Cato Networks AI FAQ

はい。 Cato Networksの責任あるAIポリシーは、プラットフォーム内でのAI技術の設計、開発、および使用を管理します。

私たちのフレームワークは、5つのコア原則に基づいています。

いいえ。 CatoはAIモデルの訓練や再訓練に顧客の個人データを使用しません。

私たちのAI機能は、予測分析と行動分析を可能にするために、集約された匿名化ネットワークテレメトリーやその他の非個人の運用データを使用して訓練されています。

CatoはすべてのAIモデルに対してベンチマークテストと継続的なモニタリングを実施します。

モデルが期待されるパラメータ内で信頼性をもって動作することを確保するために、パフォーマンス、精度、および潜在的なドリフトを定期的に評価します。

フィードバックループと再訓練は、制御されたガバナンス条件下で実行され、品質、セキュリティ、およびコンプライアンスを確保します。

Catoは3つの異なるレイヤー全体でAIを使用しています。

はい。 CatoはAIドリブンの結果、アラート、または推奨事項が生成されるときに明確な指標と文書を提供します。

該当する場合、製品文書とインタフェース要素はAI機能の使用を開示します。

はい。 限られたケースで、Catoは信頼できるサードパーティのAIインフラまたは推論サービスを統合して、性能や分析能力を向上させます。

すべてのプロバイダーはCatoのベンダーリスク評価の対象であり、厳格なセキュリティ、プライバシー、コンプライアンス要件を満たす必要があります。

Catoは、グローバルSASEインフラを保護するのと同じ多層セキュリティコントロールをAIシステムにも適用しています。これには以下が含まれます。

すべてのAI環境はCatoのセキュアなクラウドネイティブアーキテクチャ内で運用され、回復力、可用性、国際的なセキュリティ標準とのコンプライアンスを確保します。

Catoのインシデント対応プランには、検出、封じ込め、修復、インシデント後のレビュー手順が含まれます。

すべてのインシデントは会社の情報セキュリティインシデント管理プログラムの下で管理され、該当する場合には説明責任、透明性、および顧客への迅速な通知が確保されます。

Catoは、AIのアウトプットが事実に基づき、関連性があり、Catoの運用データと一致するように、ガードレールや取得強化生成（RAG）メカニズムを統合しています。

定期的な監査、テスト、および人間による検証により、不正確さやバイアスのリスクを軽減します。

Catoは人間の検証なしに設定を変更したり、システムへの変更を行ったりしません。

Cato Networksの製品とサービスは、EU AI法のハイリスクAIシステムの定義には当てはまらず、また、同法の禁止されたAIプラクティスにも該当しません。 Cato Networksが個人とやり取りする可能性のあるAI機能を含む場合、それは法律の透明性要件を完全に遵守しています。

顧客は、Catoのサービスを利用することで発生したデータおよびAI生成アウトプットに関する完全な所有権と著作権を保持します。

Catoおよびそのプロバイダーは、顧客データ、結果、またはインサイトに対する権利を主張しません。

Catoはエンジニアリング、製品、コンプライアンスチーム全体で継続的なAI教育と訓練に投資しています。

私たちのAIリテラシープログラムは、従業員が責任あるAIの開発、倫理基準、そして新たな法的義務を理解できるようにします。