保護資料管道、大型語言模型（LLM）及模型端點
保護企業人工智慧免受惡意內容、受污染資料、提示注入及敏感資料外洩的威脅。OPSWAT 會對檔案和資料進行檢查、淨化與管控，涵蓋資料導入、儲存、訓練、大型語言模型（LLM）互動、開源模型以及推論等各個環節。
- 多層次威脅防禦
- 敏感資料保護
- AI 模型與內容安全
OPSWAT 獲得以下機構的信賴
哪些第三方資料集正在積極地破壞我們的向量嵌入？
休眠的載荷究竟隱藏在我們的人工智慧雲端儲存系統中的哪些地方？
上傳至我們 RAG 資料庫的檔案中，潛藏著哪些隱蔽的惡意軟體？
我們該如何在零日漏洞攻擊進入我們的訓練叢集之前就加以偵測？
有哪些機制能防止員工將惡意程式碼上傳至我們的本地模型中？
哪些企業的個人識別資訊（PII）正不經意地洩漏至公開的人工智慧 API 中？
在檔案進入我們的 AI 處理流程之前，該如何移除其中的隱藏且敏感的元資料？
序列化模型檔案在載入時，是如何執行惡意程式碼的？
哪些開源模型格式對我們的基礎設施構成最高的感染風險？
我們該如何偵測代理人員是否製作或處理了偽造文件？
為什麼外部的 AI 模型套件能夠繞過我們的標準邊界防火牆？
不可信的資料會在整個 AI 工作流程中引發風險
企業人工智慧的開發仰賴來自使用者、企業應用程式、儲存庫、資料庫、API、第三方來源以及外部模型的檔案與資料。當這些資料、大型語言模型（LLMs）及檔案在缺乏適當安全控制措施的情況下進入人工智慧工作流程時，惡意軟體、敏感資訊及經篡改的資料便可能影響下游模型、代理程式及應用程式。
透過提示注入來操控 AI 的行為
惡意提示、隱藏指令及不安全的輸出結果，可能會操縱 AI 的行為、洩露敏感資料，或在大型語言模型（LLM）與代理程式中觸發非預期的動作。
敏感資料可能透過人工智慧而外洩
機密、受監管、專有及高風險資料可能流入提示、訓練資料集、檢索工作流程及人工智慧應用程式中。
惡意檔案可能危及人工智慧工作流程
文件、檔案、影像、程式碼及模型檔案可能包含嵌入式物件、腳本、元資料及嵌套內容。這些內容各自帶來不同的風險，從惡意軟體和隱藏載荷到資料外洩皆然。
未經核實的 AI 資產可能帶來風險
模型檔案、資料集、筆記本、存檔及支援性檔案，通常來自內部團隊、第三方及開源來源，並被導入人工智慧環境中。若未經檢查，這些資產可能會將惡意軟體、敏感資料、存在安全漏洞的元件或不安全的檔案帶入訓練、評估、儲存及部署的工作流程中。
Secure 企業人工智慧發展的每個階段
OPSWAT 針對餵送人工智慧的資料、導入企業環境的模型，以及透過大型語言模型（LLMs）與推論端點所發生的互動，實施多層次、以防範為主的安全措施。
在 AI 訓練流程中保護資料
Secure 在 AI 訓練環境中，針對結構化與非結構化資料在進入、傳輸及儲存過程中的各階段進行監控。OPSWAT 透過多層次的檢測與防範機制，協助阻止惡意內容與敏感資料成為可信的 AI 輸入資料。
在部署前檢查 AI 模型產出物
在將模型檔案、壓縮檔、筆記本、設定檔及相關輔助檔案導入企業 AI 環境之前，請先對其進行掃描。OPSWAT 可協助在儲存、傳輸及部署工作流程中，偵測基於檔案的威脅、敏感資料及高風險資產。
Secure LLM 檔案與資料交換
員工、客戶和應用程式可將檔案、提示詞及檢索到的內容傳送至由大型語言模型（LLM）驅動的工作流程中。OPSWAT 能協助檢查、淨化及控制這些資料交換，確保高風險檔案或敏感資料在傳送至 AI 助理、RAG 系統、聊天機器人或下游應用程式之前，已受到妥善處理。
打斷 AI 數據攻擊鏈
威脅可能透過檔案、資料及輸入內容，在 AI/ML 工作流程中傳播。OPSWAT 會在威脅對下游造成影響之前，對內容進行檢查、淨化及控制。
保護關鍵的企業 AI 工作流程
無論檔案和資料是在何處進入、流經或被 AI 工作流程所使用，皆可部署「OPSWAT AI Security」。該解決方案能檢查並清理不可信內容、阻擋基於檔案的威脅，並在訓練管道、RAG、大型語言模型（LLMs）、代理程式及 AI 應用程式中管控敏感資料。
企業人工智慧的多層次防護
OPSWAT 結合先進的威脅偵測、內容檢查、資料保護及資料淨化功能，在惡意內容或敏感資料於 AI 環境中擴散之前，即確保 AI 資料管線、模型、儲存裝置及大型語言模型（LLM）互動的安全性。
保護在 AI 工作流程中傳輸的資料
Secure 企業 AI 所依賴的內容，包括檔案、資料集、儲存庫、上傳內容、檢索來源，以及橫跨訓練、RAG、大型語言模型（LLM）、代理程式和應用程式工作流程的其他業務資料。
防範大型語言模型（LLM）及「Supply Chain 」威脅
在將開源大型語言模型（LLM）、模型檔案及相關副產品導入企業 AI 環境之前，應先對其進行掃描，以檢測其中是否含有惡意軟體、惡意內容及敏感資料。
控制輸入與輸出中的敏感資料
在受監管、機密、專有及其他敏感資料流經訓練、檢索、生成式人工智慧及代理工作流程時，對其進行偵測並加以保護。
將「預防優先」的安全原則應用於整個 AI 開發流程
在整個 AI／ML 工作流程中實施安全控制措施，以在惡意或敏感內容被下游 AI 系統視為可信、進行處理或據此採取行動之前，降低相關風險。
由OPSWAT MetaDefender 平台提供技術支援
MetaDefender 平台為一系列安全產品提供技術支援，這些產品旨在應對企業 AI 開發過程中面臨的各種風險。從資料擷取與儲存，到模型安全與 AI 互動，每項產品皆將經過實證的OPSWAT 防禦技術應用於 AI 環境中的關鍵環節。
協助人工智慧合規與資料治理
未經審核的資料與惡意的大型語言模型（LLM）可能帶來威脅、洩露敏感資訊，並增加合規風險。OPSWAT 透過內容檢查、資料分類、模型掃描以及跨企業 AI 的自動化淨化功能，協助降低此類風險。
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專為各行各業量身打造
透過專為特定產業環境設計、以預防為首要原則的多層次安全機制，保護關鍵 AI 工作流程免受不可信資料、惡意模型及敏感資料外洩的威脅。
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常見問題
企業級 AI 安全旨在保護支撐 AI 系統的資料、模型、儲存裝置及互動。它有助於降低 AI 生命週期中因惡意內容、敏感資料外洩、不安全模型、提示字串注入及其他威脅所帶來的風險。
OPSWAT AI 安全能保護橫跨 AI 訓練流程、資料與模型儲存、開源大型語言模型 (LLM)、RAG 系統、聊天機器人互動以及推論終點的各類檔案與資料。
OPSWAT 在結構化與非結構化資料進入 AI 訓練管道之前及傳輸過程中，對其進行檢查、淨化與管控，藉此協助防止惡意內容與敏感資料成為可信的 AI 輸入資料。
OPSWAT 資料傳輸前進行驗證，並運用MetaDefender 二極體技術，使經核准的資料能以安全且單向的方式傳輸至受保護的環境中。
OPSWAT 在將開源大型語言模型（LLM）、模型檔案及相關副產品導入企業 AI 環境之前，會先對其進行掃描，以檢測其中是否含有惡意軟體、惡意內容及敏感資料。
OPSWAT 檢查透過聊天機器人的輸入與輸出、RAG 系統以及推論終點所交換的檔案與內容，以協助識別並防止提示碼注入及其他惡意內容進入 AI 應用程式。
OPSWAT 在 AI 資料管線、儲存系統、模型、RAG 工作流程以及大型語言模型（LLM）互動等各環節中，識別並管控敏感資訊，以協助防止意外曝光或外洩。
AI 防火牆通常著重於與 AI 應用程式的執行時互動。OPSWAT 則在更廣泛的 AI 環境中，包括資料管線、儲存、模型檔案、大型語言模型（LLM）互動、RAG 系統及推論端點，實施多層次且以預防為先的安全防護。
OPSWAT 整合多種檢查、偵測、分類及淨化技術，在惡意內容或敏感資料向下游擴散之前，便能識別並消除數據、模型及人工智慧互動中的風險。
OPSWAT 協助組織在企業級 AI 環境中實施安全與資料管控措施，以保護敏感資訊、執行內部政策，並因應不斷演變的法規、治理及資料保護要求。
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人工智慧的創新取決於可信賴的輸入資料。OPSWAT 可協助組織檢查、淨化、分類及管控餵入人工智慧模型、大型語言模型（LLMs）、RAG 處理管線、代理程式、應用程式及工作流程的檔案、資料、提示詞與來源。
