セキュリティーに妥協せず、データの価値を向上させる
インテル® セキュリティー・エンジンは、インテル® Xeon® スケーラブル・プロセッサーから内蔵された統合セキュリティー機能です。機密性の高いデータを、AI の分析やトレーニング、処理に機密性を保持しながら利用できるようにする、強化されたセキュリティー機能を提供します。
インテル® セキュリティー・エンジンを使用することで、クラウド、エッジ、オンプレミスいずれの作業においても、機密データや規制されたデータから価値を最大限に引き出せるようになります。
AI 主導に向けた厳格なセキュリティーを実現
インテルの統合セキュリティー機能は、進化するセキュリティー課題に対処し、データをより安全に活用できるよう支援します。
攻撃のリスクを軽減し、脅威への対応を強化
インテル® セキュリティー・エンジンが、脅威に対する堅牢な防護機能を実現し、脅威が発生した場合の対応能力を向上させます。
機密データへのアクセスと閲覧を制御
コンプライアンスを強化し、重要なデータを保護します。インテル® セキュリティー・エンジンは、強化されたアクセス・コントロールにより、承認されたユーザーだけがデータの閲覧や操作ができる、高レベルな暗号化セキュリティーを実現します。
保護レイヤーで脅威からデータを保護
攻撃者によるデータへのアクセスや盗難、改ざんを可能な限り困難にします。インテル® セキュリティー・エンジンは、データをセキュアなエンクレーブに隔離し、脅威、攻撃、損傷から保護します。
プラットフォームを基盤から保護
セキュリティー対策を強化し、ファームウェア・レベルで行われるサイバー脅威からの攻撃を軽減できます。インテル® セキュリティー・エンジンは、シリコンレベルで組み込まれたセキュリティー機能により、システムをすべてのレイヤーで保護します。
統合されたインテル® セキュリティー・エンジン
インテル® セキュリティー・エンジンは、統合された複数のセキュリティー機能を連携して動作させることで、機密データ保護の強化や、コードの整合性を保持しながら、負荷の高いワークロードに必要な高レベルのパフォーマンスを維持します。
ワークロード・アクセラレーション: データ処理の効率化
暗号化セキュリティー
インテル® クリプト・アクセラレーション
高レベルの暗号化セキュリティー、パフォーマンスの向上、およびよりシームレスなユーザー体験を実現します。
データの暗号化と圧縮
データの暗号化と復号化を迅速化して、AI ワークロード向けのシステムリソース消費を削減できます。
コンフィデンシャル・コンピューティング: 使用中のデータの保護とデータ・プライバシーを強化
アプリケーションを隔離
機密データを使用中に保護しながら隔離します。インテル® SGX は、インテル独自のアプリケーション・アイソレーション・テクノロジーであり、コンフィデンシャル・コンピューティングを実現するソリューションの 1 つです。
VM の隔離と保護
VM レベルで、機密性を高め、プライバシーを向上し、データをコントロールします。インテル® TDX は、インテル独自の VM アイソレーション・テクノロジーであり、コンフィデンシャル・コンピューティングを実現するソリューションの 1 つです。
高度な保護: スタック全体に配置された防御
ソフトウェアによる制御フローの整合性
ソフトウェア・ベースでの防御が困難なマルウェアである、制御フロー・ハイジャックに対する保護機能をチップレベルで提供します。
プラットフォームの整合性
インテル® プラットフォーム・ファームウェア・レジリエンス (インテル® PFR)
永続的なサービス拒否攻撃からのさまざまなプラットフォーム・ファームウェア・コンポーネントの保護を向上します。
最新のインテル® Xeon® プロセッサーをもっと詳しく
ニーズを満たすプロセッサーを見つけることができます。インテル® セキュリティー・エンジンは、第 4 世代インテル® Xeon® スケーラブル・プロセッサー以降のプロセッサーに搭載されています。
最もクリティカルなワークロードをサポートするインテル® アクセラレーター・エンジン
インテル® Xeon® スケーラブル・プロセッサー以降のサーバー向けプロセッサーは、AI、HPC、セキュリティー、ネットワーク、分析、ストレージなど、現時点で最も困難なワークロードに対応する、専用に構築された 6 つの統合アクセラレーター・エンジンを搭載しています。コストとエネルギー消費を削減しながら、効率とパフォーマンスを最大化するインテル® アクセラレーター・エンジンについて解説します。
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製品と性能に関する情報
アクセラレーターの可用性は、SKU によって異なります。製品の詳細について詳しくは、インテル® 製品の仕様情報ページをご覧ください。
Sarthak Pati、ほか。「連合学習が希少がん境界検出のためのビッグデータを可能に」、arXiv、https://arxiv.org/abs/2204.10836。