保护数据管道、大型语言模型和模型端点
保护企业人工智能免受恶意内容、受污染数据、提示注入以及敏感数据泄露的威胁。OPSWAT 可在数据采集、存储、训练、大型语言模型（LLM）交互、开源模型以及推理等全流程中，对文件和数据进行检查、净化和控制。
- 多层威胁防护
- 敏感数据的保护
- AI 模型与内容安全
OPSWAT 得到以下机构的信任
哪些第三方数据集正在积极地破坏我们的向量嵌入？
休眠有效载荷隐藏在我们的人工智能云存储系统中的哪些地方？
上传到我们RAG数据库的文件中潜伏着哪些隐藏的恶意软件？
我们该如何在零日漏洞利用进入训练集群之前将其检测出来？
有哪些机制能防止员工将恶意代码上传到我们的本地模型中？
哪些企业个人身份信息（PII）正无意间泄露到公开的人工智能API中？
在文件进入我们的AI处理管道之前，我们该如何去除其中的隐藏且敏感的元数据？
序列化模型文件在加载时是如何执行恶意代码的？
哪些开源模型格式对我们的基础设施构成最大的安全风险？
我们如何检测代理是否生成或处理了伪造文件？
为什么外部 AI 模型包能绕过我们的标准边界防火墙？
不可信数据给整个人工智能工作流带来风险
企业人工智能的开发依赖于来自用户、企业应用程序、存储库、数据库、API、第三方来源以及外部模型的文件和数据。当这些数据、大型语言模型（LLMs）和文件在缺乏适当安全控制的情况下进入人工智能工作流时，恶意软件、敏感信息和经过篡改的数据可能会影响下游模型、代理和应用程序。
提示词注入可操控AI的行为
恶意提示、隐藏指令和不安全的输出可能会操纵 AI 的行为，泄露敏感数据，或在大型语言模型（LLM）和智能体中触发意外操作。
敏感数据可能通过人工智能泄露
机密、受监管、专有及高风险数据可能进入提示词、训练数据集、检索工作流以及人工智能应用程序。
恶意文件可能危及人工智能工作流
文档、档案、图像、代码和模型文件可能包含嵌入式对象、脚本、元数据以及嵌套内容。这些内容各自带来不同的风险，从恶意软件和隐藏的有效载荷到数据泄露不等。
未经核实的人工智能资产可能会带来风险
模型文件、数据集、笔记本、归档文件以及辅助资源通常来自内部团队、第三方和开源渠道，并被引入AI环境中。若未经检查，这些资源可能会将恶意软件、敏感数据、存在安全漏洞的组件或不安全的文件带入训练、评估、存储和部署工作流中。
Secure 企业人工智能开发的各个阶段
OPSWAT 在为人工智能提供数据、引入企业环境中的模型以及通过大型语言模型（LLMs）和推理端点进行的交互方面，均采用了多层级、以预防为主的安全措施。
在整个 AI 训练管道中保护数据
Secure 在AI训练环境中，对进入、流经和存储的结构化及非结构化数据进行监控。OPSWAT 采用多层检测和防范机制，有助于阻止恶意内容和敏感数据成为受信任的AI输入。
在部署前检查 AI 模型的生成结果
在将模型文件、归档文件、笔记本、配置文件及辅助资源引入企业人工智能环境之前，应对其进行扫描。OPSWAT 可帮助在存储、传输和部署工作流中检测基于文件的威胁、敏感数据和高风险资产。
Secure LLM 文件和数据交换
员工、客户和应用程序可将文件、提示词及检索到的内容发送至基于大型语言模型（LLM）的工作流中。OPSWAT 可在高风险文件或敏感数据传至 AI 助手、RAG 系统、聊天机器人或下游应用程序之前，对这些交互内容进行检查、净化和控制。
打断人工智能数据攻击链
威胁可能通过文件、数据和输入在 AI/ML 工作流中传播。OPSWAT 会在威胁对下游产生影响之前，对内容进行检查、净化和控制。
保护关键的企业人工智能工作流
在文件和数据进入、流经或被AI工作流使用的任何环节，部署OPSWAT AI Security。检查并清理不可信内容，阻止基于文件的威胁，并在训练管道、RAG、大型语言模型（LLM）、智能代理和AI应用程序中控制敏感数据。
企业人工智能的多层次防护
OPSWAT 该解决方案融合了先进的威胁检测、内容检查、数据保护和数据净化功能，可在恶意内容或敏感数据在AI环境中扩散之前，保障AI数据管道、模型、存储以及大型语言模型（LLM）交互的安全。
保护在人工智能工作流中传输的数据
Secure 企业人工智能所依赖的内容，包括文件、数据集、存储库、上传内容、检索来源以及贯穿训练、RAG、大型语言模型（LLM）、智能代理和应用程序工作流的其他业务数据。
防范大型语言模型（LLM）及Supply Chain 带来的威胁
在将开源大型语言模型（LLMs）、模型文件及相关组件引入企业人工智能环境之前，对其进行扫描，以检测其中是否存在恶意软件、恶意内容和敏感数据。
控制输入和输出中的敏感数据
在受监管数据、机密数据、专有数据及其他敏感数据流经训练、检索、生成式人工智能和代理工作流的过程中，对其进行检测并加以保护。
将“预防优先”的安全理念应用于整个人工智能开发过程
在整个 AI/ML 工作流中实施安全控制措施，以在恶意或敏感内容被下游 AI 系统信任、处理或据此采取行动之前降低风险。
由OPSWAT MetaDefender 平台提供支持
MetaDefender 平台为一系列安全产品提供支持，这些产品旨在应对企业人工智能开发过程中的各种风险。从数据采集和存储到模型安全及人工智能交互，每款产品都为人工智能环境中的关键环节带来了经过验证的OPSWAT 防范技术。
助力人工智能合规与数据治理
未经审核的数据和恶意的大型语言模型（LLM）可能会带来安全威胁、泄露敏感信息，并增加合规风险。OPSWAT 通过在企业级人工智能环境中实施内容检查、数据分类、模型扫描和自动化净化，有助于降低此类风险。
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专为各行业量身打造
通过专为特定行业环境设计、以预防为主的多层安全防护机制，保护关键人工智能工作流免受不可信数据、恶意模型以及敏感数据泄露的威胁。
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常见问题
企业级人工智能安全旨在保护支撑人工智能系统的数据、模型、存储及交互过程。它有助于降低人工智能生命周期中因恶意内容、敏感数据泄露、不安全模型、提示词注入及其他威胁所带来的风险。
OPSWAT AI Security 可保护贯穿 AI 训练管道、数据和模型存储、开源 LLM 模型、RAG 系统、聊天机器人交互以及推理端点的各类文件和数据。
OPSWAT 在结构化数据和非结构化数据进入人工智能训练管道之前以及在通过该管道的过程中，对其进行检查、净化和控制，从而帮助防止恶意内容和敏感数据成为受信任的人工智能输入。
OPSWAT 数据传输前对其进行验证，并利用MetaDefender 二极管技术，确保经批准的数据能够安全地单向传输至受保护的环境中。
OPSWAT 在将开源大型语言模型（LLM）、模型文件及相关辅助文件引入企业人工智能环境之前，对其进行扫描，以检测其中是否存在恶意软件、恶意内容及敏感数据。
OPSWAT 检查通过聊天机器人输入和输出、RAG 系统以及推理端点交换的文件和内容，以帮助识别并阻止提示注入及其他恶意内容进入 AI 应用程序。
OPSWAT 在人工智能数据管道、存储、模型、RAG 工作流以及大型语言模型（LLM）交互中识别并管控敏感信息，以帮助防止意外暴露或泄露。
AI防火墙通常侧重于与AI应用程序的运行时交互。OPSWAT 在更广泛的AI环境中实施多层、以预防为先的安全防护，涵盖数据管道、存储、模型文件、大型语言模型（LLM）交互、RAG系统以及推理端点。
OPSWAT 整合了多种检查、检测、分类和清理技术，可在恶意内容或敏感数据向下游传播之前，识别并消除数据、模型及人工智能交互中的风险。
OPSWAT 帮助组织在企业级人工智能环境中实施安全与数据管控措施，以保护敏感信息、执行内部政策，并满足不断变化的监管、治理和数据保护要求。
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AI 创新依赖于可信的输入数据。OPSWAT 可帮助组织对输入 AI 模型、大型语言模型（LLMs）、RAG 管道、智能代理、应用程序和工作流的文件、数据、提示词及来源进行检查、净化、分类和控制。
