Sicurezza fin dalla progettazione. Certificazioni a ogni livello.

Ultralytics allinea il proprio programma di sicurezza a framework riconosciuti dal settore, tra cui SOC 2 e ISO 27001.

Il nostro programma di sicurezza include:

• Policy e procedure di sicurezza formali
• Controlli degli accessi basati sui ruoli e accessi con privilegi minimi
• Crittografia dei dati in transito e archiviati
• Monitoraggio continuo, registrazione degli eventi e gestione delle vulnerabilità
• Processi di risposta agli incidenti e continuità operativa

Inoltre, svolgiamo test di sicurezza indipendenti condotti da terze parti, inclusi test di penetrazione, per valutare e migliorare costantemente la sicurezza della Ultralytics Platform.

Il codice sorgente di Ultralytics YOLO viene mantenuto seguendo pratiche di sviluppo sicure, tra cui:

• Repository con controllo delle versioni e controlli degli accessi
• Modifiche al codice sottoposte a revisione tra pari
• Test automatizzati e scansione delle vulnerabilità prima del rilascio

I dataset selezionati utilizzati per addestrare i nostri prodotti Enterprise provengono da fonti pubblicamente disponibili. Questi dataset vengono sottoposti a revisione interna, selezione e filtraggio per rispettare gli standard applicabili in materia di privacy, etica e licenze, prestando particolare attenzione all'esclusione di contenuti sensibili o identificabili, come dati personali, immagini protette o contenuti che potrebbero svantaggiare in modo sproporzionato gruppi protetti.

Il nostro framework di governance dei dataset integra controlli dei rischi in linea con le aspettative in materia di gestione dei dati definite dall'articolo 10 dell'EU AI Act, in particolare per quanto riguarda trasparenza, integrità delle licenze e tracciabilità a valle.

È importante sottolineare che i modelli Ultralytics YOLO sono distribuiti come framework open source di IA per la visione artificiale e possono essere adattati, ottimizzati o distribuiti in un'ampia gamma di ambiti. Di conseguenza, spetta ai soggetti che li distribuiscono valutare il comportamento e le prestazioni dei modelli nel proprio contesto specifico e condurre una valutazione dei rischi specifica per il caso d'uso, ove necessario, in particolare quando sono coinvolti casi d'uso ad alto rischio (come indicato nell'allegato III dell'EU AI Act).

Ultralytics raccoglie dagli utenti dei progetti open source solo informazioni anonime per monitorare le prestazioni e analizzare l'utilizzo. Garantiamo che questi dati rimangano anonimi e vengano usati esclusivamente per migliorare i nostri strumenti. Per i servizi ospitati, seguiamo rigorose pratiche di tutela della privacy dei dati, descritte chiaramente nella nostra informativa sulla privacy, e garantiamo la trasparenza su ogni utilizzo dei dati.

Ultralytics adotta un processo formale di risposta agli incidenti, supportato da un monitoraggio continuo. In caso di interruzione del servizio o incidente di sicurezza, pubblichiamo aggiornamenti tempestivi e trasparenti sulla nostra pagina di stato, a cui gli utenti possono iscriversi per ricevere notifiche in tempo reale.

I clienti aziendali ricevono supporto dedicato e SLA personalizzati, tutele legali per i dataset e l'addestramento dei modelli, oltre alla flessibilità di distribuire i prodotti sulla propria infrastruttura o sulla nostra. Consulta la licenza Ultralytics per i dettagli.

Quando utilizzi i modelli Ultralytics YOLO al di fuori della Ultralytics Platform, i dati vengono archiviati ed elaborati interamente in ambienti gestiti dai clienti. Poiché spetta al cliente distribuire e gestire i modelli, Ultralytics non elabora né archivia i dati di inferenza, garantendo ai clienti il pieno controllo sui propri dati e sulla relativa governance.

La Ultralytics Platform funziona su un'infrastruttura multiregionale che offre opzioni di residenza dei dati nell'UE, negli Stati Uniti e nell'area Asia-Pacifico per i dataset e i contenuti dei modelli. Le pratiche di gestione, trattamento e conservazione dei dati sono documentate nell'Accordo sul trattamento dei dati (DPA).