AI モデルは急速に企業運用の基盤となり、分析の高度化、意思決定の自動化、高い影響力を持つ成果の創出を支えています。しかし同時に、改ざん、不正アクセス、知的財産の窃取、不安全な実行環境といった新たなリスクももたらしています。
この新たな状況において、組織は重要な課題に直面しています。それは、モデルの完全性をどのように検証し、知的財産を保護し、モデルを信頼できる環境でのみ実行させるかという点です。これが実現できなければ、出力の改ざん、規制リスクの増大、信頼の喪失につながります。
AI モデルを安全にスケールさせるには、モデルライフサイクルのすべての段階において、暗号による完全性、透明な来歴、そして安全な実行環境を組み込む必要があります。
すべてのモデルは暗号的に署名・ハッシュ化され、パッケージ化されることで、改ざんされていない真正な状態が保証されます。これにより、開発からデプロイまで、モデルが主張通りのものであることを証明できます。
Model Bill of Materials(MLBOM)により、データセット、依存関係、変換履歴の完全かつ追跡可能な記録が作成され、モデルライフサイクル全体で可視性、監査性、コンプライアンスを確保します。
モデルは信頼された実行環境(TEE)内で動作し、利用中のデータを保護するとともに、継続的な検証のもとで、検証済みかつ安全な環境でのみ実行されることを保証します。
AI モデルトラストは、PKI とデジタルトラストにおけるデジサートの実績あるリーダーシップを基盤としています。暗号による完全性、セキュアな鍵管理、ライフサイクルガバナンスを AI モデルに拡張することで、デジサートは組織が知的財産を保護し、リスクを低減し、自信を持って AI を大規模に展開できるよう支援します。