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Ferramenta de IA

Proteja Seus Modelos de IA com o Protect AI ModelScan

A ferramenta definitiva para escanear e proteger modelos de aprendizado de máquina contra ameaças adversariais.

shipped 20 de nov. de 2025trust, security & compliancepaid
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Protect AI ModelScan - AI tool hero image

Por que importa

1Escaneamento abrangente para uma ampla variedade de formatos de modelo, incluindo H5, Pickle e SavedModel.
2Escaneamentos rápidos e seguros sem a execução de código de modelo, garantindo que seu ambiente permaneça seguro.
3Capacidades de escaneamento personalizadas com configurações configuráveis para atender às necessidades de conformidade organizacional.

overview

Visão Geral do Protect AI ModelScan

O ModelScan é uma ferramenta inovadora de código aberto projetada para aprimorar a segurança de modelos de aprendizado de máquina. Ao detectar código inseguro e identificar tentativas de contorno de salvaguardas, ela capacita as organizações a proteger seus modelos de IA contra ameaças adversas.

features

Características Principais

Protect AI ModelScan está equipado com recursos avançados voltados para a segurança empresarial e equipes de engenharia de ML/AI. Ele oferece scanners modulares, permitindo que os usuários personalizem as configurações de acordo com as necessidades de suas organizações.

  • Suporte para múltiplos formatos de modelo para uma aplicação versátil.
  • Operações de scanner independentes para aprimorar a modularidade.
  • Detecção automática de modelos inseguros ao longo do ciclo de vida.

use cases

Casos de Uso

O ModelScan atende a diversas necessidades nas organizações, especialmente na proteção das cadeias de fornecimento de modelos e na garantia de conformidade com os padrões de segurança. Ele ajuda a prevenir o roubo de credenciais e dados, ao mesmo tempo que detecta possíveis ameaças de contaminação de modelos.

  • Garantindo as cadeias de suprimento de modelos de IA contra ataques adversariais.
  • Cumprindo com frameworks de segurança como OWASP e MITRE ATLAS.
  • Aprimorando a integridade do modelo durante o treinamento e a implementação.

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