Cato Networks पर, हम यह सुनिश्चित करने के लिए प्रतिबद्ध हैं कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) को प्रमुख प्लेटफार्म और समर्थन सेवाओं में जिम्मेदारी, सुरक्षा और पारदर्शिता के साथ विकसित और लागू किया जाए।
ये FAQs यह दर्शाते हैं कि हम गोपनीयता-बाय-डिज़ाइन, सुरक्षा-बाय-डिज़ाइन, और जिम्मेदार नवाचार सिद्धांतों के पालन के साथ अपनी एआई-चालित क्षमताओं ("एआई फीचर्स") को कैसे डिज़ाइन, संचालित और प्रबंधित करते हैं।
हाँ। Cato Networks की जिम्मेदार एआई नीति प्लेटफ़ॉर्म के भीतर एआई प्रौद्योगिकियों की डिज़ाइन, विकास और उपयोग को नियंत्रित करती है।
हमारा ढांचा पांच प्रमुख सिद्धांतों पर आधारित है:
- पारदर्शिता – जब एआई का उपयोग किया जाता है तो ग्राहकों को जानकारी दी जाती है।
- जवाबदेही – एआई-चालित अंतर्दृष्टियों को लागू करने से पहले मानव निरीक्षण आवश्यक है।
- न्याय – पूर्वाग्रह को कम करने के लिए एआई आउटपुट्स का लगातार परीक्षण किया जाता है।
- गोपनीयता और सुरक्षा – गोपनीयता-बाय-डिज़ाइन के साथ एआई सिस्टम को डिज़ाइन किया गया है और मजबूत सुरक्षा नियंत्रण द्वारा संरक्षित हैं।
- अनुपालन – एआई विकास वैश्विक नियामक संरचनाओं के साथ मेल खाता है, जिसमें ईयू एआई अधिनियम और जीडीपीआर शामिल हैं।
नहीं। Cato अपने एआई मॉडल को प्रशिक्षित या पुनः प्रशिक्षित करने के लिए ग्राहक व्यक्तिगत डेटा का उपयोग नहीं करता है।
हमारी एआई क्षमताओं को संगृहीत, गुमनाम नेटवर्क टेलीमेट्री और अन्य गैर-व्यक्तिगत परिचालन डेटा का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जाता है, जिससे भविष्यवाणी और व्यवहार विश्लेषण को पहचानने योग्य ग्राहक जानकारी की प्रक्रिया किए बिना सक्षम बनाया जाता है।
Cato सभी एआई मॉडलों का बेंचमार्क परीक्षण और सतत निगरानी करता है।
प्रदर्शन, सटीकता, और संभावित ड्रिफ्ट को नियमित रूप से मूल्यांकन किया जाता है ताकि मॉडल आत्मविश्वास से अपेक्षित पैरामीटर के भीतर कार्य करें।
प्रतिक्रिया चक्र और पुनः प्रशिक्षण नियंत्रित शासन परिस्थितियों के तहत निष्पादित होते हैं, गुणवत्ता, सुरक्षा और अनुपालन सुनिश्चित करते हुए।
Cato तीन अलग-अलग स्तरों पर एआई का उपयोग करता है:
- संदर्भ संवर्धन – Cato के मंच को वास्तविक समय में सीधे ट्रैफिक फ्लो में खतरों का पता लगाने, विश्लेषण करने और प्रतिक्रियात्मक कार्य करने में सक्षम बनाता है। एआई-चालित एनालिटिक्स, सतत निरीक्षण, और संदर्भ संवर्धन का लाभ उठाकर, Cato इनलाइन और बैंड से बाहर दृश्यता और नियंत्रण प्रदान करता है। प्लेटफ़ॉर्म उभरते खतरों और संदिग्ध गतिविधियों की पहचान करने, उपकरणों और संपत्तियों का वर्गीकरण करने, और गंतव्यों को श्रेणिबद्ध करने के लिए एआई का उपयोग करता है, जिससे यह हानिकारक व्यवहार को स्वचालित रूप से ब्लॉक करने, सुरक्षा नीतियों को लागू करने और सटीकता और गति के साथ जोखिम कम करता है।
- अंतर्दृष्टि – Cato Copilot नेटवर्क प्रदर्शन, सुरक्षा खतरों, और नीति प्रभावशीलता के पार कार्यात्मक अंतर्दृष्टियां प्रदान करने के लिए एआई का उपयोग करता है, जो बुद्धिमान, डेटा-चालित अनुकूलन, असामान्यता की पहचान, और नेटवर्क और अनुभव पूर्वानुमान सक्षम करता है
- संवादी – एक बुद्धिमान सहायक जो ग्राहकों को अधिक तेज़ी और कुशलता से काम करने के लिए सशक्त बनाता है। यह Cato ज्ञान केंद्र, Cato सार्वजनिक API, और प्रत्येक ग्राहक के विशिष्ट डेटा, घटनाओं, और नेटवर्क कॉन्फ़िगरेशन का लाभ उठाता है। यह कस्टम प्रश्नों के लिए सटीक उत्तर प्रदान करता है, समस्या निवारण को स्वचालित करता है, और कार्यात्मक अंतर्दृष्टियां वितरित करता है। हालांकि, यह हमेशा मानव इंटरैक्शन और पुष्टि की आवश्यकता होती है, और स्वतंत्र रूप से परिवर्तन करने की अनुमति नहीं होती है।
हाँ। सीमित मामलों में, Cato प्रदर्शन या एनालिटिक्स क्षमताओं को बढ़ाने के लिए विश्वसनीय तीसरे पक्ष एआई इन्फ्रास्ट्रक्चर या अनुमान सेवाओं को एकीकृत करता है।
सभी ऐसे प्रदाता Cato के विक्रेता जोखिम मूल्यांकन के अधीन होते हैं और कड़े सुरक्षा, गोपनीयता, और अनुपालन आवश्यकताओं को पूरा करना होता है।
Cato वैश्विक SASE इन्फ्रास्ट्रक्चर की सुरक्षा के लिए उपयोग किए जाने वाले बहु-स्तरी सुरक्षा नियंत्रण को अपने एआई सिस्टम पर लागू करता है, जिनमें शामिल हैं:
- पहुँच नियंत्रण और मजबूत प्रमाणीकरण
- यातायात और आराम की स्थिति में डेटा एन्क्रिप्शन
- सतत निगरानी और असामान्यता पता लगाना
- नेटवर्क विभाजन और अलगाव
- सुरक्षा घटना प्रबंधन और लेखा परीक्षा लॉगिंग
सभी एआई वातावरण Cato के सुरक्षित क्लाउड-नेटीव आर्किटेक्चर में संचालित होते हैं, जो अंतरराष्ट्रीय सुरक्षा मानकों का अनुपालन सुनिश्चित करते हुए स्थायित्व, उपलब्धता की गारंटी देते हैं।
Cato का घटना प्रतिक्रिया योजना में पहचान, समाहित, संशोधन, और पोस्ट-घटना समीक्षा के लिए प्रक्रियाएं शामिल होती हैं।
सभी घटनाएं कंपनी के सूचना सुरक्षा घटना प्रबंधन कार्यक्रम के तहत प्रबंधित की जाती हैं, जहां लागू हो ग्राहकों की समयोचित अधिसूचना को सुनिश्चित करते हुए जिम्मेदारी और पारदर्शिता।
Cato एआई आउटपुट को तथ्यात्मक, प्रासंगिक, और Cato के परिचालन डेटा के साथ संरेखित करने के लिए गाइडरेल और रिट्रीवल-अगुमेंटेड जनरेशन (RAG) तंत्र को एकीकृत करता है।
नियमित लेखा परीक्षाओं, परीक्षणों, और मानव मान्यता से अशुद्धि या पूर्वाग्रह के जोखिम को कम किया जाता है।
Cato मानव मान्यता के बिना कॉन्फ़िगरेशन को नहीं बदलता या सिस्टम में परिवर्तन नहीं करता।
Cato Networks के उत्पाद और सेवाएं यूरोपीय संघ एआई अधिनियम के तहत उच्च-जोखिम एआई सिस्टम की परिभाषा के अंतर्गत नहीं आती हैं, न ही वे अधिनियम के अंतर्गत किसी प्रतिबंधित एआई अभ्यासों का गठन करती हैं। इस हद तक कि Cato Networks में कोई एआई कार्यक्षमताएं शामिल हैं जो किसी व्यक्ति के साथ इंटरैक्ट कर सकती हैं, यह अधिनियम के तहत पारदर्शिता आवश्यकताओं का पूरी तरह अनुपालन करता है।
- बैकअप: Cato की बैकअप और आपदा पुनर्प्राप्ति नीति के अनुसार बनाए रखा जाता है।
- प्रतिधारण: एआई फीचर्स से संबंधित डेटा ग्राहक के डीपीए और Cato की आंतरिक डेटा शासन नीति के अनुसार बनाए रखा जाता है।
Cato इंजीनियरिंग, उत्पाद, और अनुपालन टीमों के पार सतत एआई शिक्षा और प्रशिक्षण में निवेश करता है।
हमारा एआई साक्षरता कार्यक्रम यह सुनिश्चित करता है कि कर्मचारियों को जिम्मेदार एआई विकास, नैतिक मानक, और उभरती कानूनी बाध्यताओं की समझ हो।
एआई का जिम्मेदार और सुरक्षित उपयोग सुनिश्चित करने के लिए Cato अपने सिस्टम में कौन से शासन और नियंत्रण उपाय लागू करता है?
- नीतियाँ – स्पष्ट शासन नीतियाँ जो अनुमतिपूर्ण एआई उपयोग, डेटा प्रबंधन, और वर्कफ्लोज़ की अनुमोदन को परिभाषित करती हैं।
- तकनीकी उपाय– स्वचालित नियंत्रण जैसे कि पहुंच प्रतिबंध, डेटा गुमनामकरण, और गतिविधि निगरानी।
- प्रक्रियात्मक उपाय– अनिवार्य मानव समीक्षा, जोखिम मूल्यांकन, और लेखा परीक्षा डेटा लॉगिंग किसी भी एआई फीचर्स या प्रक्रियाओं के लिए जो ग्राहक डेटा या सेवा विश्वसनीयता को प्रभावित कर सकते हैं।
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