遇见 YOLO26: 下一代视觉 AI。
Ultralytics

设计即安全。每一层都经过认证。

Ultralytics Platform 和 Ultralytics YOLO 开源包均提供企业级安全保障,且经过独立审计和持续监控。

深受全球领先组织信赖

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合规性,经独立验证

每个 Ultralytics Platform 计划(无论是免费还是付费)都享有相同的合规性。核心安全不分等级。

两款产品,各具专用的安全性

企业解决方案控制与开源供应链完整性,均经独立强化。

免费与付费计划
Ultralytics 平台
  • ISO 27001:2022 与 SOC 2 Type I:涵盖完整平台
  • 多区域基础设施:数据集和模型内容数据驻留于欧盟、美国和亚太地区
  • SSO/MFA,基于角色的访问控制
  • 由 Vanta 监控的控制措施,具备实时安全态势
  • 外部渗透测试(2026),可在信任中心查看 · Letter of Attestation
  • 数据处理协议 · View DPA
  • 提供 SCCs · 记录在案的数据保留期限
  • 系统状态 · status.ultralytics.com
开源 AGPL-3.0 和 Ultralytics Enterprise 许可
Ultralytics YOLO
  • Snyk 扫描:针对代码和 Dockerfiles 的持续漏洞监控
  • GitHub CodeQL:针对 SQL 注入、XSS 和复杂 CVE 的语义分析
  • Dependabot 警报:自动化的依赖项漏洞跟踪
  • GitHub secret 扫描:检测意外提交的凭证
  • 私有漏洞报告 · Contact us · security@ultralytics.com
  • 随每个版本提供软件物料清单 (SBOM) · View on GitHub

全生命周期安全

涵盖 Ultralytics 安全态势每一层的三大支柱。

安全性与可用性

静态与传输中的数据加密。强制执行 MFA。最小特权 IAM。每年进行渗透测试。

隐私与合规

GDPR, CCPA。维护处理活动记录 (ROPA)。Vanta 数据清单。提供 DPA 和 SCCs。

AI 治理

已完成欧盟 AI 法案风险评估。为企业数据集和模型训练提供法律保护。
仪表板屏幕展示了遍布 43 个全球区域的部署情况,包含世界地图上的指标,以及针对自定义 SLA、专属支持、企业许可和本地化部署的功能亮点。
为企业而建

视觉 AI,符合企业标准

全球使用最广泛的视觉 AI 模型,具备在生产环境中运行所需的许可、控制和支持。

  • 加速交付:审计报告、DPA 和渗透测试结果均为自助获取。
  • 随处部署:你的基础设施或我们的基础设施,从云端到物理隔离环境。
  • 保持受保护:企业许可、法律保护、自定义 SLA。
探索许可协议

受全球企业信赖

自从改用 Ultralytics 后,一切都变得简单多了。你可以用一行代码完成任何内容的训练、预测和导出。
Ultralytics YOLO 模型既简单、准确又灵活。这帮助我们将巡逻时间平均减少了约 30%。
我们希望提高模型对异构材料类别的分类准确度,同时减少团队所需的人工投入。切换到 Ultralytics YOLO 是实现这些性能提升的关键。
通过 Ultralytics Python 包来训练和部署 Ultralytics YOLO 模型的能力非常扎实。结合快速推理,它使我们能够快速处理图像,并为施工现场提供实时反馈。
有了 Ultralytics,与其它模型相比,我们能够在提高精度的同时提升速度。其与 CUDA、TensorRT、ONNX、OpenVINO 等各种框架的兼容性,对于我们在研发中微调权重,并针对我们拥有的任何硬件进行优化,非常有帮助。

常见问题解答

  • Ultralytics 的安全计划与行业认可的框架(包括 SOC 2 和 ISO 27001)保持一致。我们的安全计划包括:- 正式的安全政策和程序 - 基于角色的访问控制和最小特权访问 - 传输中和静态数据的加密 - 持续监控、日志记录和漏洞管理 - 事件响应和业务连续性流程。此外,我们还会进行独立的第三方安全测试(包括渗透测试),以持续评估和改进 Ultralytics Platform 的安全性。

  • Ultralytics YOLO 代码库采用安全开发实践进行维护,包括:- 带有访问控制的版本控制仓库 - 同行评审的代码变更 - 发布前的自动化测试和 漏洞扫描

  • 用于训练我们企业产品的精选数据集源自公开渠道。这些数据集会经过内部审核、筛选和过滤,以符合相关的隐私、道德和许可标准,特别注意排除敏感或可识别的内容,如个人数据、受保护的图像或可能对受保护群体产生不成比例影响的内容。我们的数据集治理框架纳入了符合欧盟 AI 法案第 10 条所述数据管理期望的风险控制措施,特别是在透明度、许可完整性和下游可追溯性方面。重要的是,Ultralytics YOLO 模型作为开源视觉 AI 框架发布,可以进行适配、微调或部署在广泛的领域。因此,部署实体有责任在特定上下文中评估模型的行为和性能,并在需要时进行特定于用例的风险评估,尤其是在涉及高风险用例时(如欧盟 AI 法案附件 III 所述)。

  • Ultralytics 仅从开源用户那里收集匿名信息,用于性能监控和使用分析。我们确保这些数据保持匿名,且仅用于改进我们的工具。对于托管服务,我们遵循严格的数据隐私实践,并在我们的 隐私政策 中明确列出,并对所有数据的使用保持透明。

  • Ultralytics 维持一个由持续监控支持的正式事件响应流程。在服务中断或安全事件发生时,我们通过公共 状态页面 提供透明且及时的更新,用户可以在该页面订阅以接收实时通知。

  • 企业客户可获得专属支持和自定义 SLA、数据集和模型训练的法律保护,以及在你的基础设施或我们基础设施上部署的灵活性。详情请参阅 Ultralytics 许可

  • 在 Ultralytics Platform 之外使用 Ultralytics YOLO 模型时,数据完全存储和处理在客户管理的环境中。由于客户负责部署和运行模型,Ultralytics 不处理或存储推理数据,从而确保客户保留对其数据和治理的完全控制权。Ultralytics Platform 在多区域基础设施上运行,为数据集和模型内容数据提供欧盟、美国和亚太地区的数据驻留选项。数据处理、转换和保留实践记录在 数据处理协议 (DPA) 中。

在安全的基石上开始构建

从个人研究者到全球企业。