Swift Security Platform Howto

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La plateforme de sécurité Swift est une solution de sécurité IA unifiée qui protège les données et la réputation des organisations en sécurisant l'utilisation de l'IA générative à l'échelle de l'entreprise.
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Profil de Swift Security Platform
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Qu'est-ce que Swift Security Platform
Fonctionnalités de Swift Security Platform et cas d'utilisation

Comment utiliser Swift Security Platform

Installez l'extension de navigateur Swift Security: Téléchargez et installez l'extension de navigateur Swift Security pour votre navigateur web préféré afin d'activer la protection lors de l'utilisation de services d'IA publics.
Configurez les paramètres de protection des données: Mettez en place des règles pour détecter et masquer les données sensibles telles que les informations personnelles identifiables (PII) ou la propriété intellectuelle avant qu'elles ne soient envoyées aux services d'IA.
Activez la surveillance de l'utilisation de l'IA: Activez les fonctionnalités de journalisation et de visibilité pour suivre comment les services d'IA sont utilisés dans votre organisation.
Configurez les contrôles d'accès: Configurez des politiques d'accès pour contrôler quels utilisateurs et applications peuvent accéder aux LLM privés ou personnalisés.
Mettez en œuvre la protection des assistants de code: Installez l'extension IDE Swift Security pour utiliser en toute sécurité les assistants de code IA tout en protégeant le code source.
Appliquez des garde-fous aux applications LLM personnalisées: Intégrez le SDK de Swift Security pour ajouter des capacités de protection et de surveillance à vos propres applications alimentées par l'IA.
Examinez les journaux et rapports de sécurité: Vérifiez régulièrement le tableau de bord de Swift Security pour examiner les journaux d'utilisation de l'IA, les événements de sécurité et les rapports de conformité.

FAQ de Swift Security Platform

Swift Security propose une plateforme de sécurité IA unifiée qui protège activement les utilisateurs, les développeurs et les applications en utilisant des modèles de langage de grande taille (LLMs) publics, privés et personnalisés.

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