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AI时代如何保障软件供应链安全？JFrog用持续创新给出最佳答案
生成式AI正在深刻改变软件开发的面貌，JFrog积极响应市场需求，通过一系列创新为企业在AI领域的探索保驾护航。
JFrog与NVIDIA合作，利用NVIDIA NIM提供安全的AI模型
为满足对企业级生成式AI日益增长的需求，JFrog Platform 集成了NVIDIA NIM，以提供 GPU 优化的AI模型服务
创新型业务框架助力合作伙伴有效提供DevOps和DevSecOps解决方案，帮助企业更好地构建与保障软件供应链
创新型业务框架助力合作伙伴有效提供DevOps和DevSecOps解决方案，帮助企业更好地构建与保障软件供应链
JFrog与DataBricks的MLflow集成 助力实现安全AI之旅
全新 JFrog Artifactory 集成为开发人员和数据科学家提供开源软件解决方案，可简化并安全加速 ML 模型开发
JFrog在软件制品领域拥有绝对的领导地位，从JFrog的成绩单来看：财富100强的企业中，有89%使用JFrog的软件;从财报数据来看，JFrog在过去一年的营收同比增长高达35%;过去12个月的续约留存率达128%;从细分市场来看，全球Top10的科技公司都在用JFrog，全球Top10的金融公司也在用JFrog。
国内企业要想快速、安全地构建、管理和发布软件，就得构建一个从开发人员到设备一体化的安全、无阻碍的软件流程。开发人员创建的代码只是软件开发的起始，如今，开发人员管理着整个软件供应链。
JFrog 最新研究显示，MLOps和企业软件供应链安全保障存在“薄弱环节”
最新报告揭示全球范围内高级管理人员与一线运营人员之间存在多重认知脱节，这一现象造成了人工智能 机器学习（AI ML）技术标准化应用、安全检测和漏洞修补方面的鸿沟
JFrog 2024全球软件供应链发展报告显示：AI风险正引起高度重视
随着数字化和智能化转型的不断深入，企业面临的安全风险也日益增加，其中软件安全尤为重要。随着软件供应链的日益复杂和全球化，特别是在人工智能迅速普及的时代，全球的 DevSecOps 团队正在积极探索创新解决方案。然而，企业软件供应链背后隐藏的风险也愈发凸显。如何及时识别这些潜在风险，并采取有效措
JFrog全球软件供应链发展报告：多数被评为“严重”的漏洞评级具有误导性
74%被列为“高”或“严重”的CVSS评级在大多数常见情况下并不适用，但有60%的安全和开发团队仍花费25%的时间修复这些漏洞
JFrog推出面向Hugging Face的原生集成，为ML模型提供强大支持
JFrog推出面向Hugging Face的原生集成，为 ML 模型提供强大支持，实现DevOps、安全和AI的协调统一。DevOps 团队、ML 工程师和数据科学家现可放心地存储、保障、治理和管理AI组件，包括业界首个检测恶意ML模型的平台
新年立下新志向，开启新征程。对于 CISO 和 CSO们来说，这也意味着他们能够借此机会打造能把自身企业安全作为优先考量的解决方案。
JFrog 携手Qwak打造安全的 MLOps 工作流，加速AI应用程序批量化交付
全新原生集成助力企业借助端到端软件供应链的可视性、治理和安全性，高效地交付 ML 应用程序
管理安全漏洞并非易事，这不仅是因为漏洞可能很难被发现，还因为漏洞类型繁多。最新国家信息安全漏洞共享平台(CNVD)漏洞信息月度通报(2023年第5期)显示：“收集整理信息安全漏洞1581个，其中高危漏洞727个，中危漏洞746个，低危漏洞108个。上述漏洞中，可被利用来实施远程网络攻击的漏洞有1357个。
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