集成
智能
自动化
低代码和无代码
开放
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人工智能安全指设计用于保护人工智能系统免受未经授权访问、滥用和潜在威胁的措施和实践。它涵盖各种旨在确保人工智能模型、数据和基础设施的机密性、完整性和可用性的技术和策略。随着人工智能越来越多地集成到关键应用中,例如医疗保健、金融和交通运输,人工智能安全的重要性不可低估。
核心功能
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价格
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如何使用
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Salesforce Einstein | 集成 |
Platform Starter 每用户每月25美元
| Einstein 1平台为IT、管理员和开发人员提供了一个可扩展的人工智能平台,促进了生成应用程序和自动化的快速开发。它提供了专为提高生产力、保护敏感数据、解锁孤立和统一数据、嵌入预测和生成的人工智能、自动化业务流程、未来证明IT投资以及通过洞察力实现数据驱动行动的工具。它可以在销售、服务、营销和商务部门中使用。 |
Salesforce Einstein 1 Platform for Application Development | 集成 | 1 | |
hCaptcha | hCaptcha企业版的核心功能包括即时检测和防御人工和自动威胁、支持全面的插件和本地集成、极低的用户摩擦力和完全定制选项、符合全球隐私标准、可访问性选项、高级威胁签名,以及检测和防止欺诈和滥用的能力。 | 使用hCaptcha很简单,只需在您的网站或应用程序中加入两行代码即可。它提供全面的安全防护功能,可根据您的特定需求进行定制。 | |
Notta | 实时转录 |
免费 0元/月 基本功能,转录时间和文件上传受限
| Notta允许用户实时转录和翻译语音,安排会议,录制屏幕,并利用AI摘要功能提取有用信息。该平台还支持创建会议纪要和AI模板摘要。 |
Dropbox Sign网站 | 在线签署文档 | 使用Dropbox Sign,只需创建一个帐户,轻松地准备、发送、签署和跟踪您的协议。 | |
Aura | 防金融诈骗 | 要使用Aura,只需注册一个帐户并选择适合的保护计划。一旦注册成功,平台将激活保护功能,如防金融诈骗、防身份盗窃、VPN和在线隐私、防病毒、密码管理器和智能保险库、家长控制和安全游戏、垃圾电话阻止等。Aura还提供资源、客户服务和专家欺诈支持,以确保无缝的用户体验。 | |
Synthesia | AI头像:选择超过140个不同的AI头像来创建您的视频 | 要使用Synthesia,只需生成您的脚本,使用AI头像和语音播报自定义视频,如果需要,与团队合作,然后共享、下载或嵌入视频。该平台提供易于更新和与其他工具集成的功能,实现无缝视频制作。 | |
Angular.dev | 内置的水合、国际化、安全和可访问性支持。 | 从小处开始,借助Angular的支持逐步扩展。 | |
Nero Software | CD刻录 | 要使用Nero软件,只需从我们的网站下载并安装所需的程序。按照屏幕上的说明设置并开始使用该软件。 | |
DreamGF.ai | 可定制外貌和个性的AI女友创建 | 要使用DreamGF.ai,只需在网站上创建一个账户。注册后,您可以访问AI女友生成器,并根据自己的喜好自定义虚拟伴侣。您可以选择他们的外貌特征、个性特点,甚至可以自定义他们的风格和氛围。创建完成后,您可以通过AI聊天功能进行对话,接收语音消息,甚至可以通过AI聊天功能请求照片。 |
医疗保健:保护患者数据隐私,确保人工智能辅助诊断和治疗建议的完整性。
金融:保护用于欺诈检测、风险评估和算法交易的人工智能模型。
自动驾驶汽车:保护自动驾驶汽车中导航、物体检测和决策制定的人工智能系统。
政府:保护用于国家安全、执法和公共服务的人工智能系统。
零售:保护用于个性化推荐、定价优化和供应链管理的人工智能算法。
用户对人工智能安全解决方案的评价通常赞扬其在保护人工智能系统免受各种威胁方面的有效性。许多用户赞赏因知道其人工智能模型和数据安全而带来的安心感。但是,一些用户指出,实施全面的人工智能安全措施可能复杂且需要大量资源,需要专门的专业知识和持续维护。其他人强调在安全性和可用性之间取得平衡的重要性,确保安全措施不会不当地阻碍人工智能应用的开发和部署。总的来说,用户认识到了人工智能安全在促使跨行业的负责任和值得信赖的人工智能使用中的关键作用。
一家医疗保健提供商使用人工智能进行患者诊断,确保患者数据被安全存储,并只能被授权人员访问。
一家金融机构利用具有防御对抗性攻击和定期安全审计保障措施的人工智能欺诈检测模型。
一家自动驾驶汽车制造商实施可解释的人工智能技术,以提供透明度,并在乘客和监管机构之间建立信任。
实施人工智能安全涉及多方面的方法。首先,组织应进行彻底的风险评估,以识别其人工智能系统潜在的漏洞和威胁。接下来,他们应制定和执行强有力的安全政策,包括访问控制、数据加密和安全开发实践。定期进行安全审计和渗透测试可以帮助识别和解决弱点。此外,人工智能模型应设计具有健壮性和可解释性,使用技术如对抗性训练和可解释的算法。最后,持续监控和事件响应计划对于检测和缓解安全漏洞至关重要。
保护敏感数据和知识产权。
保持公众对人工智能系统的信任和信心。
确保符合数据保护法规。
减少因安全漏洞造成的财务和声誉损失的风险。
使人工智能在关键应用中的安全可靠部署成为可能。