證明真實性
透過防竄改的來源（Provenance）資訊，驗證內容的來源以及是否曾遭修改。
保護模型完整性
從建置到執行階段，對 AI 模型進行簽署與驗證，確保模型僅在可信任的環境中執行。
控管 AI 代理程式
為每個 AI 代理程式賦予可驗證的身分（Identity），並強制執行其存取範圍與操作權限。
AI 正在打破既有的信任模式
內容、模型和 AI 代理程式以機器速度運作，卻缺乏內建機制來驗證真實性、保護完整性或實施控管。
新興的
信任架構
觀看執行長 Amit Sinha 說明 AI、機器身分與量子運算如何改變數位信任，以及為何智慧信任（Intelligent Trust）正是因應之道。
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可驗證、可控管的
AI 身分
AI 身分
降低聲譽風險
證明數位內容的真實性，減少虛假資訊與品牌受損的風險。
保護模型與資料
在訓練與執行階段防止模型遭到竄改，並維護資料安全。
確保 AI 行為可追責
將 AI 代理程式與身分、政策及人員責任歸屬連結，確保每項操作皆可稽核。
安心擴展 AI
在不增加複雜度的情況下，將信任控管機制套用至內容、模型與 AI 代理程式。
在整個 AI 系統中建立信任
以密碼學證據為基礎，驗證內容、保護模型並監督 AI 代理程式，即可在每一次 AI 互動中證明信任。
建立可驗證的內容來源
- 在建立數位內容時進行簽署，以確立其來源與完整性
- 在整個發布流程中追蹤內容，維持可驗證的管理鏈
- 在每次使用內容時進行密碼學驗證，以偵測內容是否遭到竄改
隨時隨地驗證模型完整性
- 從訓練到部署，在每個階段簽署並驗證模型
- 確保模型僅在可信任且經過驗證的執行環境中運作
- 維護可驗證的模型譜系，以偵測未經授權的變更或重複使用
強制執行 AI 代理程式邊界
- 為 AI 代理程式賦予強大的密碼學身分
- 在執行階段強制執行以政策為基礎的存取與操作權限
- 追蹤整個系統中的代理程式活動與關係，實現完整的可稽核性
領導者為何信賴 DigiCert 來建立 AI 信任
單一密碼學基礎
將經過驗證、以 PKI 為基礎的信任延伸至 AI 系統中的內容、模型與代理程式，讓真實性、完整性與身分皆建立在相同的基礎之上。
機器規模的部署
在不犧牲政策控管能力或可稽核性的情況下，跨大規模 AI 系統驗證及管理信任，並以機器速度運作。
整合式平台方法在 DigiCert ONE 中整合內容信任、模型完整性與代理程式治理，減少分散管理，並從單一平台管理 AI 信任。 |
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準備好提升您的 AI 信任策略了嗎？
