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OPSWAT Segurança da IA

Proteção de fluxos de dados, modelos de linguagem de grande escala (LLMs) e pontos de extremidade de modelos

Proteja a IA empresarial contra conteúdos maliciosos, dados adulterados, injeção de prompts e exposição de dados sensíveis. O OPSWAT inspeciona, purifica e controla ficheiros e dados ao longo de todo o processo de ingestão, armazenamento, treino, interações com LLM, modelos de código aberto e inferência.

  • Prevenção de ameaças em várias camadas
  • Proteção de dados sensíveis
  • Modelo de IA e segurança dos conteúdos

OPSWAT tem a confiança de

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Clientes em todo o mundo
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Parceiros tecnológicos
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Endpoint Cert. Membros

Que conjuntos de dados de terceiros estão a corromper ativamente as nossas representações vetoriais?

Onde é que as cargas úteis inativas se escondem nos nossos sistemas de armazenamento na nuvem de IA?

Que malware oculto se esconde nos ficheiros carregados na nossa base de dados RAG?

Como é que detetamos exploits de dia zero antes de estes entrarem nos nossos clusters de treino?

Que mecanismos impedem os colaboradores de introduzir código malicioso nos nossos modelos locais?

Que tipo de informação pessoal identificável (PII) das empresas está a ser acidentalmente divulgada em APIs públicas de IA?

Como podemos remover metadados ocultos e confidenciais antes de os ficheiros chegarem aos nossos fluxos de trabalho de IA?

Como é que um ficheiro de modelo serializado executa código malicioso quando é carregado?

Quais são os formatos de modelos de código aberto que representam o maior risco de infetar a nossa infraestrutura?

Como é que detectamos se um agente gera ou processa um documento fraudulento?

Por que razão os pacotes de modelos de IA externos estão a contornar as nossas firewalls de perímetro padrão?

A NOVA REALIDADE

Os dados não fiáveis geram riscos em todos os fluxos de trabalho de IA

O desenvolvimento de IA empresarial depende de ficheiros e dados provenientes de utilizadores, aplicações empresariais, repositórios, bases de dados, APIs, fontes de terceiros e modelos externos. Quando estes dados, LLMs e ficheiros entram nos fluxos de trabalho de IA sem os controlos de segurança adequados, o malware, as informações confidenciais e os dados manipulados podem afetar os modelos, agentes e aplicações a jusante.

A injeção de prompts manipula o comportamento da IA

Solicitações maliciosas, instruções ocultas e resultados inseguros podem manipular o comportamento da IA, expor dados confidenciais ou desencadear ações indesejadas em modelos de linguagem de grande escala (LLMs) e agentes.

Os dados sensíveis podem ficar expostos através da IA

Os dados confidenciais, regulamentados, proprietários e de alto risco podem ser introduzidos em prompts, conjuntos de dados de treino, fluxos de trabalho de recuperação e aplicações de IA.

Os ficheiros maliciosos podem comprometer os fluxos de trabalho de IA

Os documentos, arquivos, imagens, código e ficheiros de modelos podem conter objetos incorporados, scripts, metadados e conteúdo aninhado. Cada um destes elementos apresenta riscos distintos, desde malware e cargas úteis ocultas até à fuga de dados.

Os recursos de IA não verificados podem representar um risco

Os ficheiros de modelos, conjuntos de dados, cadernos de trabalho, arquivos e artefactos de apoio são frequentemente introduzidos em ambientes de IA por equipas internas, terceiros e fontes de código aberto. Sem uma inspeção, estes recursos podem introduzir malware, dados sensíveis, componentes vulneráveis ou ficheiros inseguros nos fluxos de trabalho de treino, avaliação, armazenamento e implementação.

  • Entradas e saídas não seguras

    A injeção de prompts manipula o comportamento da IA

    Solicitações maliciosas, instruções ocultas e resultados inseguros podem manipular o comportamento da IA, expor dados confidenciais ou desencadear ações indesejadas em modelos de linguagem de grande escala (LLMs) e agentes.

  • Fuga de dados sensíveis

    Os dados sensíveis podem ficar expostos através da IA

    Os dados confidenciais, regulamentados, proprietários e de alto risco podem ser introduzidos em prompts, conjuntos de dados de treino, fluxos de trabalho de recuperação e aplicações de IA.

  • Ameaças relacionadas com ficheiros

    Os ficheiros maliciosos podem comprometer os fluxos de trabalho de IA

    Os documentos, arquivos, imagens, código e ficheiros de modelos podem conter objetos incorporados, scripts, metadados e conteúdo aninhado. Cada um destes elementos apresenta riscos distintos, desde malware e cargas úteis ocultas até à fuga de dados.

  • Trusted LLM Models

    Os recursos de IA não verificados podem representar um risco

    Os ficheiros de modelos, conjuntos de dados, cadernos de trabalho, arquivos e artefactos de apoio são frequentemente introduzidos em ambientes de IA por equipas internas, terceiros e fontes de código aberto. Sem uma inspeção, estes recursos podem introduzir malware, dados sensíveis, componentes vulneráveis ou ficheiros inseguros nos fluxos de trabalho de treino, avaliação, armazenamento e implementação.

Segurança da IA empresarial

Secure Todas as fases do desenvolvimento da IA empresarial

OPSWAT aplica uma estratégia de segurança em várias camadas, com prioridade na prevenção, aos dados que alimentam a IA, aos modelos implementados em ambientes empresariais e às interações que ocorrem através de modelos de linguagem de grande escala (LLMs) e pontos finais de inferência.

Proteger os dados ao longo dos fluxos de trabalho de treino de IA

Secure dados estruturados e não estruturados à medida que entram, circulam e são armazenados em ambientes de treino de IA. O « OPSWAT » aplica várias camadas de inspeção e prevenção para ajudar a impedir que conteúdos maliciosos e dados sensíveis se tornem entradas fiáveis para a IA.

Inspecionar os artefactos do modelo de IA antes da implementação

Analise ficheiros de modelos, arquivos, cadernos, ficheiros de configuração e artefactos de apoio antes de estes serem introduzidos em ambientes de IA empresariais. O OPSWAT ajuda a detetar ameaças baseadas em ficheiros, dados confidenciais e ativos de risco ao longo dos fluxos de trabalho de armazenamento, transferência e implementação.

Secure Intercâmbios de ficheiros e dados do LLM

Os colaboradores, os clientes e as aplicações podem enviar ficheiros, solicitações e conteúdos recuperados para fluxos de trabalho baseados em LLM. O « OPSWAT » ajuda a inspecionar, filtrar e controlar estas trocas antes que ficheiros de risco ou dados sensíveis cheguem aos assistentes de IA, aos sistemas RAG, aos chatbots ou às aplicações a jusante.

Interromper a cadeia de ataque aos dados de IA

As ameaças podem propagar-se pelos fluxos de trabalho de IA/ML através de ficheiros, dados e entradas. O « OPSWAT » inspeciona, purifica e controla o conteúdo antes que este tenha impacto nas etapas seguintes.

Proteger os fluxos de trabalho críticos de IA nas empresas

Implemente a segurança de IA « OPSWAT » em todos os pontos onde os ficheiros e os dados entram, transitam ou são utilizados por fluxos de trabalho de IA. Inspecione e purifique conteúdos não confiáveis, bloqueie ameaças baseadas em ficheiros e controle dados sensíveis em pipelines de treino, RAG, LLMs, agentes e aplicações de IA.

Secure Inserção de ficheiros de IASecure Condutas RAGPrevenção de perda de dados com IASegurança das aplicações de IA gerativaSecure MLOps e dados de treino
Porquê OPSWAT

Prevenção em várias camadas para a IA empresarial

OPSWAT combina deteção avançada de ameaças, inspeção de conteúdos, proteção de dados e sanitização para proteger os fluxos de dados de IA, os modelos, o armazenamento e as interações com modelos de linguagem de grande escala (LLM), antes que conteúdos maliciosos ou dados sensíveis possam propagar-se pelo ambiente de IA.

Proteger os dados que circulam nos fluxos de trabalho de IA

Secure o conteúdo do qual a IA empresarial depende, incluindo ficheiros, conjuntos de dados, repositórios, ficheiros carregados, fontes recuperadas e outros dados empresariais em fluxos de trabalho de treino, RAG, LLM, agentes e aplicações.

Prevenir ameaças relacionadas com modelos LLM e com o « Supply Chain »

Analise os LLMs de código aberto, os ficheiros de modelos e os artefactos associados, procurando malware, conteúdos maliciosos e dados sensíveis, antes de serem introduzidos nos ambientes de IA empresariais.

Controlar os dados confidenciais nas entradas e saídas

Detetar e proteger dados regulamentados, confidenciais, proprietários e outros dados sensíveis à medida que estes circulam por fluxos de trabalho de formação, recuperação, IA generativa e fluxos de trabalho autônomos.

Aplicar a abordagem «Prevenção em Primeiro Lugar» a todo o processo de desenvolvimento de IA

Aplicar controlos de segurança ao longo de todos os fluxos de trabalho de IA/ML para reduzir o risco antes que conteúdos maliciosos ou sensíveis possam ser considerados fiáveis, processados ou utilizados por sistemas de IA a jusante.

Desenvolvido pela OPSWAT MetaDefender Platform

A plataforma « MetaDefender » está na base de um conjunto de produtos de segurança concebidos para dar resposta a diferentes riscos no âmbito do desenvolvimento de IA nas empresas. Desde a recolha e armazenamento de dados até à segurança dos modelos e às interações de IA, cada produto integra tecnologias comprovadas de prevenção de « OPSWAT » numa parte crítica do ambiente de IA.

  • MetaDefender™ Core

  • MetaDefender™ Storage Security

  • MetaDefender™ Managed File Transfer

  • MetaDefender Aether™

  • MetaDefender™ Software Supply Chain

Apoiar a conformidade com a IA e a governação de dados

Dados não verificados e modelos LLM maliciosos podem representar ameaças, expor informações confidenciais e aumentar o risco de incumprimento normativo. O OPSWAT ajuda a reduzir esse risco através da inspeção de conteúdos, classificação de dados, análise de modelos e limpeza automatizada em toda a IA empresarial.

Mapa de Conformidade de Segurança da IA
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    EUA - Federal 8 quadros
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    EUA - Estado 9 quadros
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    Canadá 5 estruturas
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    Peru 1 estrutura
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    Brasil 2 estruturas
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    Reino Unido 5 estruturas
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EUA - Federal
Decreto Executivo n.º 14179Diretiva federal que promove a inovação em IA e reduz as barreiras regulamentares.
Plano de Ação dos EUA em matéria de IARoteiro federal centrado na inovação em IA, nas infraestruturas e na liderança internacional.
Decreto Presidencial n.º 14365Visa estabelecer um quadro normativo nacional em matéria de IA e resolver os conflitos entre as leis estaduais sobre IA.
Recomendações para o Quadro Nacional de Políticas em matéria de IARecomendações legislativas relativas à segurança, à governação, às réplicas digitais e às infraestruturas da IA.
Decreto Presidencial n.º 14409Iniciativa federal centrada na cibersegurança avançada com IA e na cooperação voluntária no âmbito do modelo «fronteira».
Estrutura de Gestão de Riscos de IA do NISTEstrutura para a governança, identificação, avaliação e gestão de riscos ao longo de todo o ciclo de vida da IA.
Lei TAKE IT DOWNLei federal que aborda imagens íntimas não consentidas, incluindo «deepfakes» gerados por IA.
Aplicação da legislação sobre IA pela FTCAplica as leis de proteção ao consumidor em vigor a utilizações enganosas, desleais ou prejudiciais da IA.
EUA - Estado
Lei do Colorado sobre Inteligência ArtificialExige transparência e divulgação de informações relativamente aos sistemas automatizados utilizados em decisões de grande impacto.
SB 53 da CalifórniaEstabelece requisitos de segurança, governação e transparência para os desenvolvedores pioneiros de IA.
AB 2013 da CalifórniaExige que os criadores de IA generativa divulguem informações sobre os conjuntos de dados utilizados para treino.
Projeto de Lei SB 942 da CalifórniaEstabelece requisitos de divulgação e proveniência para conteúdos gerados por IA.
Lei de Política de Inteligência Artificial do UtahExige a divulgação de informações relativamente a determinadas interações com os consumidores que envolvam IA generativa.
Lei do Texas sobre a Governação Responsável da Inteligência ArtificialRestringe certas utilizações prejudiciais da IA e estabelece mecanismos estaduais de governação da IA.
Lei Municipal n.º 144Exige auditorias de parcialidade e transparência para as ferramentas automatizadas de tomada de decisões em matéria de emprego.
Lei relativa às Entrevistas em Vídeo com Recurso à Inteligência ArtificialEstabelece requisitos em matéria de notificação, consentimento, partilha e eliminação para entrevistas em vídeo analisadas por IA.
HB 3773Proíbe a utilização discriminatória da IA nas decisões relativas ao emprego e exige que os trabalhadores sejam informados.
Canadá
Lei sobre Inteligência Artificial e DadosProposta de quadro regulamentar federal em matéria de IA que não chegou a ser aprovada como lei.
Código de Conduta Voluntário para a IA GenerativaPrincípios para o desenvolvimento e gestão responsáveis de sistemas avançados de IA generativa.
Diretiva relativa à tomada de decisões automatizadaRegula os sistemas de tomada de decisão automatizada utilizados pelas instituições federais canadianas.
Lei n.º 25Exige transparência e mecanismos de revisão para determinadas decisões automatizadas que utilizem dados pessoais.
PIPEDALei federal de privacidade que regula os dados pessoais utilizados em atividades comerciais, incluindo a IA.
Peru
Lei n.º 31814Quadro nacional para a promoção da adoção de IA segura, transparente, responsável e baseada nos direitos.
Brasil
Projeto de Lei n.º 2338/2023 sobre Inteligência ArtificialProposta de um quadro regulamentar para a IA baseado no risco, abrangendo sistemas proibidos e de alto risco.
Artigo 20.º da LGPDEstabelece os direitos relativos às decisões automatizadas baseadas em dados pessoais.
Reino Unido
Quadro Regulamentar «Pro Innovation» para a IAPrincípios intersetoriais aplicados pelas entidades reguladoras existentes no Reino Unido, em vez de uma única entidade reguladora da IA.
Instituto de Segurança da IAOrganismo governamental dedicado à avaliação dos riscos de segurança decorrentes de sistemas avançados de IA.
Lei sobre a Utilização e o Acesso aos Dados de 2025Atualiza as regras e salvaguardas relativas à tomada de decisões automatizada e aos dados pessoais.
Lei da Segurança Online de 2023Regulamenta os conteúdos ilegais e nocivos na Internet, incluindo determinados conteúdos gerados por IA.
Projeto de Lei sobre a Regulamentação da Inteligência ArtificialProposta de legislação para a governação centralizada da IA e obrigações organizacionais adicionais.
Europa
Convenção do Conselho da Europa sobre a IAEstabelece princípios para a IA em consonância com os direitos humanos, a democracia e o Estado de direito.
União Europeia
Lei da UE sobre Inteligência ArtificialLei abrangente sobre inteligência artificial, baseada na avaliação de riscos, que abrange sistemas de IA proibidos, de alto risco e de uso geral.
Código de Conduta para a IA de Uso GeralOrientações de apoio à implementação dos requisitos da Lei da IA para modelos de IA de uso geral.
Artigo 22.º do RGPDEstabelece salvaguardas para as pessoas singulares afetadas por determinadas decisões tomadas exclusivamente por meios automatizados.
Diretiva revista relativa à responsabilidade pelo produtoAlarga as regras da UE em matéria de responsabilidade pelo produto ao software e aos produtos equipados com inteligência artificial.
Itália
Lei Nacional sobre IAComplementa a Lei da UE sobre IA com regras nacionais e salvaguardas específicas para cada setor.
Espanha
Projeto de Lei sobre a Governação da IAProposta de um quadro nacional de governação e aplicação da IA, complementar à Lei da UE sobre a IA.
Arábia Saudita
Princípios de Ética em IA da SDAIAPrincípios de governação da IA baseados no risco, abrangendo a privacidade, a segurança, a equidade, a proteção e a responsabilização.
Emirados Árabes Unidos
Carta dos Emirados Árabes Unidos para o Desenvolvimento e a Utilização da IAPrincípios nacionais que sustentam uma utilização responsável, segura, transparente e respeitadora dos direitos da IA.
Autoridade para a Inteligência Artificial e os DadosAutoridade federal responsável pela supervisão da IA, dos dados e da governação digital a nível nacional.
Coreia do Sul
Lei Básica sobre IAQuadro abrangente que abrange a IA de elevado impacto, a IA generativa, a transparência e a gestão de riscos ao longo do ciclo de vida.
Japão
Lei de Promoção da IAEstabelece as orientações nacionais do Japão para o desenvolvimento e a adoção seguros e benéficos da IA.
Orientações sobre IA para as empresasOrientações que abrangem a segurança, a privacidade, a proteção, a transparência, a responsabilização e a utilização responsável da IA.
Singapura
Estrutura-modelo de governação da IA para a IA generativaEstrutura de governação que abrange a responsabilização, os dados, a segurança, os testes e a implementação responsável da IA.
AI VerifyEstrutura de testes e conjunto de ferramentas para avaliar práticas responsáveis de governação da IA.
Austrália
Norma Voluntária de Segurança da IAEstabelece diretrizes para o desenvolvimento e a implementação seguros e responsáveis da IA.

EUA - Federal

Decreto Executivo n.º 14179Diretiva federal que promove a inovação em IA e reduz as barreiras regulamentares.
Plano de Ação dos EUA em matéria de IARoteiro federal centrado na inovação em IA, nas infraestruturas e na liderança internacional.
Decreto Presidencial n.º 14365Visa estabelecer um quadro normativo nacional em matéria de IA e resolver os conflitos entre as leis estaduais sobre IA.
Recomendações para o Quadro Nacional de Políticas em matéria de IARecomendações legislativas relativas à segurança, à governação, às réplicas digitais e às infraestruturas da IA.
Decreto Presidencial n.º 14409Iniciativa federal centrada na cibersegurança avançada com IA e na cooperação voluntária no âmbito do modelo «fronteira».
Estrutura de Gestão de Riscos de IA do NISTEstrutura para a governança, identificação, avaliação e gestão de riscos ao longo de todo o ciclo de vida da IA.
Lei TAKE IT DOWNLei federal que aborda imagens íntimas não consentidas, incluindo «deepfakes» gerados por IA.
Aplicação da legislação sobre IA pela FTCAplica as leis de proteção ao consumidor em vigor a utilizações enganosas, desleais ou prejudiciais da IA.

EUA - Estado

Lei do Colorado sobre Inteligência ArtificialExige transparência e divulgação de informações relativamente aos sistemas automatizados utilizados em decisões de grande impacto.
SB 53 da CalifórniaEstabelece requisitos de segurança, governação e transparência para os desenvolvedores pioneiros de IA.
AB 2013 da CalifórniaExige que os criadores de IA generativa divulguem informações sobre os conjuntos de dados utilizados para treino.
Projeto de Lei SB 942 da CalifórniaEstabelece requisitos de divulgação e proveniência para conteúdos gerados por IA.
Lei de Política de Inteligência Artificial do UtahExige a divulgação de informações relativamente a determinadas interações com os consumidores que envolvam IA generativa.
Lei do Texas sobre a Governação Responsável da Inteligência ArtificialRestringe certas utilizações prejudiciais da IA e estabelece mecanismos estaduais de governação da IA.
Lei Municipal n.º 144Exige auditorias de parcialidade e transparência para as ferramentas automatizadas de tomada de decisões em matéria de emprego.
Lei relativa às Entrevistas em Vídeo com Recurso à Inteligência ArtificialEstabelece requisitos em matéria de notificação, consentimento, partilha e eliminação para entrevistas em vídeo analisadas por IA.
HB 3773Proíbe a utilização discriminatória da IA nas decisões relativas ao emprego e exige que os trabalhadores sejam informados.

Canadá

Lei sobre Inteligência Artificial e DadosProposta de quadro regulamentar federal em matéria de IA que não chegou a ser aprovada como lei.
Código de Conduta Voluntário para a IA GenerativaPrincípios para o desenvolvimento e gestão responsáveis de sistemas avançados de IA generativa.
Diretiva relativa à tomada de decisões automatizadaRegula os sistemas de tomada de decisão automatizada utilizados pelas instituições federais canadianas.
Lei n.º 25Exige transparência e mecanismos de revisão para determinadas decisões automatizadas que utilizem dados pessoais.
PIPEDALei federal de privacidade que regula os dados pessoais utilizados em atividades comerciais, incluindo a IA.

Peru

Lei n.º 31814Quadro nacional para a promoção da adoção de IA segura, transparente, responsável e baseada nos direitos.

Brasil

Projeto de Lei n.º 2338/2023 sobre Inteligência ArtificialProposta de um quadro regulamentar para a IA baseado no risco, abrangendo sistemas proibidos e de alto risco.
Artigo 20.º da LGPDEstabelece os direitos relativos às decisões automatizadas baseadas em dados pessoais.

Reino Unido

Quadro Regulamentar «Pro Innovation» para a IAPrincípios intersetoriais aplicados pelas entidades reguladoras existentes no Reino Unido, em vez de uma única entidade reguladora da IA.
Instituto de Segurança da IAOrganismo governamental dedicado à avaliação dos riscos de segurança decorrentes de sistemas avançados de IA.
Lei sobre a Utilização e o Acesso aos Dados de 2025Atualiza as regras e salvaguardas relativas à tomada de decisões automatizada e aos dados pessoais.
Lei da Segurança Online de 2023Regulamenta os conteúdos ilegais e nocivos na Internet, incluindo determinados conteúdos gerados por IA.
Projeto de Lei sobre a Regulamentação da Inteligência ArtificialProposta de legislação para a governação centralizada da IA e obrigações organizacionais adicionais.

Europa

Convenção do Conselho da Europa sobre a IAEstabelece princípios para a IA em consonância com os direitos humanos, a democracia e o Estado de direito.

União Europeia

Lei da UE sobre Inteligência ArtificialLei abrangente sobre inteligência artificial, baseada na avaliação de riscos, que abrange sistemas de IA proibidos, de alto risco e de uso geral.
Código de Conduta para a IA de Uso GeralOrientações de apoio à implementação dos requisitos da Lei da IA para modelos de IA de uso geral.
Artigo 22.º do RGPDEstabelece salvaguardas para as pessoas singulares afetadas por determinadas decisões tomadas exclusivamente por meios automatizados.
Diretiva revista relativa à responsabilidade pelo produtoAlarga as regras da UE em matéria de responsabilidade pelo produto ao software e aos produtos equipados com inteligência artificial.

Itália

Lei Nacional sobre IAComplementa a Lei da UE sobre IA com regras nacionais e salvaguardas específicas para cada setor.

Espanha

Projeto de Lei sobre a Governação da IAProposta de um quadro nacional de governação e aplicação da IA, complementar à Lei da UE sobre a IA.

Arábia Saudita

Princípios de Ética em IA da SDAIAPrincípios de governação da IA baseados no risco, abrangendo a privacidade, a segurança, a equidade, a proteção e a responsabilização.

Emirados Árabes Unidos

Carta dos Emirados Árabes Unidos para o Desenvolvimento e a Utilização da IAPrincípios nacionais que sustentam uma utilização responsável, segura, transparente e respeitadora dos direitos da IA.
Autoridade para a Inteligência Artificial e os DadosAutoridade federal responsável pela supervisão da IA, dos dados e da governação digital a nível nacional.

Coreia do Sul

Lei Básica sobre IAQuadro abrangente que abrange a IA de elevado impacto, a IA generativa, a transparência e a gestão de riscos ao longo do ciclo de vida.

Japão

Lei de Promoção da IAEstabelece as orientações nacionais do Japão para o desenvolvimento e a adoção seguros e benéficos da IA.
Orientações sobre IA para as empresasOrientações que abrangem a segurança, a privacidade, a proteção, a transparência, a responsabilização e a utilização responsável da IA.

Singapura

Estrutura-modelo de governação da IA para a IA generativaEstrutura de governação que abrange a responsabilização, os dados, a segurança, os testes e a implementação responsável da IA.
AI VerifyEstrutura de testes e conjunto de ferramentas para avaliar práticas responsáveis de governação da IA.

Austrália

Norma Voluntária de Segurança da IAEstabelece diretrizes para o desenvolvimento e a implementação seguros e responsáveis da IA.

Concebido especificamente para cada setor

Proteja os fluxos de trabalho críticos de IA contra dados não confiáveis, modelos maliciosos e a exposição de dados sensíveis, com uma segurança multicamadas que dá prioridade à prevenção, concebida para ambientes específicos de cada setor.

FAQs

A segurança da IA empresarial protege os dados, os modelos, o armazenamento e as interações que sustentam os sistemas de IA. Contribui para reduzir os riscos decorrentes de conteúdos maliciosos, exposição de dados sensíveis, modelos inseguros, injeções de prompts e outras ameaças ao longo de todo o ciclo de vida da IA.

OPSWAT A AI Security protege ficheiros e dados em todos os processos de treino de IA, no armazenamento de dados e modelos, em modelos LLM de código aberto, em sistemas RAG, em interações com chatbots e em pontos finais de inferência.

OPSWAT inspeciona, higieniza e controla dados estruturados e não estruturados antes e à medida que estes passam pelos fluxos de trabalho de treino de IA, ajudando a impedir que conteúdos maliciosos e dados sensíveis se tornem entradas fiáveis para a IA.

OPSWAT pode validar os dados antes da transferência e recorrer à tecnologia Data Diode d MetaDefender para permitir a transferência segura e unidirecional de dados aprovados para ambientes protegidos.

OPSWAT analisa modelos LLM de código aberto, ficheiros de modelos e artefactos associados, procurando malware, conteúdos maliciosos e dados sensíveis, antes de estes serem introduzidos nos ambientes de IA empresariais.

OPSWAT inspeciona ficheiros e conteúdos trocados através das entradas e saídas dos chatbots, dos sistemas RAG e dos pontos de extremidade de inferência, para ajudar a identificar e impedir que injeções de prompts e outros conteúdos maliciosos cheguem às aplicações de IA.

OPSWAT identifica e controla as informações confidenciais em fluxos de dados de IA, armazenamento, modelos, fluxos de trabalho RAG e interações com LLM, para ajudar a prevenir a exposição ou fuga acidental de informações.

As firewalls de IA concentram-se normalmente nas interações em tempo de execução com aplicações de IA. O « OPSWAT » aplica uma segurança multicamadas, com prioridade na prevenção, num ambiente de IA mais abrangente, incluindo pipelines de dados, armazenamento, ficheiros de modelos, interações com LLM, sistemas RAG e pontos finais de inferência.

OPSWAT combina várias tecnologias de inspeção, deteção, classificação e higienização para identificar e neutralizar riscos em dados, modelos e interações de IA, antes que conteúdos maliciosos ou dados sensíveis possam propagar-se a jusante.

OPSWAT ajuda as organizações a aplicar controlos de segurança e de dados em todos os ambientes de IA da empresa, de forma a proteger informações confidenciais, garantir o cumprimento das políticas internas e dar resposta aos requisitos em constante evolução em matéria de regulamentação, governação e proteção de dados.

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A inovação em IA depende de dados de entrada fiáveis. O « OPSWAT » ajuda as organizações a inspecionar, limpar, classificar e controlar os ficheiros, dados, prompts e fontes que alimentam modelos de IA, LLMs, pipelines RAG, agentes, aplicações e fluxos de trabalho.

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