Cybersécurité
La pratique de la protection des systèmes, réseaux et programmes contre les attaques numériques, essentielle pour sécuriser les systèmes d'intelligence artificielle contre les menaces.
Englobe la gestion des identités, la segmentation du réseau, le chiffrement, la détection des intrusions et le DevOps sécurisé pour les pipelines d’IA. Les artefacts d’IA (modèles, données) nécessitent leurs propres contrôles de sécurité, par exemple : le tatouage des modèles pour détecter le vol, l’hébergement chiffré des modèles pour prévenir toute altération, ainsi que la surveillance des injections de charges utiles adverses.
Un fournisseur d’IA pour le secteur de la santé sécurise son modèle d’évaluation des risques patients en stockant les poids dans un HSM (module matériel de sécurité), en authentifiant tous les appels API via OAuth et en exécutant des analyses continues des vulnérabilités sur ses clusters Kubernetes, ce qui empêche tout accès non autorisé ou toute modification malveillante du modèle.
Nous vous aidons à trouver des réponses
Quel problème Enzai résout-il ?
Enzai fournit une infrastructure de niveau entreprise pour gérer les risques et la conformité de l'IA. Il crée un système centralisé où les systèmes d'IA, les modèles, les ensembles de données et les décisions de gouvernance sont documentés, évalués et audités.
Pour qui Enzai est-il conçu ?
En quoi Enzai se distingue-t-il des autres outils de gouvernance ?
Pouvons-nous commencer si nous n'avons pas de processus de gouvernance de l'IA existant ?
La gouvernance de l'IA freine-t-elle l'innovation ?
Comment Enzai s'aligne-t-il avec l'évolution des réglementations en matière d'IA ?
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