发布日期：2026-07-02 浏览次数：
人工智能发展迅猛。最初的实验性应用正迅速演变为几乎所有行业的实际部署。但随着企业扩大人工智能项目的规模，许多企业意识到，仅仅依靠创新是不够的。信任、治理和安全如今已成为企业采用人工智能面临的最大挑战。
从保护敏感训练数据、保障人工智能管道安全，到防御快速注入攻击、维护混合环境的合规性，安全团队被要求以与人工智能创新本身同步的速度发展。与此同时，他们仍然需要控制敏感数据、执行治理策略并降低运营风险。
正因如此，加入 HPE Unleash AI 合作伙伴计划对Thales来说感觉就像是顺理成章的下一步。
HPE Unleash AI合作伙伴计划是一个精心打造的生态系统，它将经过全面验证测试的独立软件供应商 (ISV) 解决方案与 HPE 工程化的 AI 系统（包括HPE 私有云 AI和更广泛的HPE AI Factory，后者集成了 NVIDIA 解决方案）相结合，旨在为企业提供生产级 AI 所需的性能、安全性和可扩展性。通过此次合作，Thales和 HPE 将携手加强数据、基础设施、管道、AI 应用以及新兴的智能体 AI 环境的安全性和合规性。
Thales长期以来一直是HPE的战略安全合作伙伴，双方的集成涵盖HPE的计算、存储、网络和混合云解决方案。我们携手帮助客户应对混合环境中日益增长的安全、主权、治理和合规性需求。
加入 HPE Unleash AI 合作伙伴计划标志着双方合作的下一步，进一步拓展了我们在企业级 AI 领域的工作。通过集成来自NVIDIA AI Computing by HPE 产品组合的交钥匙式、自主式和大规模解决方案，Thales AI 安全架构能够帮助客户保护敏感数据和知识产权，同时确保 AI 部署的可见性、治理和控制。
“各组织正在快速推进人工智能的运营化，但信任、治理和安全必须与创新同步扩展，” HPE混合云人工智能业务发展副总裁Robin Braun表示。“通过HPE Unleash AI合作伙伴计划，与Thales等合作伙伴的协作可以帮助组织构建人工智能环境，从而保护敏感数据、加强合规性，并加速在混合云和私有云环境中负责任地采用人工智能。”
人工智能的应用也以新的方式扩大了企业的攻击面。企业现在面临着与快速注入、数据泄露、不安全的人工智能管道、模型中毒或滥用以及未经授权访问底层敏感数据相关的风险。与此同时，不断变化的法规和主权要求也增加了对人工智能部署进行更强有力的治理和提高可见性的需求。
为了应对这些挑战，Thales和HPE携手合作：
NVIDIA AI Computing by HPE 产品组合旨在为从企业到模型构建者和主权者的可扩展 AI 部署提供支持。
Thales人工智能安全架构涵盖数据保护、运行时人工智能安全、加密/令牌化、集中式密钥管理、密钥管理和硬件根信任等功能。
在混合云、主权云、物理隔离云和多云环境中实现集中式治理和策略执行
基于以数据为中心的安全策略，Thales人工智能安全架构能够保护人工智能系统从数据摄取到推理和检索增强生成 (RAG) 的整个过程。通过集成CipherTrust 数据安全平台 (CDSP)、Thales Luna 硬件安全模块 (HSM)和Imperva AI 应用安全等功能，企业可以跨人工智能管道、工作负载、模型和用户交互应用更一致的保护措施。
但保障人工智能安全并非仅仅是部署另一种安全工具。它关乎让团队更有信心加快步伐，同时又不失去对数据、策略或治理标准的控制。随着人工智能越来越深入地融入日常业务运营，安全绝不能成为创新的瓶颈。
目前，企业人工智能领域最让我感兴趣的一点是，每家公司似乎都在以不同的方式提出同一个问题：“我们如何在不产生新的安全和合规风险的情况下更快地推进人工智能发展？”
从保护训练数据和保障管道安全，到管理人工智能应用程序和在高度监管的环境中保持控制，人工智能环境的几乎每个方面都面临着这些挑战。
通过 HPE Unleash AI 合作伙伴计划，Thales已与 HPE 验证了多个 AI 安全用例，以帮助应对这些现实世界的挑战，其中包括：
随着人工智能部署扩展到混合云、私有云和多云环境，企业需要对加密密钥和安全策略进行一致的控制。Thales帮助企业集中管理密钥和执行策略，并通过基于硬件的信任机制加强治理和合规性。
人工智能模型依赖于精心整理的数据集，这些数据集必须受到保护，免受未经授权的访问、内部威胁、篡改和数据投毒的侵害。Thales通过加密、集中式密钥管理和策略执行，保护存储、数据库和计算基础设施中的人工智能数据集，从而保障敏感的训练数据和知识产权。
金融服务、医疗保健和政府等行业的组织经常需要在人工智能工作流程中使用受监管的数据，包括个人身份信息 (PII) 和个人健康信息 (PHI)。Thales可帮助在敏感数据进入人工智能流程之前对其进行去标识化处理，从而使团队能够在构建和分析人工智能模型的同时，降低隐私和合规风险。
Kubernetes 上的容器化 AI 工作负载通常依赖于持久存储，而持久存储容易受到未经授权的访问或权限提升攻击。Thales通过加密和基于策略的访问控制来帮助保护持久卷，确保只有授权的工作负载才能访问敏感数据。
使用 LLM 的企业应用程序日益面临各种风险，例如提示注入、越狱攻击、恶意提示和意外数据泄露。Thales 可帮助实时检查提示和响应，从而在请求到达敏感模型之前检测不安全活动并防止滥用。
AI 工作流程通常依赖 API 密钥、凭证和令牌来连接模型、数据集和服务。Thales 能够安全地存储凭证并将其注入 AI 管道，而无需将密钥直接嵌入代码、提示或存储库中。
Thales和HPE携手合作，助力企业构建可扩展、安全且从一开始就注重治理的AI环境。通过将HPE的企业级AI基础设施与ThalesAI安全架构的数据中心功能相结合，客户可以更好地保护敏感信息，同时保持对整个AI部署的可见性和控制力。
这种方法有助于客户：
保护敏感的人工智能训练和推理数据
保护人工智能应用程序免受快速注入和滥用。
在人工智能环境中集中管理加密密钥
加强合规性和审计准备
支持自主部署和物理隔离的人工智能部署
通过统一的安全控制降低操作复杂性
Thales全球数据安全产品副总裁托德·摩尔表示：“人工智能正在重塑企业的创新、运营和竞争方式，但人工智能的成功最终取决于信任。企业需要确信，在日益复杂的环境中，其数据、模型和人工智能交互都能得到保护。通过与HPE的合作，我们能够帮助企业加速采用人工智能，同时又不牺牲治理、安全性和控制力。”
除了人工智能领域，Thales和HPE还在计算、存储、网络、混合云和数据保护等广泛的安全计划方面持续开展合作。如需了解更多关于Thales和HPE合作的信息，以及了解Thales的产品，请随时直接与我们联系。揽阁信息是Thales的重要合作伙伴，多年为客户提供Thales的各类安全产品，以及基于这些产品的解决方案。
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