证明真实性
通过防篡改的来源（Provenance）信息，验证内容的来源以及是否曾被修改。
保护模型完整性
从构建到运行阶段，对 AI 模型进行签名和验证，确保模型仅在可信环境中运行。
管控 AI 智能体
为每个 AI 智能体赋予可验证的身份（Identity），并强制执行其访问范围和操作权限。
AI 正在打破现有的信任模式
内容、模型和 AI 智能体以机器速度运行，却缺乏内置机制来验证真实性、保护完整性或实施管控。
新兴的
信任架构
观看首席执行官 Amit Sinha 讲解 AI、机器身份与量子计算如何改变数字信任，以及为什么智能信任（Intelligent Trust）是应对之道。
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可验证、可管控的
AI 身份
AI 身份
降低声誉风险
证明数字内容的真实性，减少虚假信息与品牌受损的风险。
保护模型与数据
在训练与运行阶段防止模型遭到篡改，并维护数据安全。
确保 AI 行为可追责
将 AI 智能体与身份、策略及人员责任归属关联，确保每项操作均可审计。
安心扩展 AI
在不增加复杂性的情况下，将信任管控机制应用于内容、模型与 AI 智能体。
在整个 AI 系统中建立信任
以密码学证据为基础，验证内容、保护模型并监督 AI 智能体，即可在每一次 AI 交互中证明信任。
建立可验证的内容来源
- 在创建数字内容时进行签名，以确立其来源与完整性
- 在整个发布流程中跟踪内容，维持可验证的管理链
- 在每次使用内容时进行密码学验证，以检测内容是否遭到篡改
随时随地验证模型完整性
- 从训练到部署，在每个阶段对模型进行签名和验证
- 确保模型仅在可信且经过验证的运行环境中运行
- 维护可验证的模型谱系，以检测未经授权的更改或重复使用
强制执行 AI 智能体边界
- 为 AI 智能体赋予强大的密码学身份
- 在运行阶段强制执行基于策略的访问和操作权限
- 跟踪整个系统中的智能体活动与关系，实现完整的可审计性
领导者为何信赖 DigiCert 来建立 AI 信任
单一密码学基础
将经过验证、以 PKI 为基础的信任扩展至 AI 系统中的内容、模型与智能体，让真实性、完整性与身份均建立在相同的基础之上。
机器规模的部署
在不牺牲策略管控能力或可审计性的情况下，跨大规模 AI 系统验证和管理信任，并以机器速度运行。
一体化平台方法在 DigiCert ONE 中整合内容信任、模型完整性与智能体治理，减少分散管理，并通过单一平台管理 AI 信任。 |
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准备好提升您的 AI 信任策略了吗？
