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AI時代如何保障軟件供應鏈安全？JFrog用持續創新給出最佳答案
生成式AI正在深刻改變軟件開發的面貌，JFrog積極響應市場需求，通過一系列創新為企業在AI領域的探索保駕護航。
JFrog與NVIDIA合作，利用NVIDIA NIM提供安全的AI模型
為滿足對企業級生成式AI日益增長的需求，JFrog Platform 集成了NVIDIA NIM，以提供 GPU 優化的AI模型服務
創新型業務框架助力合作伙伴有效提供DevOps和DevSecOps解決方案，幫助企業更好地構建與保障軟件供應鏈
創新型業務框架助力合作伙伴有效提供DevOps和DevSecOps解決方案，幫助企業更好地構建與保障軟件供應鏈
JFrog與DataBricks的MLflow集成 助力實現安全AI之旅
全新 JFrog Artifactory 集成為開發人員和數據科學家提供開源軟件解決方案，可簡化并安全加速 ML 模型開發
JFrog在軟件制品領域擁有絕對的領導地位，從JFrog的成績單來看：財富100強的企業中，有89%使用JFrog的軟件;從財報數據來看，JFrog在過去一年的營收同比增長高達35%;過去12個月的續約留存率達128%;從細分市場來看，全球Top10的科技公司都在用JFrog，全球Top10的金融公司也在用JFrog。
國內企業要想快速、安全地構建、管理和發布軟件，就得構建一個從開發人員到設備一體化的安全、無阻礙的軟件流程。開發人員創建的代碼只是軟件開發的起始，如今，開發人員管理著整個軟件供應鏈。
JFrog 最新研究顯示，MLOps和企業軟件供應鏈安全保障存在“薄弱環節”
最新報告揭示全球范圍內高級管理人員與一線運營人員之間存在多重認知脫節，這一現象造成了人工智能 機器學習（AI ML）技術標準化應用、安全檢測和漏洞修補方面的鴻溝
JFrog 2024全球軟件供應鏈發展報告顯示：AI風險正引起高度重視
隨著數字化和智能化轉型的不斷深入，企業面臨的安全風險也日益增加，其中軟件安全尤為重要。隨著軟件供應鏈的日益復雜和全球化，特別是在人工智能迅速普及的時代，全球的 DevSecOps 團隊正在積極探索創新解決方案。然而，企業軟件供應鏈背后隱藏的風險也愈發凸顯。如何及時識別這些潛在風險，并采取有效措
JFrog全球軟件供應鏈發展報告：多數被評為“嚴重”的漏洞評級具有誤導性
74%被列為“高”或“嚴重”的CVSS評級在大多數常見情況下并不適用，但有60%的安全和開發團隊仍花費25%的時間修復這些漏洞
JFrog推出面向Hugging Face的原生集成，為ML模型提供強大支持
JFrog推出面向Hugging Face的原生集成，為 ML 模型提供強大支持，實現DevOps、安全和AI的協調統一。DevOps 團隊、ML 工程師和數據科學家現可放心地存儲、保障、治理和管理AI組件，包括業界首個檢測惡意ML模型的平臺
新年立下新志向，開啟新征程。對于 CISO 和 CSO們來說，這也意味著他們能夠借此機會打造能把自身企業安全作為優先考量的解決方案。
JFrog 攜手Qwak打造安全的 MLOps 工作流，加速AI應用程序批量化交付
全新原生集成助力企業借助端到端軟件供應鏈的可視性、治理和安全性，高效地交付 ML 應用程序
管理安全漏洞并非易事，這不僅是因為漏洞可能很難被發現，還因為漏洞類型繁多。最新國家信息安全漏洞共享平臺(CNVD)漏洞信息月度通報(2023年第5期)顯示：“收集整理信息安全漏洞1581個，其中高危漏洞727個，中危漏洞746個，低危漏洞108個。上述漏洞中，可被利用來實施遠程網絡攻擊的漏洞有1357個。
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