세계 유수의 기업들이 신뢰하는 솔루션
독립적으로 검증된 규정 준수
모든 Ultralytics Platform 플랜은 무료든 유료든 동일한 규정 준수 기준을 따릅니다. 핵심 안전성에는 등급이 없습니다.
두 가지 제품, 각 제품을 위해 특별히 구축된 보안
엔터프라이즈 솔루션 제어 및 오픈소스 공급망 무결성을 독립적으로 강화했습니다.
- ISO 27001:2022 및 SOC 2 Type I: 전체 플랫폼 적용 범위
- 다중 지역 인프라: 데이터셋 및 모델 콘텐츠 데이터를 위한 EU, US 및 APAC 거주 지역
- SSO/MFA, 역할 기반 액세스 제어
- 실시간 상태를 제공하는 Vanta 모니터링 제어
- 외부 침투 테스트(2026)를 신뢰 센터에서 확인 가능 · Letter of Attestation
- 데이터 처리 계약(DPA) · View DPA
- SCC 사용 가능 · 문서화된 보존 기간
- 시스템 상태 · status.ultralytics.com
- Snyk 스캔: 코드 및 Dockerfile 전반에 대한 지속적인 취약점 모니터링
- GitHub CodeQL: SQL 인젝션, XSS 및 복잡한 CVE에 대한 의미론적 분석
- Dependabot 알림: 자동화된 종속성 취약점 추적
- GitHub 시크릿 스캔: 실수로 커밋된 자격 증명 탐지
- 비공개 취약점 보고 · Contact us · security@ultralytics.com
- 모든 릴리스와 함께 제공되는 소프트웨어 자재 명세서(SBOM) · View on GitHub
전체 수명 주기 보안
Ultralytics 보안 태세의 모든 계층을 아우르는 세 가지 핵심 요소입니다.
보안 및 가용성
개인정보 보호 및 규정 준수
AI 거버넌스
엔터프라이즈 표준으로 구축된 Vision AI
전 세계에서 가장 널리 사용되는 Vision AI 모델이며, 프로덕션 환경에서 실행하기 위한 라이선스, 제어 및 지원을 제공합니다.
- 더 빠른 출시: 감사 보고서, DPA 및 침투 테스트 결과를 직접 확인할 수 있습니다.
- 어디서나 배포: 귀사의 인프라 또는 당사의 인프라에서 클라우드부터 에어갭 환경까지 지원합니다.
- 안전 유지: Enterprise 라이선스, 법적 보호, 맞춤형 SLA를 제공합니다.
글로벌 엔터프라이즈 기업들이 신뢰하는 플랫폼
Ultralytics로 전환하면서 모든 것이 훨씬 간단해졌습니다. 단 한 줄의 코드로 무엇이든 학습, 예측 및 내보내기를 할 수 있습니다.
Ultralytics YOLO 모델은 쉽고 정확하며 유연합니다. 덕분에 순찰 시간을 평균 약 30% 단축할 수 있었습니다.
저희는 모델이 이종 재질 클래스를 분류하는 정확도를 향상시키는 동시에 팀의 수작업을 줄이고자 했습니다. Ultralytics YOLO로 전환한 것이 이러한 성능 향상을 이끌어내는 핵심이었습니다.
Ultralytics Python 패키지를 통해 Ultralytics YOLO 모델을 학습하고 배포하는 기능은 매우 견고합니다. 빠른 추론과 결합하여 건설 현장에서 이미지를 신속하게 처리하고 실시간 피드백을 제공할 수 있게 해줍니다.
Ultralytics를 사용하여 다른 모델들에 비해 더 높은 정확도로 속도를 향상시킬 수 있었습니다. CUDA, TensorRT, ONNX, OpenVINO와 같은 다양한 프레임워크와의 호환성은 R&D 과정에서 가중치를 미세 조정하고 우리가 가진 모든 하드웨어에 최적화하는 데 매우 유용했습니다.
자주 묻는 질문
Ultralytics는 SOC 2 및 ISO 27001을 포함하여 업계에서 인정받는 프레임워크에 맞춰 보안 프로그램을 운영합니다. 저희 보안 프로그램은 다음을 포함합니다: - 공식 보안 정책 및 절차 - 역할 기반 액세스 제어 및 최소 권한 액세스 - 전송 및 저장 중인 데이터 암호화 - 지속적인 모니터링, 로깅 및 취약점 관리 - 사고 대응 및 비즈니스 연속성 프로세스 또한, 침투 테스트를 포함한 독립적인 제3자 보안 테스트를 수행하여 Ultralytics Platform의 보안을 지속적으로 평가하고 개선합니다.
Ultralytics YOLO 코드베이스는 다음을 포함한 안전한 개발 관행을 통해 유지관리됩니다: - 액세스 제어가 적용된 버전 관리 리포지토리 - 동료 검토를 거친 코드 변경 - 릴리스 전 자동화된 테스트 및 취약점 스캔
Enterprise 제품 학습에 사용되는 큐레이팅된 데이터셋은 공개적으로 사용 가능한 소스에서 파생됩니다. 이러한 데이터셋은 개인정보, 보호된 이미지 또는 보호 대상 그룹에 불균형적인 영향을 미칠 수 있는 콘텐츠와 같이 민감하거나 식별 가능한 콘텐츠를 제외하는 데 특별히 주의를 기울여, 관련 개인정보 보호, 윤리 및 라이선스 표준에 부합하도록 내부 검토, 큐레이션 및 필터링 과정을 거칩니다. 저희 데이터셋 거버넌스 프레임워크는 투명성, 라이선스 무결성 및 다운스트림 추적성과 관련하여 EU AI Act 제10조에 명시된 데이터 관리 기대치에 부합하는 위험 제어 기능을 포함하고 있습니다. 중요하게도, Ultralytics YOLO 모델은 오픈소스 Vision AI 프레임워크로 릴리스되며 다양한 도메인에서 적용, 파인튜닝 또는 배포될 수 있습니다. 따라서 배포하는 주체는 각자의 특정 환경 내에서 모델의 동작과 성능을 평가하고, 특히 고위험 사용 사례(EU AI Act 부속서 III에 명시된 바와 같음)가 포함된 경우 사용 사례별 위험 평가를 수행할 책임이 있습니다.
Ultralytics는 성능 모니터링 및 사용량 분석을 위해 오픈소스 사용자로부터 익명 정보만 수집합니다. 당사는 이 데이터가 익명으로 유지되며 도구 개선을 위해서만 사용되도록 보장합니다. 호스팅 서비스의 경우 개인정보 처리방침에 명시된 엄격한 데이터 개인정보 보호 관행을 따르며 모든 데이터 사용에 대한 투명성을 유지합니다.
Ultralytics는 지속적인 모니터링을 지원받는 공식적인 사고 대응 프로세스를 유지합니다. 서비스 중단이나 보안 사고가 발생할 경우, 당사는 사용자가 실시간 알림을 구독할 수 있는 공개 상태 페이지를 통해 투명하고 신속한 업데이트를 제공합니다.
엔터프라이즈 고객에게는 전담 지원 및 맞춤형 SLA, 데이터셋과 모델 학습에 대한 법적 보호, 그리고 귀사의 인프라 또는 당사의 인프라에 배포할 수 있는 유연성을 제공합니다. 자세한 내용은 Ultralytics 라이선스를 참조하십시오.
Ultralytics Platform 외부에서 Ultralytics YOLO 모델을 사용할 때 데이터는 고객이 관리하는 환경 내에서만 저장 및 처리됩니다. 고객이 모델 배포 및 운영을 책임지기 때문에, Ultralytics는 추론 데이터를 처리하거나 저장하지 않으며, 이를 통해 고객이 자신의 데이터와 거버넌스에 대한 완전한 통제권을 유지하도록 보장합니다. Ultralytics Platform은 데이터셋 및 모델 콘텐츠 데이터를 위한 EU, US 및 APAC 데이터 거주 옵션을 갖춘 다중 지역 인프라에서 실행됩니다. 데이터 처리 및 보존 관행은 데이터 처리 계약(DPA)에 문서화되어 있습니다.