ZeroTrusted.aiのAIファイアウォールでアイデンティティとデータを守る
大規模言語モデル(LLM)は膨大なデータセットから学習しますが、その中にはあなたの機密情報が含まれている可能性があります。このため、非倫理的なLLMプロバイダーや悪意のあるアクターによる意図しないデータの暴露や悪用のリスクがあります。ZeroTrusted.aiのAIファイアウォールは、このような脅威からあなたを守るために設計されています。













AIヘルスチェックの導入
ZeroTrusted.aiの最新機能は、AI HealthCheckです。LLM、SLM、ベクターデータベースを含むAIシステムのセキュリティ、信頼性、プライバシーの問題を継続的に監視します。このリアルタイムモニタリングにより、AIシステムの健全性と安全性に関する継続的な洞察をチームに提供し、プロアクティブな管理と新たな脅威への迅速な対応を可能にします。

AIにRAGが必要な理由とZeroTrusted.aiがAIを安全に保つ方法
AIは組織のナレッジ・ベースにアクセスできるときに最高の働きをするが、そこにはリスクも伴う。ハッカーはデータベースを好んで狙うし、GDPRやHIPAAのようなプライバシー法は、機密データを常に保護するよう求めている。AIが有用な回答を生成したとしても、個人情報や専有情報が漏れたらどうなるのか?そこで、ZeroTrusted.aiがRAGシステムを安全、セキュア、かつコンプライアンスに準拠したものにします。
ZeroTrusted.aiがあなたのRAGシステムを保護する方法
ZeroTrusted.aiは、あなたのデータとそれに依存するAIシステムの両方を保護するように設計された次世代セキュリティソリューションを提供します。私たちがどのように支援するかをご紹介します:
- ゼロ・トラストによるデータアクセスの保護
- 機密データを漏洩から守る
- 脅威の常時監視
- コンプライアンスを簡単に
AIファイアウォール統合








ベネフィット
暗号化と匿名化
私たちは、高度な匿名化技術とともに、静止時、トランジット時、移動時の最先端の暗号化(AER/EC)を実装しています。これらの対策は、内部およびサードパーティのLLMとのセッションを保護し、集計攻撃や流出からデータを効果的に保護します。
シームレスな統合
当社のプラットフォームはバックグラウンドで目立たないように動作し、レポートの整合性を維持しながら、クエリ処理後に機密情報をシームレスに再導入します。これにより、お客様のチームはセキュリティを犠牲にすることなく効率的に作業を行うことができます。
著作権リスクの検証と剽窃の検出
当社のプラットフォームは、AIが生成したコンテンツの潜在的な著作権侵害や盗作をプロアクティブに検出し、作品の完全性を維持します。
STIG版ラマ
ZeroTrusted.aiは、Llamaの安全なSTIG(セキュリティ技術実装ガイド)バージョンと一緒に出荷されます。この機能強化により、AIモデルが高度にセキュアでコンプライアンスに準拠した環境で動作することが保証され、AIシステムのセキュリティ態勢が強化されます。
料金プラン
*下記の価格はUSD(米ドル)です。米ドル以外の価格については、[email protected] までお問い合わせください。
なぜZeroTrusted.aiなのか?
ZeroTrusted.aiは、堅牢なデータプライバシー、侵入検知、ゼロトラストコンプライアンスを実施することで、データ、API、アプリケーションを保護する次世代技術で組織を支援します。AIとMLとともに、静止時と送信時の両方で最先端の暗号化技術を活用し、当社のプラットフォームは最大限のセキュリティのために分散型ストレージ機能を統合しています。
セキュリティ・コンプライアンスの簡素化
ZeroTrusted.aiがセキュリティとコンプライアンスのニーズに対応する間、ビジネスの成長に集中できます。
ユニバーサル暗号化
ZeroTrusted.aiは転送中および静止中のデータを暗号化し、許可されたユーザーのみ復号化します。当社の普遍的な暗号化は、多様な技術を使用してデータ侵害のリスクを最小限に抑えます。
クラウドにとらわれない
サイバー脅威が増大する中、セキュリティをクラウドプロバイダーだけに依存してはいけません。ZeroTrusted.aiは、クラウドにとらわれないゼロトラストのソリューションを提供し、高度な技術でアプリケーションとデータを保護します。
ダイナミック&アダプティブ
当社の俊敏なプラットフォームは、機械学習を使用して暗号化を合理化し、APIスキャンを自動化し、PCI、GDPR、NISTなどの規制に準拠しないデータを特定します。
パートナー











