サイト翻訳には人工知能を利用しており、正確性を追求しておりますが、必ずしも100%正確とは限りません。ご了承ください。
OPSWAT AIセキュリティ

データパイプライン、LLM、およびモデルエンドポイントの保護

企業のAIを、悪意のあるコンテンツ、改ざんされたデータ、プロンプトインジェクション、および機密データの漏洩から保護します。OPSWAT は、データ取り込み、保存、トレーニング、LLMとのやり取り、オープンソースモデル、推論の各段階において、ファイルやデータを検査、クリーンアップ、および制御します。

  • 多層的な脅威対策
  • 機密データの保護
  • AIモデルとコンテンツのセキュリティ

OPSWATが信頼される理由

0
世界中のお客様
0
テクノロジー・パートナー
0
Endpoint認証メンバー

どのサードパーティのデータセットが、私たちのベクトル埋め込みに悪影響を及ぼしているのでしょうか?

AIクラウドストレージシステム内の休眠中のペイロードは、どこに潜んでいるのでしょうか?

RAGデータベースにアップロードされたファイルの中には、どのような隠れたマルウェアが潜んでいるのでしょうか?

トレーニングクラスタに侵入する前に、ゼロデイ攻撃をどのように検知すればよいでしょうか?

従業員が当社のローカルモデルに悪意のあるコードをアップロードするのを防ぐ仕組みには、どのようなものがありますか?

企業の個人識別情報(PII)のうち、どのようなものが誤って公開されているAI APIに流出しているのか?

ファイルがAIパイプラインに到達する前に、隠された機密性の高いメタデータをどのように除去すればよいでしょうか?

シリアライズされたモデルファイルは、読み込まれた際にどのように悪意のあるコードを実行するのでしょうか?

当社のインフラに感染するリスクが最も高いオープンソースのモデル形式はどれですか?

エージェントが不正な文書を作成または処理しているかどうかを、どのように検知すればよいでしょうか?

なぜ、外部のAIモデルパッケージが当社の標準的な境界ファイアウォールを迂回しているのでしょうか?

新たな現実

信頼できないデータは、AIワークフロー全体にリスクをもたらす

エンタープライズAIの開発は、ユーザー、エンタープライズアプリケーション、リポジトリ、データベース、API、サードパーティのソース、および外部モデルからのファイルやデータに依存しています。これらのデータ、LLM、およびファイルが適切なセキュリティ対策なしにAIワークフローに取り込まれると、マルウェア、機密情報、および改ざんされたデータが、下流のモデル、エージェント、およびアプリケーションに影響を及ぼす可能性があります。

プロンプトの注入によるAIの挙動操作

悪意のあるプロンプト、隠された指示、および安全でない出力は、LLMやエージェントにおいて、AIの挙動を操作したり、機密データを漏洩させたり、意図しない動作を引き起こしたりする可能性があります。

AIによって機密データが漏洩する可能性がある

機密情報、規制対象情報、専有情報、および高リスクデータは、プロンプト、学習データセット、検索ワークフロー、およびAIアプリケーションに取り込まれる可能性があります。

悪意のあるファイルはAIワークフローを危険にさらす可能性がある

文書、アーカイブ、画像、コード、モデルファイルには、埋め込みオブジェクト、スクリプト、メタデータ、ネストされたコンテンツが含まれている場合があります。これらにはそれぞれ、マルウェアや隠されたペイロードからデータ漏洩に至るまで、固有のリスクが伴います。

検証されていないAIアセットはリスクをもたらす可能性がある

モデルファイル、データセット、ノートブック、アーカイブ、および関連アーティファクトは、多くの場合、社内チーム、サードパーティ、オープンソースからAI環境に取り込まれます。これらを検査せずに使用すると、マルウェア、機密データ、脆弱性のあるコンポーネント、または安全でないファイルが、トレーニング、評価、保存、およびデプロイのワークフローに持ち込まれる可能性があります。

  • 安全でない入力と出力

    プロンプトの注入によるAIの挙動操作

    悪意のあるプロンプト、隠された指示、および安全でない出力は、LLMやエージェントにおいて、AIの挙動を操作したり、機密データを漏洩させたり、意図しない動作を引き起こしたりする可能性があります。

  • 機密情報の漏洩

    AIによって機密データが漏洩する可能性がある

    機密情報、規制対象情報、専有情報、および高リスクデータは、プロンプト、学習データセット、検索ワークフロー、およびAIアプリケーションに取り込まれる可能性があります。

  • ファイルへの脅威

    悪意のあるファイルはAIワークフローを危険にさらす可能性がある

    文書、アーカイブ、画像、コード、モデルファイルには、埋め込みオブジェクト、スクリプト、メタデータ、ネストされたコンテンツが含まれている場合があります。これらにはそれぞれ、マルウェアや隠されたペイロードからデータ漏洩に至るまで、固有のリスクが伴います。

  • 信頼性の高いLLMモデル

    検証されていないAIアセットはリスクをもたらす可能性がある

    モデルファイル、データセット、ノートブック、アーカイブ、および関連アーティファクトは、多くの場合、社内チーム、サードパーティ、オープンソースからAI環境に取り込まれます。これらを検査せずに使用すると、マルウェア、機密データ、脆弱性のあるコンポーネント、または安全でないファイルが、トレーニング、評価、保存、およびデプロイのワークフローに持ち込まれる可能性があります。

エンタープライズAIセキュリティ

Secure エンタープライズAI開発のあらゆる段階

OPSWAT AIに供給されるデータ、企業環境に導入されたモデル、およびLLMや推論エンドポイントを通じて行われるやり取りのすべてに対して、多層的で「予防を最優先」とするセキュリティ対策を適用します。

AIトレーニングパイプライン全体にわたるデータの保護

Secure AIトレーニング環境に入力され、通過し、保存される構造化データおよび非構造化データ。OPSWAT は、多層的な検査と防止機能により、悪意のあるコンテンツや機密データが信頼できるAI入力として扱われるのを防ぎます。

AIモデルの成果物をデプロイする前に確認する

モデルファイル、アーカイブ、ノートブック、設定ファイル、および関連アーティファクトを、エンタープライズAI環境に導入する前にスキャンします。OPSWAT は、保存、転送、展開の各ワークフローにおいて、ファイルベースの脅威、機密データ、およびリスクのある資産の検出を支援します。

Secure LLMファイルおよびデータの交換

従業員、顧客、およびアプリケーションは、ファイル、プロンプト、および取得したコンテンツを、LLMを活用したワークフローに送信できます。「OPSWAT 」は、リスクのあるファイルや機密データがAIアシスタント、RAGシステム、チャットボット、または下流のアプリケーションに到達する前に、これらのやり取りを検査、浄化、および制御するのに役立ちます。

AIデータ攻撃の連鎖を断ち切る

脅威は、ファイル、データ、および入力情報を介して、AI/MLワークフロー全体に拡散する可能性があります。「OPSWAT 」は、下流への影響が生じる前に、コンテンツを検査、サニタイズ、および制御します。

企業の重要なAIワークフローを保護する

ファイルやデータがAIワークフローに流入、通過、または利用されるあらゆる場所に、「OPSWAT 」のAIセキュリティを導入してください。信頼できないコンテンツを検査・クリーンアップし、ファイルベースの脅威を阻止し、トレーニングパイプライン、RAG、LLM、エージェント、AIアプリケーション全体にわたって機密データを管理します。

Secure AIファイルの取り込みSecure RAGパイプラインAIによるデータ漏洩防止GenAIのアプリケーションセキュリティSecure MLOpsとトレーニングデータ
なぜOPSWAT

エンタープライズAIのための多層的な予防策

OPSWAT 高度な脅威検知、コンテンツ検査、データ保護、およびデータサニタイゼーションを組み合わせることで、悪意のあるコンテンツや機密データがAI環境全体に拡散する前に、AIデータパイプライン、モデル、ストレージ、およびLLMとのやり取りを保護します。

AIワークフロー間を移動するデータを保護する

Secure エンタープライズAIが依存するコンテンツ。これには、トレーニング、RAG、LLM、エージェント、およびアプリケーションの各ワークフローにわたるファイル、データセット、リポジトリ、アップロードデータ、取得された情報源、その他のビジネスデータなどが含まれます。

LLMモデルおよびSupply Chain の脅威を防止する

オープンソースのLLM、モデルファイル、および関連するアーティファクトを、企業のAI環境に導入する前に、マルウェア、悪意のあるコンテンツ、機密データの有無についてスキャンします。

入力および出力における機密データの管理

トレーニング、検索、生成AI、およびエージェント型ワークフローを通じて処理される規制対象データ、機密データ、専有データ、その他の機微なデータを検知し、保護します。

AI開発全体に「予防第一」のセキュリティアプローチを適用する

AI/MLワークフロー全体にセキュリティ対策を適用し、悪意のあるコンテンツや機密性の高いコンテンツが下流のAIシステムによって信頼され、処理され、または実行される前にリスクを低減します。

OPSWAT MetaDefender プラットフォーム提供

MetaDefender プラットフォームは、企業のAI開発におけるさまざまなリスクに対処するために設計された一連のセキュリティ製品を支えています。データの取り込みや保存から、モデルのセキュリティ、AIとのやり取りに至るまで、各製品は、AI環境の重要な部分に、実績のあるOPSWAT の防止技術をもたらします。

  • MetaDefender™ Core

  • MetaDefender™ Storage Security

  • MetaDefender™ Managed File Transfer

  • MetaDefender Aether™

  • MetaDefender™ Software Supply Chain

AIのコンプライアンスとデータガバナンスを支援する

検証されていないデータや悪意のあるLLMモデルは、脅威をもたらしたり、機密情報を漏洩させたり、コンプライアンスリスクを高めたりする可能性があります。「OPSWAT 」は、エンタープライズAI全体にわたるコンテンツ検査、データ分類、モデルスキャン、および自動サニタイズ機能により、こうしたリスクの低減を支援します。

AIセキュリティコンプライアンスマップ
  • 詳細はこちらをクリック
    米国 - 連邦 8つのフレームワーク
  • 詳細はこちらをクリック
    米国 - 州 9つのフレームワーク
  • 詳細はこちらをクリック
    カナダ 5つのフレームワーク
  • 詳細はこちらをクリック
    ペルー 1つのフレームワーク
  • 詳細はこちらをクリック
    ブラジル 2つのフレームワーク
  • 詳細はこちらをクリック
    イギリス 5つのフレームワーク
  • 詳細はこちらをクリック
    ヨーロッパ 1つの枠組み
  • 詳細はこちらをクリック
    欧州連合 4つの枠組み
  • 詳細はこちらをクリック
    イタリア 1つのフレームワーク
  • 詳細はこちらをクリック
    スペイン 1つのフレームワーク
  • 詳細はこちらをクリック
    サウジアラビア 1つの枠組み
  • 詳細はこちらをクリック
    UAE 2つのフレームワーク
  • 詳細はこちらをクリック
    韓国 1つの枠組み
  • 詳細はこちらをクリック
    日本 2つのフレームワーク
  • 詳細はこちらをクリック
    シンガポール 2つのフレームワーク
  • 詳細はこちらをクリック
    オーストラリア 1つのフレームワーク
米国 - 連邦
大統領令第14179号AIのイノベーションを促進し、規制上の障壁を軽減するための連邦指令。
米国のAI行動計画AIのイノベーション、インフラ、国際的なリーダーシップに焦点を当てた連邦政府のロードマップ。
大統領令第14365号国家的なAI政策の枠組みの構築を目指し、州ごとのAI関連法間の矛盾に対処する。
国家AI政策枠組みに関する提言AIの安全性、ガバナンス、デジタルレプリカ、およびインフラに関する立法上の提言。
大統領令第14409号高度なAIサイバーセキュリティと、自主的なフロンティア・モデルによる協力に焦点を当てた連邦政府の取り組み。
NIST AIリスク管理フレームワークAIのライフサイクル全体にわたるリスクの統制、特定、測定、および管理を行うためのフレームワーク。
TAKE IT DOWN法AI生成のディープフェイクを含む、同意のない親密な画像に関する連邦法。
FTCによるAI関連の法執行AIの欺瞞的、不公正、または有害な利用に対して、既存の消費者保護法を適用する。
アメリカ - 州
コロラド州人工知能法重大な決定に用いられる自動化システムについて、透明性と情報開示を義務付ける。
カリフォルニア州上院法案第53号フロンティアAI開発者に対する安全性、ガバナンス、および透明性に関する要件を定める。
カリフォルニア州法案 AB 2013生成AIの開発者に対し、学習データセットに関する情報の開示を義務付ける。
カリフォルニア州上院法案(SB)942AIによって生成されたコンテンツに関する開示および出所の要件を定める。
ユタ州人工知能政策法生成AIが関与する特定の消費者とのやり取りについて、情報開示を義務付ける。
テキサス州責任ある人工知能ガバナンス法特定の有害なAIの利用を制限し、州レベルのAIガバナンス体制を確立する。
地方条例第144号自動化された雇用決定ツールについて、バイアス監査と透明性を義務付ける。
人工知能による映像面接法AIによる分析が行われたビデオ面接について、通知、同意、共有、および削除に関する要件を定める。
HB 3773雇用に関する決定においてAIを差別的な目的で使用することを禁止し、従業員への通知を義務付ける。
カナダ
人工知能・データ法法案として提出されたものの、成立には至らなかった連邦政府のAIに関する枠組み。
生成AIに関する自主的な行動規範高度な生成AIシステムの責任ある開発および管理に関する原則。
自動化された意思決定に関する指針カナダの連邦機関が使用する自動化された意思決定システムを規定するものである。
法律第25号個人情報を利用した特定の自動化された意思決定について、透明性および審査の仕組みを義務付ける。
PIPEDAAIを含む商業活動において利用される個人情報を規制する連邦の個人情報保護法。
ペルー
法律第31814号安全で、透明性があり、責任ある、かつ権利に基づくAIの導入を促進するための国家枠組み。
ブラジル
人工知能法案 PL 2338/2023禁止対象および高リスクのシステムを対象とする、リスクベースのAI枠組みの提案。
LGPD第20条個人データに基づく自動化された意思決定に関する権利を規定している。
イギリス
イノベーションを促進するAI規制の枠組み単一のAI規制当局ではなく、既存の英国の規制当局が適用する分野横断的な原則。
AIセキュリティ研究所高度なAIシステムがもたらすセキュリティリスクの評価に特化した政府機関。
2025年データ利用・アクセス法自動化された意思決定および個人データに関する規則と保護措置を改正する。
2023年オンライン安全法特定のAI生成コンテンツを含む、違法かつ有害なオンラインコンテンツを規制する。
人工知能規制法案AIの統括的なガバナンスおよび組織の追加的義務に関する法案。
ヨーロッパ
欧州評議会AI条約人権、民主主義、法の支配に沿ったAIに関する原則を定めている。
欧州連合
EU人工知能法禁止対象、高リスク、および汎用AIシステムを網羅する、リスクに基づく包括的なAI法。
汎用AI行動規範汎用AIモデルに関するAI法の要件の実施を支援するための指針。
GDPR第22条特定の完全自動化された意思決定の影響を受ける個人に対する保護措置を規定している。
改正製品責任指令EUの製造物責任規則をソフトウェアおよびAI搭載製品にまで拡大する。
イタリア
国内AI法EU AI法に、国内規則および業界別の保護措置を補完するものである。
スペイン
AIガバナンス法案(草案)EU AI法と相互補完的な、国家レベルのAIガバナンスおよび執行の枠組み案。
サウジアラビア
SDAIA AI倫理原則プライバシー、セキュリティ、公平性、安全性、説明責任を網羅した、リスクに基づくAIガバナンス原則。
UAE
AIの開発と利用に関するUAE憲章責任ある、安全で、透明性があり、権利を尊重したAIの利用を支える国家原則。
人工知能・データ庁国のAI、データ、およびデジタルガバナンスを監督する連邦機関。
韓国
AI基本法影響力の大きいAI、生成AI、透明性、およびライフサイクルリスク管理を網羅した包括的な枠組み。
日本
AI推進法安全かつ有益なAIの開発と導入に向けた日本の国家的な指針を定める。
ビジネス向けAIガイドライン安全性、プライバシー、セキュリティ、透明性、説明責任、および責任あるAIの利用に関する指針。
シンガポール
生成AIのためのAIガバナンスフレームワークのモデル説明責任、データ、セキュリティ、テスト、および責任あるAI導入を網羅したガバナンスフレームワーク。
AI Verify責任あるAIガバナンスの実践を評価するためのテストフレームワークおよびツールキット。
オーストラリア
自主的なAI安全基準安全かつ責任あるAIの開発と導入のための指針を提供します。

米国 - 連邦

大統領令第14179号AIのイノベーションを促進し、規制上の障壁を軽減するための連邦指令。
米国のAI行動計画AIのイノベーション、インフラ、国際的なリーダーシップに焦点を当てた連邦政府のロードマップ。
大統領令第14365号国家的なAI政策の枠組みの構築を目指し、州ごとのAI関連法間の矛盾に対処する。
国家AI政策枠組みに関する提言AIの安全性、ガバナンス、デジタルレプリカ、およびインフラに関する立法上の提言。
大統領令第14409号高度なAIサイバーセキュリティと、自主的なフロンティア・モデルによる協力に焦点を当てた連邦政府の取り組み。
NIST AIリスク管理フレームワークAIのライフサイクル全体にわたるリスクの統制、特定、測定、および管理を行うためのフレームワーク。
TAKE IT DOWN法AI生成のディープフェイクを含む、同意のない親密な画像に関する連邦法。
FTCによるAI関連の法執行AIの欺瞞的、不公正、または有害な利用に対して、既存の消費者保護法を適用する。

アメリカ - 州

コロラド州人工知能法重大な決定に用いられる自動化システムについて、透明性と情報開示を義務付ける。
カリフォルニア州上院法案第53号フロンティアAI開発者に対する安全性、ガバナンス、および透明性に関する要件を定める。
カリフォルニア州法案 AB 2013生成AIの開発者に対し、学習データセットに関する情報の開示を義務付ける。
カリフォルニア州上院法案(SB)942AIによって生成されたコンテンツに関する開示および出所の要件を定める。
ユタ州人工知能政策法生成AIが関与する特定の消費者とのやり取りについて、情報開示を義務付ける。
テキサス州責任ある人工知能ガバナンス法特定の有害なAIの利用を制限し、州レベルのAIガバナンス体制を確立する。
地方条例第144号自動化された雇用決定ツールについて、バイアス監査と透明性を義務付ける。
人工知能による映像面接法AIによる分析が行われたビデオ面接について、通知、同意、共有、および削除に関する要件を定める。
HB 3773雇用に関する決定においてAIを差別的な目的で使用することを禁止し、従業員への通知を義務付ける。

カナダ

人工知能・データ法法案として提出されたものの、成立には至らなかった連邦政府のAIに関する枠組み。
生成AIに関する自主的な行動規範高度な生成AIシステムの責任ある開発および管理に関する原則。
自動化された意思決定に関する指針カナダの連邦機関が使用する自動化された意思決定システムを規定するものである。
法律第25号個人情報を利用した特定の自動化された意思決定について、透明性および審査の仕組みを義務付ける。
PIPEDAAIを含む商業活動において利用される個人情報を規制する連邦の個人情報保護法。

ペルー

法律第31814号安全で、透明性があり、責任ある、かつ権利に基づくAIの導入を促進するための国家枠組み。

ブラジル

人工知能法案 PL 2338/2023禁止対象および高リスクのシステムを対象とする、リスクベースのAI枠組みの提案。
LGPD第20条個人データに基づく自動化された意思決定に関する権利を規定している。

イギリス

イノベーションを促進するAI規制の枠組み単一のAI規制当局ではなく、既存の英国の規制当局が適用する分野横断的な原則。
AIセキュリティ研究所高度なAIシステムがもたらすセキュリティリスクの評価に特化した政府機関。
2025年データ利用・アクセス法自動化された意思決定および個人データに関する規則と保護措置を改正する。
2023年オンライン安全法特定のAI生成コンテンツを含む、違法かつ有害なオンラインコンテンツを規制する。
人工知能規制法案AIの統括的なガバナンスおよび組織の追加的義務に関する法案。

ヨーロッパ

欧州評議会AI条約人権、民主主義、法の支配に沿ったAIに関する原則を定めている。

欧州連合

EU人工知能法禁止対象、高リスク、および汎用AIシステムを網羅する、リスクに基づく包括的なAI法。
汎用AI行動規範汎用AIモデルに関するAI法の要件の実施を支援するための指針。
GDPR第22条特定の完全自動化された意思決定の影響を受ける個人に対する保護措置を規定している。
改正製品責任指令EUの製造物責任規則をソフトウェアおよびAI搭載製品にまで拡大する。

イタリア

国内AI法EU AI法に、国内規則および業界別の保護措置を補完するものである。

スペイン

AIガバナンス法案(草案)EU AI法と相互補完的な、国家レベルのAIガバナンスおよび執行の枠組み案。

サウジアラビア

SDAIA AI倫理原則プライバシー、セキュリティ、公平性、安全性、説明責任を網羅した、リスクに基づくAIガバナンス原則。

UAE

AIの開発と利用に関するUAE憲章責任ある、安全で、透明性があり、権利を尊重したAIの利用を支える国家原則。
人工知能・データ庁国のAI、データ、およびデジタルガバナンスを監督する連邦機関。

韓国

AI基本法影響力の大きいAI、生成AI、透明性、およびライフサイクルリスク管理を網羅した包括的な枠組み。

日本

AI推進法安全かつ有益なAIの開発と導入に向けた日本の国家的な指針を定める。
ビジネス向けAIガイドライン安全性、プライバシー、セキュリティ、透明性、説明責任、および責任あるAIの利用に関する指針。

シンガポール

生成AIのためのAIガバナンスフレームワークのモデル説明責任、データ、セキュリティ、テスト、および責任あるAI導入を網羅したガバナンスフレームワーク。
AI Verify責任あるAIガバナンスの実践を評価するためのテストフレームワークおよびツールキット。

オーストラリア

自主的なAI安全基準安全かつ責任あるAIの開発と導入のための指針を提供します。

あらゆる業界向けに特別に設計

業界固有の環境向けに設計された、多層的で「予防を最優先」とするセキュリティにより、重要なAIワークフローを、信頼できないデータ、悪意のあるモデル、および機密データの漏洩から保護します。

よくある質問

エンタープライズAIセキュリティは、AIシステムを支えるデータ、モデル、ストレージ、および相互作用を保護します。これにより、AIのライフサイクル全体にわたって、悪意のあるコンテンツ、機密データの漏洩、安全でないモデル、プロンプトインジェクション、その他の脅威によるリスクを低減することができます。

OPSWAT AI Securityは、AIトレーニングパイプライン、データおよびモデルの保存、オープンソースのLLMモデル、RAGシステム、チャットボットとのやり取り、推論エンドポイントなど、あらゆる場面におけるファイルとデータを保護します。

OPSWAT AIトレーニングパイプラインを通過する前および通過中に、構造化データおよび非構造化データを検査、クリーンアップ、管理し、悪意のあるコンテンツや機密データが信頼できるAIの入力データとして扱われるのを防ぎます。

OPSWAT 転送前にデータの妥当性をOPSWAT 、MetaDefender ダイオード技術を活用することで、承認されたデータを保護された環境へ安全に一方向で転送することをOPSWAT 。

OPSWAT オープンソースのLLMモデル、モデルファイル、および関連する成果物をスキャンし、企業内のAI環境に導入される前に、マルウェア、悪意のあるコンテンツ、機密データがないかを確認します。

OPSWAT チャットボットの入出力、RAGシステム、および推論エンドポイントを介してやり取りされるファイルやコンテンツを検査し、プロンプトインジェクションやその他の悪意のあるコンテンツがAIアプリケーションに到達することを特定・防止します。

OPSWAT AIデータパイプライン、ストレージ、モデル、RAGワークフロー、およびLLMとのやり取り全体にわたる機密情報を特定・管理し、意図しない情報開示や漏洩を防止します。

AIファイアウォールは通常、AIアプリケーションとの実行時のやり取りに重点を置いています。OPSWAT は、データパイプライン、ストレージ、モデルファイル、LLMとのやり取り、RAGシステム、推論エンドポイントなど、より広範なAI環境全体にわたり、多層的な「予防を最優先とする」セキュリティを適用します。

OPSWAT 複数の検査、検知、分類、およびクリーンアップ技術を組み合わせることで、悪意のあるコンテンツや機密データが下流に拡散する前に、データ、モデル、およびAIとのやり取り全体にわたるリスクを特定し、無力化します。

OPSWAT 組織がエンタープライズAI環境全体にセキュリティおよびデータ管理措置を適用し、機密情報を保護し、社内ポリシーを徹底させ、変化し続ける規制、ガバナンス、およびデータ保護の要件に対応できるよう支援します。

エンタープライズAIを「Secure 」する準備はできていますか?

フォームに必要事項をご記入ください。

AIのイノベーションは、信頼できる入力データにかかっています。OPSWAT は、AIモデル、LLM、RAGパイプライン、エージェント、アプリケーション、およびワークフローに供給されるファイル、データ、プロンプト、情報源を、組織が検査、クリーンアップ、分類、および管理することを支援します。

世界中の2,100以上のお客様に導入いただいています