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OPSWAT Sicurezza dell'intelligenza artificiale

Protezione delle pipeline di dati, dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) e degli endpoint dei modelli

Proteggi l'IA aziendale da contenuti dannosi, dati compromessi, iniezione di prompt e divulgazione di dati sensibili. OPSWAT ispeziona, depura e controlla file e dati durante le fasi di acquisizione, archiviazione, addestramento, interazioni con modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM), modelli open source e inferenza.

  • Prevenzione multistrato delle minacce
  • Protezione dei dati sensibili
  • Modello di IA e sicurezza dei contenuti

OPSWAT è affidabile per

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Clienti in tutto il mondo
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Partner tecnologici
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Endpoint Cert. Membri

Quali set di dati di terze parti stanno compromettendo attivamente le nostre rappresentazioni vettoriali?

Dove si nascondono i payload dormienti all’interno dei nostri sistemi di archiviazione cloud basati sull’intelligenza artificiale?

Quali malware nascosti si annidano nei file caricati nel nostro database RAG?

Come possiamo individuare gli exploit zero-day prima che entrino nei nostri cluster di addestramento?

Quali meccanismi impediscono ai dipendenti di caricare codice dannoso nei nostri modelli locali?

Quali dati personali aziendali finiscono accidentalmente nelle API di IA pubbliche?

Come possiamo rimuovere i metadati nascosti e sensibili prima che i file raggiungano le nostre pipeline di intelligenza artificiale?

In che modo un file di modello serializzato esegue codice dannoso una volta caricato?

Quali formati di modelli open source presentano il rischio maggiore di compromettere la nostra infrastruttura?

Come si fa a individuare se un agente genera o elabora un documento fraudolento?

Perché i pacchetti di modelli di IA esterni riescono a eludere i nostri firewall perimetrali standard?

LA NUOVA REALTÀ

I dati non attendibili comportano rischi in tutti i flussi di lavoro basati sull'intelligenza artificiale

Lo sviluppo dell'IA aziendale dipende da file e dati provenienti dagli utenti, dalle applicazioni aziendali, dai repository, dai database, dalle API, da fonti di terze parti e da modelli esterni. Quando questi dati, i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) e i file entrano nei flussi di lavoro dell'IA senza i giusti controlli di sicurezza, malware, informazioni sensibili e dati manipolati possono compromettere i modelli, gli agenti e le applicazioni a valle.

L'iniezione di prompt manipola il comportamento dell'IA

Prompt dannosi, istruzioni nascoste e output non sicuri possono manipolare il comportamento dell’IA, esporre dati sensibili o innescare azioni indesiderate nei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) e negli agenti.

I dati sensibili possono essere divulgati tramite l'intelligenza artificiale

I dati riservati, soggetti a normative, proprietari e ad alto rischio possono essere inseriti nei prompt, nei set di dati di addestramento, nei flussi di lavoro di recupero e nelle applicazioni di intelligenza artificiale.

I file dannosi possono compromettere i flussi di lavoro basati sull'intelligenza artificiale

I documenti, gli archivi, le immagini, il codice e i file di modello possono contenere oggetti incorporati, script, metadati e contenuti annidati. Ciascuno di essi comporta rischi specifici, che vanno dal malware e dai payload nascosti alla fuga di dati.

Le risorse di IA non verificate possono comportare dei rischi

I file dei modelli, i set di dati, i notebook, gli archivi e gli artefatti di supporto vengono spesso inseriti negli ambienti di intelligenza artificiale da team interni, terze parti e fonti open source. Se non sottoposti a verifica, questi elementi possono introdurre malware, dati sensibili, componenti vulnerabili o file non sicuri nei flussi di lavoro relativi all’addestramento, alla valutazione, all’archiviazione e alla distribuzione.

  • Input e output non sicuri

    L'iniezione di prompt manipola il comportamento dell'IA

    Prompt dannosi, istruzioni nascoste e output non sicuri possono manipolare il comportamento dell’IA, esporre dati sensibili o innescare azioni indesiderate nei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) e negli agenti.

  • Fuga di dati sensibili

    I dati sensibili possono essere divulgati tramite l'intelligenza artificiale

    I dati riservati, soggetti a normative, proprietari e ad alto rischio possono essere inseriti nei prompt, nei set di dati di addestramento, nei flussi di lavoro di recupero e nelle applicazioni di intelligenza artificiale.

  • Minacce ai file

    I file dannosi possono compromettere i flussi di lavoro basati sull'intelligenza artificiale

    I documenti, gli archivi, le immagini, il codice e i file di modello possono contenere oggetti incorporati, script, metadati e contenuti annidati. Ciascuno di essi comporta rischi specifici, che vanno dal malware e dai payload nascosti alla fuga di dati.

  • Modelli LLM affidabili

    Le risorse di IA non verificate possono comportare dei rischi

    I file dei modelli, i set di dati, i notebook, gli archivi e gli artefatti di supporto vengono spesso inseriti negli ambienti di intelligenza artificiale da team interni, terze parti e fonti open source. Se non sottoposti a verifica, questi elementi possono introdurre malware, dati sensibili, componenti vulnerabili o file non sicuri nei flussi di lavoro relativi all’addestramento, alla valutazione, all’archiviazione e alla distribuzione.

Sicurezza AI aziendale

Secure Tutte le fasi dello sviluppo dell'IA aziendale

OPSWAT adotta un approccio alla sicurezza a più livelli, incentrato sulla prevenzione, che copre i dati che alimentano l’IA, i modelli implementati negli ambienti aziendali e le interazioni che avvengono tramite i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) e gli endpoint di inferenza.

Proteggere i dati lungo l'intero percorso di addestramento dell'IA

Secure dati strutturati e non strutturati nel momento in cui entrano, transitano e vengono archiviati negli ambienti di addestramento dell'IA. " OPSWAT " applica diversi livelli di controllo e prevenzione per impedire che contenuti dannosi e dati sensibili vengano utilizzati come input attendibili per l'IA.

Verificare gli artefatti del modello di IA prima della distribuzione

Eseguite la scansione di file di modelli, archivi, notebook, file di configurazione e artefatti di supporto prima che vengano introdotti negli ambienti di IA aziendali. OPSWAT aiuta a individuare minacce legate ai file, dati sensibili e risorse a rischio lungo l’intero flusso di lavoro, dall’archiviazione al trasferimento fino alla distribuzione.

Secure Scambi di file e dati LLM

Dipendenti, clienti e applicazioni possono inviare file, richieste e contenuti recuperati a flussi di lavoro basati su modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM). Il servizio " OPSWAT " consente di verificare, depurare e controllare tali scambi prima che file rischiosi o dati sensibili raggiungano gli assistenti IA, i sistemi RAG, i chatbot o le applicazioni a valle.

Interrompere la catena di attacco dei dati dell'IA

Le minacce possono diffondersi nei flussi di lavoro di IA/ML attraverso file, dati e input. OPSWAT ispeziona, sanifica e controlla i contenuti prima che possano avere ripercussioni a valle.

Proteggere i flussi di lavoro critici dell'IA aziendale

Implementa la sicurezza AI " OPSWAT " ovunque i file e i dati entrino, transitino o vengano utilizzati dai flussi di lavoro basati sull'intelligenza artificiale. Ispeziona e ripulisci i contenuti non attendibili, blocca le minacce basate sui file e controlla i dati sensibili nelle pipeline di addestramento, nei sistemi RAG, nei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM), negli agenti e nelle applicazioni di intelligenza artificiale.

Secure Acquisizione di file tramite IASecure Condutture RAGPrevenzione della perdita di dati tramite intelligenza artificialeSicurezza delle applicazioni GenAISecure MLOps e dati di addestramento
Perché OPSWAT

Prevenzione multilivello per l'IA aziendale

OPSWAT combina il rilevamento avanzato delle minacce, l'ispezione dei contenuti, la protezione dei dati e la sanificazione per proteggere le pipeline di dati dell'IA, i modelli, l'archiviazione e le interazioni con i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) prima che contenuti dannosi o dati sensibili possano diffondersi nell'ambiente dell'IA.

Proteggere i dati che transitano nei flussi di lavoro basati sull'intelligenza artificiale

Secure i contenuti su cui si basa l'IA aziendale, inclusi file, set di dati, archivi, contenuti caricati, fonti recuperate e altri dati aziendali relativi ai flussi di lavoro di addestramento, RAG, LLM, agenti e applicazioni.

Prevenire le minacce legate ai modelli LLM e all’ Supply Chain

Eseguire una scansione dei modelli di linguaggio (LLM) open source, dei file dei modelli e degli artefatti associati alla ricerca di malware, contenuti dannosi e dati sensibili prima che vengano introdotti negli ambienti di IA aziendali.

Controllo dei dati sensibili in entrata e in uscita

Individua e proteggi i dati soggetti a normative, riservati, proprietari e altri dati sensibili mentre transitano attraverso flussi di lavoro relativi alla formazione, al recupero, all’IA generativa e agli agenti.

Applicare l’approccio "Prevention First" alla sicurezza in tutto il processo di sviluppo dell’IA

Applicare controlli di sicurezza lungo l'intero flusso di lavoro di IA/ML per ridurre i rischi prima che contenuti dannosi o sensibili possano essere considerati attendibili, elaborati o utilizzati dai sistemi di IA a valle.

Realizzato con la piattaforma OPSWAT MetaDefender

La piattaforma MetaDefender è alla base di una gamma di prodotti di sicurezza progettati per affrontare i diversi rischi legati allo sviluppo dell’IA in ambito aziendale. Dall’acquisizione e archiviazione dei dati alla sicurezza dei modelli e alle interazioni con l’IA, ogni prodotto applica tecnologie collaudate di prevenzione delle minacce di tipo “ OPSWAT ” a una parte critica dell’ambiente IA.

  • MetaDefender™ Core

  • MetaDefender™ Storage Security

  • MetaDefender™ Managed File Transfer

  • MetaDefender Aether™

  • MetaDefender™ Software Supply Chain

Supportare la conformità alle normative sull'IA e la governance dei dati

I dati non verificati e i modelli LLM dannosi possono rappresentare una minaccia, compromettere la riservatezza delle informazioni sensibili e aumentare il rischio di non conformità. OPSWAT contribuisce a ridurre tale rischio grazie all’ispezione dei contenuti, alla classificazione dei dati, alla scansione dei modelli e alla sanificazione automatizzata in ambito AI aziendale.

Mappa della conformità in materia di sicurezza dell'IA
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    Stati Uniti - Federale 8 quadri normativi
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    Stati Uniti - Stato 9 quadri di riferimento
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    Canada 5 framework
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    Perù 1 quadro di riferimento
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    Brasile 2 framework
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    Regno Unito 5 quadri di riferimento
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    Europa 1 quadro di riferimento
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    Unione europea 4 quadri di riferimento
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    Italia 1 quadro di riferimento
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    Spagna 1 quadro di riferimento
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    Arabia Saudita 1 quadro di riferimento
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    Emirati Arabi Uniti 2 quadri di riferimento
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    Corea del Sud 1 quadro di riferimento
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    Giappone 2 framework
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    Singapore 2 framework
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    Australia 1 quadro di riferimento
Stati Uniti - Federale
Decreto esecutivo n. 14179Direttiva federale volta a promuovere l'innovazione nel campo dell'intelligenza artificiale e a ridurre gli ostacoli normativi.
Piano d'azione americano sull'intelligenza artificialeUna tabella di marcia federale incentrata sull'innovazione nel campo dell'IA, sulle infrastrutture e sulla leadership internazionale.
Decreto esecutivo n. 14365Mira a definire un quadro normativo nazionale in materia di intelligenza artificiale e affronta il problema delle leggi statali contrastanti in materia.
Raccomandazioni relative al quadro politico nazionale sull’intelligenza artificialeRaccomandazioni legislative in materia di sicurezza dell'IA, governance, repliche digitali e infrastrutture.
Decreto esecutivo n. 14409Iniziativa federale incentrata sulla sicurezza informatica avanzata basata sull'intelligenza artificiale e sulla cooperazione volontaria basata sul modello "frontiera".
Quadro di riferimento del NIST per la gestione dei rischi legati all’intelligenza artificialeQuadro di riferimento per la governance, la mappatura, la misurazione e la gestione dei rischi durante l'intero ciclo di vita dell'IA.
Legge TAKE IT DOWNLegge federale che disciplina la diffusione di immagini intime non consensuali, compresi i deepfake generati dall’intelligenza artificiale.
Applicazione delle norme in materia di IA da parte della FTCApplica le leggi vigenti in materia di tutela dei consumatori agli usi ingannevoli, sleali o dannosi dell'intelligenza artificiale.
Stati Uniti - Stato
Legge del Colorado sull'intelligenza artificialeRichiede trasparenza e divulgazione delle informazioni relative ai sistemi automatizzati utilizzati nelle decisioni di grande rilevanza.
SB 53 della CaliforniaStabilisce i requisiti in materia di sicurezza, governance e trasparenza per gli sviluppatori di IA all'avanguardia.
AB 2013 della CaliforniaObbliga gli sviluppatori di IA generativa a divulgare informazioni sui set di dati utilizzati per l'addestramento.
SB 942 della CaliforniaStabilisce i requisiti di divulgazione e provenienza per i contenuti generati dall'intelligenza artificiale.
Legge dello Utah sull’intelligenza artificialePrevede l’obbligo di informativa per determinate interazioni con i consumatori che coinvolgono l’intelligenza artificiale generativa.
Legge del Texas sulla governance responsabile dell'intelligenza artificialeLimita determinati usi dannosi dell’IA e istituisce meccanismi statali di governance dell’IA.
Legge locale n. 144Prevede verifiche di imparzialità e trasparenza per gli strumenti automatizzati di decisione in materia di assunzioni.
Legge sulle interviste video con l'intelligenza artificialeStabilisce i requisiti in materia di notifica, consenso, condivisione e cancellazione per i colloqui video analizzati tramite IA.
HB 3773Vieta l'uso discriminatorio dell'intelligenza artificiale nelle decisioni relative all'occupazione e impone l'obbligo di informare i dipendenti.
Canada
Legge sull'intelligenza artificiale e sui datiProposta di quadro normativo federale sull'intelligenza artificiale che non è stata approvata.
Codice di condotta volontario sull'IA generativaPrincipi per lo sviluppo e la gestione responsabili dei sistemi avanzati di IA generativa.
Direttiva sul processo decisionale automatizzatoRegola i sistemi decisionali automatizzati utilizzati dalle istituzioni federali canadesi.
Legge n. 25Prevede l'obbligo di trasparenza e di meccanismi di revisione per determinate decisioni automatizzate che utilizzano dati personali.
PIPEDALegge federale sulla protezione dei dati personali che disciplina il trattamento dei dati personali utilizzati nelle attività commerciali, compresa l'intelligenza artificiale.
Perù
Legge n. 31814Quadro normativo nazionale per la promozione di un'adozione dell'intelligenza artificiale sicura, trasparente, responsabile e basata sui diritti.
Brasile
Progetto di legge sull'intelligenza artificiale PL 2338/2023Proposta di quadro normativo basato sul rischio per l’IA, che copre i sistemi vietati e quelli ad alto rischio.
Articolo 20 della LGPDDisciplina i diritti relativi alle decisioni automatizzate basate sui dati personali.
Regno Unito
Quadro normativo "Pro Innovation AI"Principi intersettoriali applicati dalle autorità di regolamentazione britanniche esistenti, anziché da un'unica autorità di regolamentazione dedicata all'IA.
AI Security InstituteEnte governativo dedicato alla valutazione dei rischi per la sicurezza derivanti dai sistemi avanzati di intelligenza artificiale.
Legge sull'uso e l'accesso ai dati del 2025Aggiorna le norme e le garanzie relative al processo decisionale automatizzato e ai dati personali.
Legge sulla sicurezza online del 2023Disciplina i contenuti online illegali e dannosi, compresi alcuni contenuti generati dall'intelligenza artificiale.
Progetto di legge sulla regolamentazione dell'intelligenza artificialeProposta di legge per una governance centralizzata dell'IA e ulteriori obblighi organizzativi.
Europa
Convenzione del Consiglio d’Europa sull’intelligenza artificialeStabilisce i principi per un'intelligenza artificiale in linea con i diritti umani, la democrazia e lo Stato di diritto.
Unione europea
Legge dell'UE sull'intelligenza artificialeLegge completa sull'intelligenza artificiale basata sul rischio, che disciplina i sistemi di intelligenza artificiale vietati, ad alto rischio e per uso generico.
Codice di condotta per l'IA a uso generaleLinee guida a supporto dell’attuazione dei requisiti previsti dalla legge sull’IA per i modelli di IA per uso generico.
Articolo 22 del GDPRPrevede misure di salvaguardia per le persone interessate da determinate decisioni prese esclusivamente in modo automatizzato.
Direttiva riveduta sulla responsabilità per danno da prodotti difettosiEstende le norme dell'UE in materia di responsabilità per danno da prodotti difettosi al software e ai prodotti basati sull'intelligenza artificiale.
Italia
Legge nazionale sull'IAIntegra la legge dell'UE sull'IA con norme nazionali e misure di salvaguardia specifiche per settore.
Spagna
Progetto di legge sulla governance dell'IAProposta di quadro nazionale per la governance e l’applicazione delle norme in materia di IA, a integrazione della legge dell’UE sull’IA.
Arabia Saudita
Principi etici dell'SDAIA in materia di IAPrincipi di governance dell’IA basati sul rischio che riguardano la privacy, la sicurezza, l’equità, la protezione e la responsabilità.
Emirati Arabi Uniti
Carta degli Emirati Arabi Uniti per lo sviluppo e l'uso dell'intelligenza artificialePrincipi nazionali a sostegno di un utilizzo responsabile, sicuro, trasparente e rispettoso dei diritti dell'intelligenza artificiale.
Autorità per l'intelligenza artificiale e i datiAutorità federale incaricata di vigilare sull'intelligenza artificiale, i dati e la governance digitale a livello nazionale.
Corea del Sud
Legge quadro sull'IAQuadro normativo completo che disciplina l'IA ad alto impatto, l'IA generativa, la trasparenza e la gestione dei rischi durante l'intero ciclo di vita.
Giappone
Legge sulla promozione dell'intelligenza artificialeDefinisce gli orientamenti nazionali del Giappone per uno sviluppo e un'adozione dell'IA sicuri e vantaggiosi.
Linee guida sull'IA per le impreseLinee guida relative a sicurezza, privacy, protezione dei dati, trasparenza, responsabilità e uso responsabile dell'IA.
Singapore
Quadro di riferimento per la governance dell'IA generativaQuadro di riferimento per la governance che copre gli aspetti relativi alla responsabilità, ai dati, alla sicurezza, ai test e all'implementazione responsabile dell'IA.
AI VerifyFramework di test e toolkit per la valutazione delle pratiche di governance responsabile dell'IA.
Australia
Standard volontario per la sicurezza dell'IAFornisce linee guida per uno sviluppo e un'implementazione sicuri e responsabili dell'IA.

Stati Uniti - Federale

Decreto esecutivo n. 14179Direttiva federale volta a promuovere l'innovazione nel campo dell'intelligenza artificiale e a ridurre gli ostacoli normativi.
Piano d'azione americano sull'intelligenza artificialeUna tabella di marcia federale incentrata sull'innovazione nel campo dell'IA, sulle infrastrutture e sulla leadership internazionale.
Decreto esecutivo n. 14365Mira a definire un quadro normativo nazionale in materia di intelligenza artificiale e affronta il problema delle leggi statali contrastanti in materia.
Raccomandazioni relative al quadro politico nazionale sull’intelligenza artificialeRaccomandazioni legislative in materia di sicurezza dell'IA, governance, repliche digitali e infrastrutture.
Decreto esecutivo n. 14409Iniziativa federale incentrata sulla sicurezza informatica avanzata basata sull'intelligenza artificiale e sulla cooperazione volontaria basata sul modello "frontiera".
Quadro di riferimento del NIST per la gestione dei rischi legati all’intelligenza artificialeQuadro di riferimento per la governance, la mappatura, la misurazione e la gestione dei rischi durante l'intero ciclo di vita dell'IA.
Legge TAKE IT DOWNLegge federale che disciplina la diffusione di immagini intime non consensuali, compresi i deepfake generati dall’intelligenza artificiale.
Applicazione delle norme in materia di IA da parte della FTCApplica le leggi vigenti in materia di tutela dei consumatori agli usi ingannevoli, sleali o dannosi dell'intelligenza artificiale.

Stati Uniti - Stato

Legge del Colorado sull'intelligenza artificialeRichiede trasparenza e divulgazione delle informazioni relative ai sistemi automatizzati utilizzati nelle decisioni di grande rilevanza.
SB 53 della CaliforniaStabilisce i requisiti in materia di sicurezza, governance e trasparenza per gli sviluppatori di IA all'avanguardia.
AB 2013 della CaliforniaObbliga gli sviluppatori di IA generativa a divulgare informazioni sui set di dati utilizzati per l'addestramento.
SB 942 della CaliforniaStabilisce i requisiti di divulgazione e provenienza per i contenuti generati dall'intelligenza artificiale.
Legge dello Utah sull’intelligenza artificialePrevede l’obbligo di informativa per determinate interazioni con i consumatori che coinvolgono l’intelligenza artificiale generativa.
Legge del Texas sulla governance responsabile dell'intelligenza artificialeLimita determinati usi dannosi dell’IA e istituisce meccanismi statali di governance dell’IA.
Legge locale n. 144Prevede verifiche di imparzialità e trasparenza per gli strumenti automatizzati di decisione in materia di assunzioni.
Legge sulle interviste video con l'intelligenza artificialeStabilisce i requisiti in materia di notifica, consenso, condivisione e cancellazione per i colloqui video analizzati tramite IA.
HB 3773Vieta l'uso discriminatorio dell'intelligenza artificiale nelle decisioni relative all'occupazione e impone l'obbligo di informare i dipendenti.

Canada

Legge sull'intelligenza artificiale e sui datiProposta di quadro normativo federale sull'intelligenza artificiale che non è stata approvata.
Codice di condotta volontario sull'IA generativaPrincipi per lo sviluppo e la gestione responsabili dei sistemi avanzati di IA generativa.
Direttiva sul processo decisionale automatizzatoRegola i sistemi decisionali automatizzati utilizzati dalle istituzioni federali canadesi.
Legge n. 25Prevede l'obbligo di trasparenza e di meccanismi di revisione per determinate decisioni automatizzate che utilizzano dati personali.
PIPEDALegge federale sulla protezione dei dati personali che disciplina il trattamento dei dati personali utilizzati nelle attività commerciali, compresa l'intelligenza artificiale.

Perù

Legge n. 31814Quadro normativo nazionale per la promozione di un'adozione dell'intelligenza artificiale sicura, trasparente, responsabile e basata sui diritti.

Brasile

Progetto di legge sull'intelligenza artificiale PL 2338/2023Proposta di quadro normativo basato sul rischio per l’IA, che copre i sistemi vietati e quelli ad alto rischio.
Articolo 20 della LGPDDisciplina i diritti relativi alle decisioni automatizzate basate sui dati personali.

Regno Unito

Quadro normativo "Pro Innovation AI"Principi intersettoriali applicati dalle autorità di regolamentazione britanniche esistenti, anziché da un'unica autorità di regolamentazione dedicata all'IA.
AI Security InstituteEnte governativo dedicato alla valutazione dei rischi per la sicurezza derivanti dai sistemi avanzati di intelligenza artificiale.
Legge sull'uso e l'accesso ai dati del 2025Aggiorna le norme e le garanzie relative al processo decisionale automatizzato e ai dati personali.
Legge sulla sicurezza online del 2023Disciplina i contenuti online illegali e dannosi, compresi alcuni contenuti generati dall'intelligenza artificiale.
Progetto di legge sulla regolamentazione dell'intelligenza artificialeProposta di legge per una governance centralizzata dell'IA e ulteriori obblighi organizzativi.

Europa

Convenzione del Consiglio d’Europa sull’intelligenza artificialeStabilisce i principi per un'intelligenza artificiale in linea con i diritti umani, la democrazia e lo Stato di diritto.

Unione europea

Legge dell'UE sull'intelligenza artificialeLegge completa sull'intelligenza artificiale basata sul rischio, che disciplina i sistemi di intelligenza artificiale vietati, ad alto rischio e per uso generico.
Codice di condotta per l'IA a uso generaleLinee guida a supporto dell’attuazione dei requisiti previsti dalla legge sull’IA per i modelli di IA per uso generico.
Articolo 22 del GDPRPrevede misure di salvaguardia per le persone interessate da determinate decisioni prese esclusivamente in modo automatizzato.
Direttiva riveduta sulla responsabilità per danno da prodotti difettosiEstende le norme dell'UE in materia di responsabilità per danno da prodotti difettosi al software e ai prodotti basati sull'intelligenza artificiale.

Italia

Legge nazionale sull'IAIntegra la legge dell'UE sull'IA con norme nazionali e misure di salvaguardia specifiche per settore.

Spagna

Progetto di legge sulla governance dell'IAProposta di quadro nazionale per la governance e l’applicazione delle norme in materia di IA, a integrazione della legge dell’UE sull’IA.

Arabia Saudita

Principi etici dell'SDAIA in materia di IAPrincipi di governance dell’IA basati sul rischio che riguardano la privacy, la sicurezza, l’equità, la protezione e la responsabilità.

Emirati Arabi Uniti

Carta degli Emirati Arabi Uniti per lo sviluppo e l'uso dell'intelligenza artificialePrincipi nazionali a sostegno di un utilizzo responsabile, sicuro, trasparente e rispettoso dei diritti dell'intelligenza artificiale.
Autorità per l'intelligenza artificiale e i datiAutorità federale incaricata di vigilare sull'intelligenza artificiale, i dati e la governance digitale a livello nazionale.

Corea del Sud

Legge quadro sull'IAQuadro normativo completo che disciplina l'IA ad alto impatto, l'IA generativa, la trasparenza e la gestione dei rischi durante l'intero ciclo di vita.

Giappone

Legge sulla promozione dell'intelligenza artificialeDefinisce gli orientamenti nazionali del Giappone per uno sviluppo e un'adozione dell'IA sicuri e vantaggiosi.
Linee guida sull'IA per le impreseLinee guida relative a sicurezza, privacy, protezione dei dati, trasparenza, responsabilità e uso responsabile dell'IA.

Singapore

Quadro di riferimento per la governance dell'IA generativaQuadro di riferimento per la governance che copre gli aspetti relativi alla responsabilità, ai dati, alla sicurezza, ai test e all'implementazione responsabile dell'IA.
AI VerifyFramework di test e toolkit per la valutazione delle pratiche di governance responsabile dell'IA.

Australia

Standard volontario per la sicurezza dell'IAFornisce linee guida per uno sviluppo e un'implementazione sicuri e responsabili dell'IA.

Progettato appositamente per ogni settore

Proteggi i flussi di lavoro critici basati sull'intelligenza artificiale da dati non attendibili, modelli dannosi e divulgazione di dati sensibili grazie a una sicurezza multilivello incentrata sulla prevenzione, progettata per ambienti specifici di settore.

Domande frequenti

La sicurezza AI aziendale protegge i dati, i modelli, l'archiviazione e le interazioni che sono alla base dei sistemi di intelligenza artificiale. Contribuisce a ridurre i rischi derivanti da contenuti dannosi, dall'esposizione di dati sensibili, da modelli non sicuri, dall'iniezione di prompt e da altre minacce lungo l'intero ciclo di vita dell'intelligenza artificiale.

OPSWAT AI Security protegge file e dati lungo l'intero percorso di addestramento dell'IA, nell'archiviazione di dati e modelli, nei modelli LLM open source, nei sistemi RAG, nelle interazioni con i chatbot e negli endpoint di inferenza.

OPSWAT ispeziona, sanifica e controlla i dati strutturati e non strutturati prima e durante il loro passaggio attraverso le pipeline di addestramento dell'IA, contribuendo a impedire che contenuti dannosi e dati sensibili diventino input attendibili per l'IA.

OPSWAT convalidare i dati prima del trasferimento e OPSWAT avvalersi della tecnologia MetaDefender Diode per consentire il trasferimento unidirezionale e sicuro dei dati approvati verso ambienti protetti.

OPSWAT analizza i modelli LLM open source, i file dei modelli e gli artefatti associati alla ricerca di malware, contenuti dannosi e dati sensibili prima che vengano introdotti negli ambienti di IA aziendali.

OPSWAT esamina i file e i contenuti scambiati tramite gli input e gli output dei chatbot, i sistemi RAG e gli endpoint di inferenza, al fine di individuare e impedire che le iniezioni di prompt e altri contenuti dannosi raggiungano le applicazioni di intelligenza artificiale.

OPSWAT identifica e controlla le informazioni sensibili lungo l'intero percorso delle pipeline di dati dell'IA, nell'archiviazione, nei modelli, nei flussi di lavoro RAG e nelle interazioni con i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM), al fine di prevenire l'esposizione o la fuga involontaria di tali informazioni.

I firewall basati sull'intelligenza artificiale si concentrano in genere sulle interazioni in fase di esecuzione con le applicazioni di intelligenza artificiale. " OPSWAT " applica una sicurezza multistrato, incentrata sulla prevenzione, in un ambiente di intelligenza artificiale più ampio, che comprende pipeline di dati, archiviazione, file di modelli, interazioni con modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM), sistemi RAG ed endpoint di inferenza.

OPSWAT combina diverse tecnologie di ispezione, rilevamento, classificazione e sanificazione per identificare e neutralizzare i rischi relativi a dati, modelli e interazioni di intelligenza artificiale prima che contenuti dannosi o dati sensibili possano diffondersi a valle.

OPSWAT aiuta le organizzazioni ad applicare misure di sicurezza e controlli sui dati in tutti gli ambienti di intelligenza artificiale aziendali per proteggere le informazioni sensibili, garantire il rispetto delle politiche interne e soddisfare i requisiti in continua evoluzione in materia di normative, governance e protezione dei dati.

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L'innovazione nel campo dell'IA dipende da input affidabili. OPSWAT aiuta le organizzazioni a verificare, depurare, classificare e controllare i file, i dati, i prompt e le fonti che alimentano i modelli di IA, i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM), le pipeline RAG, gli agenti, le applicazioni e i flussi di lavoro.

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