát triển trí tuệ nhân tạo (AI) cho doanh nghiệp
OPSWAT Áp dụng phương thức bảo mật đa lớp, ưu tiên phòng ngừa đối với dữ liệu cung cấp cho AI, các mô hình được triển khai trong môi trường doanh nghiệp, cũng như các tương tác diễn ra thông qua các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) và các điểm cuối suy luận.
Bảo vệ dữ liệu trong các quy trình huấn luyện AI
Secure dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu không có cấu trúc khi chúng được đưa vào, di chuyển qua và được lưu trữ trong các môi trường huấn luyện AI. Giải pháp “ OPSWAT ” áp dụng nhiều lớp kiểm tra và phòng ngừa nhằm ngăn chặn nội dung độc hại và dữ liệu nhạy cảm trở thành đầu vào đáng tin cậy cho hệ thống AI.
Kiểm tra các thành phần của mô hình AI trước khi triển khai
Quét các tệp mô hình, tệp lưu trữ, sổ ghi chép, tệp cấu hình và các tài liệu hỗ trợ trước khi chúng được đưa vào môi trường AI của doanh nghiệp. Dịch vụ Kiểm tra Tệp ( OPSWAT ) giúp phát hiện các mối đe dọa liên quan đến tệp, dữ liệu nhạy cảm và tài sản rủi ro trong các quy trình lưu trữ, truyền tải và triển khai.
Secure Trao đổi tệp và dữ liệu LLM
Nhân viên, khách hàng và các ứng dụng có thể gửi tệp tin, lời nhắc và nội dung đã trích xuất vào các quy trình làm việc được hỗ trợ bởi mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Dịch vụ Quản lý Dữ liệu và Tệp tin ( OPSWAT ) giúp kiểm tra, làm sạch và kiểm soát các giao dịch này trước khi các tệp tin tiềm ẩn rủi ro hoặc dữ liệu nhạy cảm đến tay các trợ lý AI, hệ thống RAG, chatbot hoặc các ứng dụng ở giai đoạn sau.
Phá vỡ chuỗi tấn công dữ liệu AI
Các mối đe dọa có thể lây lan qua các quy trình làm việc AI/ML thông qua tệp tin, dữ liệu và các đầu vào. Công cụ Kiểm tra Đầu vào ( OPSWAT ) kiểm tra, làm sạch và kiểm soát nội dung trước khi chúng gây ra tác động đến các giai đoạn tiếp theo.
Bảo vệ các quy trình làm việc AI quan trọng của doanh nghiệp
Triển khai giải pháp bảo mật AI “ OPSWAT ” tại mọi điểm mà tệp tin và dữ liệu được đưa vào, di chuyển qua hoặc được sử dụng trong các quy trình làm việc của AI. Kiểm tra và làm sạch nội dung không đáng tin cậy, ngăn chặn các mối đe dọa từ tệp tin, đồng thời kiểm soát dữ liệu nhạy cảm trên toàn bộ các quy trình huấn luyện, RAG, mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), các tác nhân và ứng dụng AI.
Phương pháp phòng ngừa đa tầng cho trí tuệ nhân tạo (AI) trong doanh nghiệp
OPSWAT kết hợp các tính năng phát hiện mối đe dọa tiên tiến, kiểm tra nội dung, bảo vệ dữ liệu và làm sạch dữ liệu để bảo vệ các đường ống dữ liệu AI, các mô hình, kho lưu trữ và các tương tác với mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trước khi nội dung độc hại hoặc dữ liệu nhạy cảm có thể lan truyền trong môi trường AI.
Bảo vệ dữ liệu được truyền qua các quy trình làm việc AI
Secure các nội dung mà AI doanh nghiệp phụ thuộc vào, bao gồm tệp tin, tập dữ liệu, kho lưu trữ, dữ liệu được tải lên, các nguồn thông tin được trích xuất và các dữ liệu kinh doanh khác trong các quy trình huấn luyện, RAG, LLM, tác nhân và ứng dụng.
Ngăn chặn các mối đe dọa từ mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và các mô hình học máy không giám sát ( Supply Chain )
Quét các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mã nguồn mở, tệp mô hình và các thành phần liên quan để phát hiện phần mềm độc hại, nội dung độc hại và dữ liệu nhạy cảm trước khi chúng được đưa vào môi trường AI của doanh nghiệp.
Kiểm soát dữ liệu nhạy cảm từ các đầu vào và đầu ra
Phát hiện và bảo vệ dữ liệu thuộc diện quản lý, dữ liệu bí mật, dữ liệu độc quyền và các loại dữ liệu nhạy cảm khác trong quá trình di chuyển qua các quy trình đào tạo, truy xuất, AI tạo sinh và các quy trình làm việc tự động.
Áp dụng phương pháp “Phòng ngừa là ưu tiên hàng đầu” vào toàn bộ quá trình phát triển trí tuệ nhân tạo
Áp dụng các biện pháp kiểm soát an ninh trong toàn bộ quy trình làm việc của AI/ML nhằm giảm thiểu rủi ro trước khi các hệ thống AI ở các giai đoạn tiếp theo có thể tin cậy, xử lý hoặc thực hiện các hành động dựa trên nội dung độc hại hoặc nhạy cảm.
Được cung cấp bởi nền tảng OPSWAT MetaDefender
Nền tảng MetaDefender cung cấp nền tảng cho một danh mục các sản phẩm bảo mật được thiết kế để giải quyết các rủi ro khác nhau trong quá trình phát triển AI tại doanh nghiệp. Từ việc thu thập và lưu trữ dữ liệu cho đến bảo mật mô hình và các tương tác AI, mỗi sản phẩm đều mang đến các công nghệ phòng ngừa tấn công từ bên trong ( OPSWAT ) đã được chứng minh hiệu quả cho các phần quan trọng của môi trường AI.
Hỗ trợ tuân thủ AI và quản trị dữ liệu
Dữ liệu chưa được kiểm duyệt và các mô hình LLM độc hại có thể gây ra các mối đe dọa, làm lộ thông tin nhạy cảm và gia tăng rủi ro tuân thủ. Công cụ Kiểm tra Mô hình Trí tuệ Nhân tạo ( OPSWAT ) giúp giảm thiểu rủi ro đó thông qua việc kiểm tra nội dung, phân loại dữ liệu, quét mô hình và làm sạch dữ liệu tự động trên toàn bộ hệ thống AI của doanh nghiệp.
- Nhấp vào đây để tìm hiểu thêmHoa Kỳ - Liên bang 8 khung
- Nhấp vào đây để tìm hiểu thêmHoa Kỳ - Tiểu bang 9 khung
- Nhấp vào đây để tìm hiểu thêmCanada 5 khung
- Nhấp vào đây để tìm hiểu thêmPeru 1 khung
- Nhấp vào đây để tìm hiểu thêmBrazil 2 khung công tác
- Nhấp vào đây để tìm hiểu thêmVương quốc Anh 5 khuôn khổ
- Nhấp vào đây để tìm hiểu thêmChâu Âu 1 khung
- Nhấp vào đây để tìm hiểu thêmLiên minh Châu Âu 4 khuôn khổ
- Nhấp vào đây để tìm hiểu thêmÝ 1 khung
- Nhấp vào đây để tìm hiểu thêmTây Ban Nha 1 khung
- Nhấp vào đây để tìm hiểu thêmẢ Rập Xê Út 1 khung
- Nhấp vào đây để tìm hiểu thêmCác Tiểu vương quốc Ả Rập Thống nhất (UAE) 2 khuôn khổ
- Nhấp vào đây để tìm hiểu thêmHàn Quốc 1 khuôn khổ
- Nhấp vào đây để tìm hiểu thêmNhật Bản 2 khung công tác
- Nhấp vào đây để tìm hiểu thêmSingapore 2 khung
- Nhấp vào đây để tìm hiểu thêmÚc 1 khung
Được thiết kế chuyên dụng cho mọi lĩnh vực
Bảo vệ các quy trình làm việc quan trọng của AI khỏi dữ liệu không đáng tin cậy, các mô hình độc hại và rủi ro rò rỉ dữ liệu nhạy cảm nhờ giải pháp bảo mật nhiều lớp, ưu tiên phòng ngừa, được thiết kế dành riêng cho các môi trường đặc thù của từng ngành.
Năng lượng
Secure bản vẽ kỹ thuật, dữ liệu xuất từ hệ thống SCADA, báo cáo kiểm tra và dữ liệu cơ sở hạ tầng trước khi chúng được đưa vào quy trình làm việc dựa trên trí tuệ nhân tạo.
Chính phủ
Kiểm soát dữ liệu nhạy cảm, dữ liệu quan trọng đối với nhiệm vụ và dữ liệu được chuyển từ bên ngoài trước khi chúng được đưa vào các hệ thống ứng dụng trí tuệ nhân tạo.
Dịch vụ tài chính
Giảm thiểu rủi ro liên quan đến việc nhập tài liệu độc hại, rò rỉ dữ liệu khách hàng và vi phạm quy định trong các quy trình làm việc được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo.
Sản xuất
Secure các tệp thiết kế, tài liệu của nhà cung cấp, dữ liệu vận hành và quy trình sản xuất được kết nối với các hệ thống trí tuệ nhân tạo.
Tài nguyên được đề xuất
MetaDefender Core cho hạ tầng dữ liệu AI an toàn & ứng dụng LLM
OPSWAT ngành Dịch vụ Tài chính: Các giải pháp Secure dành cho ngành Tài chính
Hỏi đáp
Bảo mật AI doanh nghiệp bảo vệ dữ liệu, mô hình, hệ thống lưu trữ và các tương tác hỗ trợ các hệ thống AI. Giải pháp này giúp giảm thiểu rủi ro từ nội dung độc hại, việc lộ thông tin nhạy cảm, các mô hình không an toàn, việc chèn lời nhắc (prompt injection) và các mối đe dọa khác trong suốt vòng đời của AI.
OPSWAT Bảo mật AI bảo vệ các tệp tin và dữ liệu trên toàn bộ quy trình huấn luyện AI, kho lưu trữ dữ liệu và mô hình, các mô hình LLM mã nguồn mở, hệ thống RAG, các tương tác với chatbot và các điểm cuối suy luận.
OPSWAT kiểm tra, làm sạch và kiểm soát dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc trước và trong quá trình dữ liệu đi qua các quy trình huấn luyện AI, giúp ngăn chặn nội dung độc hại và dữ liệu nhạy cảm trở thành đầu vào đáng tin cậy cho hệ thống AI.
OPSWAT xác thực dữ liệu trước khi truyền tải và tận dụngData Diode MetaDefender Data Diode để cho phép việc di chuyển dữ liệu đã được phê duyệt theo hướng một chiều một cách an toàn vào các môi trường được bảo vệ.
OPSWAT quét các mô hình LLM mã nguồn mở, tệp mô hình và các thành phần liên quan để phát hiện phần mềm độc hại, nội dung độc hại và dữ liệu nhạy cảm trước khi chúng được đưa vào môi trường AI của doanh nghiệp.
OPSWAT kiểm tra các tệp tin và nội dung được trao đổi qua các đầu vào và đầu ra của chatbot, các hệ thống RAG và các điểm cuối suy luận nhằm giúp phát hiện và ngăn chặn việc chèn lệnh (prompt injection) cũng như các nội dung độc hại khác xâm nhập vào các ứng dụng AI.
OPSWAT xác định và kiểm soát thông tin nhạy cảm trong các đường ống dữ liệu AI, hệ thống lưu trữ, mô hình, quy trình làm việc RAG và các tương tác với mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) nhằm giúp ngăn chặn việc lộ thông tin hoặc rò rỉ ngoài ý muốn.
Các tường lửa AI thường tập trung vào các tương tác trong quá trình chạy với các ứng dụng AI. Giải pháp “ OPSWAT ” áp dụng cơ chế bảo mật nhiều lớp, ưu tiên phòng ngừa trên toàn bộ môi trường AI rộng lớn hơn, bao gồm các đường ống dữ liệu, hệ thống lưu trữ, tệp mô hình, tương tác với mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), hệ thống RAG và các điểm cuối suy luận.
OPSWAT kết hợp nhiều công nghệ kiểm tra, phát hiện, phân loại và khử trùng để xác định và vô hiệu hóa các rủi ro trong dữ liệu, mô hình và các tương tác AI trước khi nội dung độc hại hoặc dữ liệu nhạy cảm có thể lan truyền xuống các khâu tiếp theo.
OPSWAT giúp các tổ chức áp dụng các biện pháp kiểm soát an ninh và dữ liệu trên toàn bộ môi trường AI của doanh nghiệp nhằm bảo vệ thông tin nhạy cảm, thực thi các chính sách nội bộ, đồng thời đáp ứng các yêu cầu ngày càng phát triển về quy định, quản trị và bảo vệ dữ liệu.
Bạn đã sẵn sàng áp dụng phương pháp “ Secure ” cho hệ thống AI doanh nghiệp của mình chưa?
Điền vào mẫu và chúng tôi sẽ liên hệ trong vòng 1 ngày làm việc.
Sự đổi mới trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) phụ thuộc vào các dữ liệu đầu vào đáng tin cậy. “ OPSWAT ” giúp các tổ chức kiểm tra, làm sạch, phân loại và kiểm soát các tệp tin, dữ liệu, lời nhắc và nguồn thông tin được sử dụng để cung cấp cho các mô hình AI, mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), quy trình RAG, các tác nhân, ứng dụng và quy trình làm việc.
