Omnissa AI 功能和集成

随着 Omnissa 拥抱 AI 的变革能力，我们有责任以负责任的方式使用它。Omnissa 方法以赢得和维护客户和合作伙伴的信任为中心；建立在治理、透明度以及数据隐私和安全的基础之上。本文档概述了我们面向客户的机器学习和支持 GenAI 的功能，以及我们在 Cloud Services 和本地软件/产品中集成 AI 功能的具体情况。

Omnissa AI 计划概览

人工智能 (Artificial Intelligence, AI)（包括 GenAI 系统）的使用和治理是一个迅猛发展的领域，正如许多新兴创新技术一样，我们明白如果使用不当，它们将带来严重的风险。

Omnissa 对 Omnissa AI 采用了一套自己的内部道德原则，用来规范 AI 系统的开发、部署和使用。这些可信 AI 的核心原则包括：

• 公平性
• 可解释性和透明度
• 可靠性和安全性
• 隐私和安全
• 责任

最重要的是，内部 Omnissa AI 政策要求，嵌入我们产品和 Cloud Services 中的每一项基于 AI 的功能，都必须为客户提供选择不使用该功能的途径，客户可通过服务用户界面 (User Interface, UI) 或提交支持请求来实现此操作。

Omnissa 的 AI 治理

Omnissa 成立了一个跨职能的 Omnissa AI 治理团队，该团队有助于促进我们根据 Omnissa 原则、政策和公司价值观来使用和开发 AI 系统。我们 AI 治理结构的关键要素包括：通过基于风险、可验证且可执行的控制措施来落实我们的道德原则及适用的法律要求，同时向客户提供必要的透明度，并对这些措施进行监控和验证。

以负责任和合乎道德的方式进行创新是 Omnissa 文化的核心组成部分，也是赢得和维系客户信任的关键。专业团队正致力于完善我们现有的 AI 治理框架，并帮助确保 AI 系统的开发、集成与部署符合新兴的 AI 法律法规及政策，以我们和客户都能信赖的方式进行。

为帮助管理在我们产品中使用 AI 所带来的风险，Omnissa 依据 NIST AI 风险管理框架 (AI Risk Management Framework, AI RMF) 设计了我们的 AI 政策。该框架旨在提升将可信度考量融入 AI 产品、服务和系统的设计、开发、使用及评估中的能力。

Omnissa 用于训练 AI 模型的方法

Omnissa 利用专有模型及第三方模型来实现其 AI 功能。目前，我们仅使用由第三方供应商提供的、预先训练好的基础大型语言模型 (Large Language Model, LLM)。根据我们的合同协议，严禁这些供应商使用客户内容（即客户或任何用户上载到 Omnissa Cloud Service 的内容）来训练或改进其模型。对于 Omni AI 平台，Omnissa 在安全的企业配置中使用 Azure OpenAI LLM，该配置专为数据隐私和严格的法规遵从性而设计。我们的一些其他产品（例如 Omnissa MCP 服务器和 Horizon 委派）允许您将我们的服务连接到您自己的 LLM。客户负责选择、配置和管理自己的 LLM，并应查看自己的隐私权政策和适用的数据处理要求，以确保所选 LLM 的数据处理、保留、配置和使用实践符合其组织的要求。

为了提高 AI 驱动推荐的准确性和相关性，Omnissa 可能会收集和分析客户使用 Omnissa AI 功能（包括 Omni 和 Omnissa AI 智能体）生成的交互和解析数据（“使用情况数据”）。这包括有关客户如何使用我们产品的数据，例如采取的步骤、执行或创建的行动手册，以及在通过我们的 AI 辅助工作流解决问题时所执行操作的有效性（例如，问题是已解决还是持续存在）。此处提到的使用情况数据不同于客户内容，它反映的是 AI 工作流处理和解决问题的方式，而不是由客户环境收集的基础数据。Omnissa 利用这些使用情况数据来开发和完善我们 AI 工具中的模式库，帮助在未来为类似问题提供更准确、更有效的指导，同时也用于 Omnissa 产品和服务隐私声明中列出的其他用途。用于此用途的所有数据都将在适当的情况下进行去标识化处理和汇总，以保护客户个人的隐私和机密。

我们的许多 AI 功能都包含提供用户反馈的方式。例如，使用 Omni 中包含的反馈面板，您可以对体验点赞或点踩，并使用自定义文本字段提供更多反馈。然后，Omnissa 将利用这些反馈及相关活动来改进我们的 AI 服务。

有关我们 AI 功能条款（包括知识产权所有权和其他法律条款）的更多信息，请参阅《Omnissa Cloud Services 指南》。

Omnissa AI 功能、AI 网关和智能体 AI

Omnissa 在多个产品和服务中整合了 AI 功能，从嵌入式智能和生成式 AI 体验到 AI 集成网关和自治智能体：

AI 嵌入式功能（AI 功能）：

• Workspace ONE UEM 脚本和传感器生成服务
• Omnissa Intelligence 体验管理
  • 见解
  • 引导式根本原因分析 (Guided Root Cause Analysis, gRCA)
• Omni AI 平台
  • 数据分析
  • 知识搜索

AI 网关：

• Omnissa MCP 服务器

智能体 AI：

• Horizon 委派

以下章节提供了有关每个组件的其他详细信息。

Workspace ONE UEM 脚本和传感器生成服务

Workspace ONE UEM 脚本和传感器服务包含根据管理员提供的提示自动生成传感器的功能。这些传感器用于收集有关设备的数据，例如硬件配置、操作系统和已安装的应用程序。

此功能当前支持 PowerShell 和 Bash 等脚本语言，让用户在适用于 Windows 和 macOS 平台的 Workspace ONE 内于不同语言之间进行切换时更加灵活便捷。传感器生成功能当前限制为每个 Workspace ONE UEM 租户每天 50 个请求。注意：对生成脚本的支持将在未来版本中提供。

处理和存储数据的位置

托管在 Omni AI 云服务中的 Workspace ONE UEM 脚本和传感器服务用作用户通过 Workspace ONE UEM 用户界面 (UI) 使用 Omni AI 聊天机器人界面提交查询的入口点。它与第三方 LLM（即 Azure OpenAI 服务）交互，后者处理查询并从该 LLM 接收生成的响应，以将消息返回给用户。

Workspace ONE UEM 传感器生成服务还实施了基于角色的访问控制。例如，要使用此服务，Workspace ONE UEM 管理员需要具有创建传感器的权限。此外，由于此服务使用 Omni AI 聊天机器人界面，因此必须使用 Omnissa Connect 启用 Omni 角色，如下面的 AI 工具控制一节中所述。

Workspace ONE UEM 脚本和传感器生成服务中的数据处理和存储

Workspace ONE® Experience Management

Workspace ONE Experience Management 也称为数字化员工体验 (Digital Employee Experience, DEX)，可帮助组织利用他们的数字工作区了解员工体验。Experience Management 提供有关应用程序、操作系统稳定性和性能的见解。它还显示影响员工体验（如开始时间、关机时间、登录和注销事件）的关键性能指标的分析。

见解

见解检测 Experience Management 环境中的异常。它们是基于机器学习的功能，可提醒您注意相关或可能有问题的数据点更改，而无需持续监控仪表板。有关见解的更多信息，请参阅 Omnissa Docs。

引导式 RCA

通过调查，您可以在 Experience Management 解决方案中进行跟踪、协作和执行引导式根本原因分析。Omnissa Intelligence 中的 gRCA 可帮助您调试各种普遍存在的问题，例如应用程序崩溃、操作系统崩溃问题和引导缓慢事件。有关如何使用此功能的更多信息，请参阅 Omnissa Docs。

处理和存储数据的位置

对于 Workspace ONE Experience Management 中支持机器学习的功能 -- 见解和 gRCA，数据处理和存储均在您 Omnissa Intelligence 实例所在的同一区域内进行。

Experience Management 中 AI 功能的数据处理和存储

Omni 聊天助手

Omni 是可在所有 Omnissa 控制台中使用的 AI 聊天助手。该助手可为我们的 AI 功能提供自然语言支持，其中包括 Omnissa 平台及产品控制台中的数据分析、工作流创建和产品内帮助。

数据分析

我们的数据分析工具可帮助您使用自然语言查询分析 Omnissa Intelligence 中提供的大量衡量指标，而无需逐个构建或查找小组件。虽然 Omni 可以在对话中为您提供答案，但无论是使用 Omni 聊天助手还是 Omnissa Intelligence 中的数据浏览器，您都可以优化查询以获取更有针对性的分析。

数据分析利用大语言模型 (LLM) 来解释用户的自然语言输入并生成相应的查询。然后，Omnissa Intelligence 会执行此查询，并利用 Omnissa Intelligence 现有的基于角色的访问控制 (Role Based Access Control, RBAC) 和安全功能。通过自定义角色，可以创建可访问 Omni 功能（或 Omni 功能的子集）但无法访问 Omnissa 产品其他功能的角色，从而让更广泛的相关人员（例如，管理、安全、财务、采购和法律部门）可以回答有关部署的查询，甚至可能查看仪表板，而无需承担更广泛功能带来的风险和干扰。

知识搜索

由于 Omni 可以访问 Omnissa 文档，因此您可以使用其知识搜索功能直接在 Omnissa 控制台中获取帮助和提示。

使用 UEM、Horizon、Intelligence 和 Omnissa Connect 控制台中提供的知识搜索工具，您可以直接在界面中提出与文档相关的任何问题，并搜索任何 Omnissa 产品文档、知识库文章、Tech Zone 及其他技术资源。响应将提供摘要，并可选择直接转到文档 -- 无需再浪费时间搜索答案。

处理和存储数据的位置

Omni AI 助手功能由 Omni AI 平台（托管在 AWS 的云服务）以及数据分析云服务（托管在 AWS）或知识搜索云服务（托管在 Azure）提供支持。

使用基于 Omni AI 平台构建的功能时，Omni 云服务会收集并存储用户提示、LLM 响应和客户反馈。Omni 还会存储详细记录每位用户所提交提示的审核日志；这些日志可能包含可被视为个人可识别信息 (Personally Identifiable Information, PII) 的用户 ID。当 Omnissa 使用这些日志或其他存储的客户反馈来改进我们的服务时，客户上载的任何 PII 均会在相应区域内进行汇总和去标识化处理。

Omni Assistant 内的数据处理和存储

数据分析

数据分析工具仅将您的自然语言提示转换为 Omnissa Intelligence 服务可以读取的 SQL 数据查询，从而以易于理解的格式生成输出。您的自然语言提示和响应由 Azure OpenAI 服务来处理，该服务受企业配置保护，并配置为不使用客户数据进行训练。请注意，如上所述，数据分析云服务与 Omni AI 平台分开托管在 AWS 中。

数据分析 AI 工具的数据处理和存储

知识搜索

Omnissa 控制台（包括 Omnissa Connect、Workspace ONE UEM、Omnissa Intelligence 和 Horizon Cloud）中都提供了知识搜索工具。

知识搜索 AI 工具的数据处理和存储

AI 网关：Omnissa MCP 服务器

Omnissa MCP 服务器是一项托管的 AI 集成功能，使企业 AI 助手和智能体能够通过单一的标准化界面安全地与 Omnissa 服务交互。它通过消除分别集成各个产品的需求，同时保留现有的安全性、权限、审核和访问控制，简化了 AI 的采用。

Omnissa MCP 服务器提供了一个集中式集成层，允许兼容的 AI 助手和大型语言模型 (LLM)（如 Claude Desktop、Cursor、Claude Code 和自定义智能体）发现可用功能，并安全访问 Omnissa 产品功能。通过抽象底层产品特定的 API 并将请求路由到相应的 Omnissa 服务，MCP 服务器在支持的 Omnissa 解决方案之间提供了一致且简化的集成体验。

Omnissa MCP 服务器目前支持任何与 MCP 兼容的 AI 客户端，并可与以下 Omnissa Cloud Services 和相关用例一起使用：

• Workspace ONE UEM
  • 执行一组有限的设备命令，例如设备查询、同步、清除通行码、传感器同步和用户注销
  • 调查设备的应用程序、配置文件、合规性、安全状况和事件历史记录
  • 查询整个设备库的部署状态
  • 查找并检查应用程序、脚本、传感器、基准、置备和工作流
  • 查询租户或组织组级别的系统设置
• Omnissa Access（只读）
  • 搜索用户、组和应用程序
  • 按 ID 检索用户、组或应用程序记录
  • 检查用户是否可以访问某个应用程序
  • 查询审核和登录事件
  • 检索选定的租户配置部分
• Omnissa Intelligence：自然语言报告（需要 Omnis 数据分析）
  • 通过 Omni 数据分析进行自然语言数据查询、资源搜索，以及对报告、仪表板、小组件、调查、计划和工作流执行生命周期操作。
• Workspace ONE Hub Services：通知和工作流
• Horizon Cloud Service

要连接到 AI 智能体，需要从 Omnissa Connect 针对管理员颁发 MCP 令牌。组织管理员启用 MCP 并选择最大范围：

• **只读：**查看数据和资源
• **完全范围：**在产品支持的情况下进行读取、修改和执行

MCP 权限不能超过管理员的现有产品角色。例如，仅拥有 Workspace ONE UEM 权限的管理员即使具有完全 MCP 范围，仍只能接收 UEM 工具，在没有相应产品角色的情况下，无法访问 Omnissa Intelligence 或 Omnissa Access 工具。Omnissa Intelligence 工具还需要上述相应的数据分析权限。

处理和存储数据的位置

MCP 服务器由两个主要组件组成：MCP 服务器代理，充当 API 网关，托管在 AWS 的 9 个区域中；及嵌入式 MCP 服务器，托管在每个 Omnissa Cloud Service 的边界内。MCP 服务器使用 Omnissa Connect 通过基于角色的访问控制进行集中式身份验证和授权。

MCP 服务器代理的全局位置由您在 Omnissa Connect 的组织帐户设置中生成 MCP 令牌时所分配的客户区域决定。请注意，MCP 服务器代理和嵌入式 MCP 服务器均不会持久保留客户内容。这些组件仅在请求执行期间暂时处理请求和响应，处理完成后不会保留客户内容。

MCP 服务器代理接收包含身份验证令牌和工具输入参数的结构化 JSON-RPC 请求。它会在内存中暂时处理相关数据，以验证和管理请求并将其路由到相应的后端服务。这些处理活动不需要持久存储。

嵌入式 MCP 服务器（位于 Workspace ONE UEM、Omnissa Access、Omnissa Intelligence、Workspace ONE Hub Services 和 Horizon Cloud Service 内）处理授权的请求，应用相关的业务规则，与所需的后端系统交互，并生成相应的响应，该响应将通过 MCP 服务器代理路由回发起请求的智能体或 LLM。

Omnissa MCP 服务器的数据处理和存储

Omnissa AI 智能体

Horizon 委派

Horizon 委派是一个由 AI 提供支持的本机会话界面，集成在 Horizon HTML Access Client（浏览器）中，它使企业用户能够在其安全的 Horizon 虚拟桌面基础架构 (Virtual Desktop Infrastructure, VDI) 会话中，将复杂的桌面任务（包括旧版应用程序工作流）委派给客户自己的 BYO-LLM/AI 智能体（例如 GitHub CoPilot）。

用户可以从任何 Horizon 端点设备通过自然语言与 Horizon 委派进行交互。虽然 AI 推理发生在客户自己的 BYO-LLM/AI 智能体层，但所有操作都在安全的 Horizon VDI 环境中本地执行，从而确保遵守现有的 Workspace ONE® UEM™、Omnissa® Dynamic Environment Manager™ (DEM) 和 Unified Access Gateway (UAG) 安全、管理和访问策略。这意味着智能体以用户身份在 Horizon 会话中使用用户的授权和凭据执行操作（请注意，用户可以决定智能体操作是同步的还是异步的）。长时间运行的任务、多步骤工作流和后台 AI 进程会在虚拟机 (Virtual Machine, VM) 中持续不间断地执行，而不受用户物理设备状态或可用性的影响。用户可以随时从任何端点无缝恢复工作，精确接续到上次中断的位置。

Horizon 委派还包括一个 AI 监管层，用于控制允许发送到 LLM 的内容、谁有权使用，以及跟踪和监控 AI 智能体的执行情况。UAG 强制执行管理员定义的 AI 提供程序完全限定域名 (Fully Qualified Domain Name, FQDN) 允许列表。任何 AI 流量都无法绕过该网关。

在我们的初始产品中，Horizon 委派通过捆绑的 Horizon 软件开发工具包 (Software Development Kit, SDK) 来支持 GitHub CoPilot。它还通过 Horizon Blast 协议连接到您的 BYO-LLM，而不是开放的 Internet 连接，以提高安全性。

处理和存储数据的位置

在智能体推理周期内，Horizon Agent SDK 会向 LLM 提供用户的自然语言请求，以及执行任务所需的观察到的桌面上下文。根据工作流的不同，此上下文可能包括屏幕截图、文档内容、应用程序状态和其他桌面遥测数据，从而使智能体能够做出明智的决策并在桌面会话中执行操作。Horizon 软件不会持久保留此数据；它仅作为智能体循环的一部分进行临时传输。

租户虚拟机处于网络隔离状态：外部输出仅为经过用户身份验证的 LLM 调用。Horizon 端点从不直接与 LLM 通信，LLM 也从不访问内部企业系统。

AI 工具控制：禁用 AI 功能和 AI 智能体

Experience Management：见解和 gRCA

Workspace ONE Experience Management 需要这些功能。客户可以通过提交支持请求来请求禁用这些功能。

Omni AI 平台

您可以在 Omnissa Connect 中使用角色为用户激活 Omnissa MCP 服务和 Workspace ONE 传感器生成服务。有关如何在 Omnissa Connect 中添加或编辑管理员的详细信息，请访问管理员主题。在添加或编辑管理员时，请在 Omnissa Connect 的设置 Omnissa AI 首选项区域中选择一个或两个组织角色。

Horizon 委派

默认情况下，不会启用或安装 Horizon 委派。要使该功能正常工作，必须同时满足两个条件：该功能必须已作为 Horizon Agent 的一部分安装，并已由管理员通过管理控制台为适用的计算机池显式启用。

我们在产品和解决方案中嵌入 AI 的场景：第三方 AI 集成

以下 Omnissa 产品整合了第三方 AI 集成：使用 Gemini Nano 的适用于 Android 的 Workspace ONE Boxer、Workspace ONE Boxer、Workspace ONE Content、使用 Apple Intelligence 的适用于 iOS 的 Workspace ONE Web，以及使用 Lookout SAIL 助手的 Omnissa Mobile Threat Defense。任何集成的 AI 工具或服务的使用均受适用的第三方条款约束。

集成 Gemini Nano 的适用于 Android 的 Workspace ONE Boxer

通过集成 Gemini Nano 的适用于 Android 的 Workspace ONE Boxer，最终用户可以利用 AI 进行电子邮件摘要，为单个电子邮件和复杂主题提供准确、实时的摘要。

Workspace ONE Boxer 的 AI 摘要功能使用 Google 机器学习 (Machine Learning, ML) Kit API 构建。**输入数据（例如电子邮件）的处理在设备上进行，ML Kit 不会将这些数据或生成的输出发送到 Google 或 Omnissa 服务器。**ML Kit API 可能会偶尔连接 Google 服务器以接收错误修复、更新模型和硬件加速器兼容性信息。Google 会接收有关集成到 Workspace ONE Boxer 应用程序中的 ML Kit API 的使用情况和性能数据。Google 使用这些衡量指标来衡量性能、调试、维护和改进 API，以及检测误用或滥用情况，其隐私权政策中有进一步说明。

处理和存储数据的位置

输入数据（例如电子邮件）的处理完全在设备上进行，ML Kit 不会将这些数据或生成的输出发送到 Google 或 Omnissa 服务器。有关更多信息，请参阅 Google 隐私权政策。

此集成的激活需要由贵组织的 IT 管理员来启用。可用性和功能可能因设备管理策略而异。

有关使用限制、年龄限制以及其他免责声明，请参阅 Omnissa 产品指南。

集成 Apple Intelligence 的适用于 iOS 的 Workspace ONE Boxer

适用于 iOS 的 Workspace ONE Boxer 与 Apple Intelligence 的集成，为电子邮件摘要带来了强大的设备端 AI。

Apple Intelligence 仅识别完成请求所需的基本数据，并将其发送到生成式模型，而不会授予其访问权限或存储任何信息。它优先采用设备端处理，尽可能将数据保留在本地以确保安全。对于需要更强大计算能力的任务，Apple Intelligence 会利用私有云计算，仅将相关数据传输到 Apple 服务器进行处理。这些数据仅用于完成请求，Apple 绝不会对其进行存储或访问。任务完成后，结果会安全地返回到设备。为了保护隐私，Apple 仅收集最低限度的请求数据，例如文件大小、使用的功能和完成时长。Apple 发送到其云的数据将进行匿名处理，并在安全服务器上进行处理。在此处了解有关 Apple 私有云计算的更多信息。

此集成的激活需要由贵组织的 IT 管理员来启用。可用性和功能可能因设备管理策略而异。有关使用限制、年龄限制以及其他免责声明，请参阅 Omnissa 产品指南。

处理和存储数据的位置

如上所述，Apple Intelligence 优先采用设备端处理，尽可能将数据保留在本地以确保安全。对于需要更强大计算能力的任务，Apple Intelligence 会利用私有云计算，仅将相关数据传输到 Apple 服务器进行处理。这些数据仅用于完成请求，Apple 绝不会对其进行存储或访问。任务完成后，结果会安全地返回到设备。不会将任何数据发送到 Omnissa 服务器。

集成 Gemini Nano 的适用于 Android 的 Workspace ONE Content

通过适用于 Android 的 Workspace ONE Content 与 Gemini Nano 的集成，最终用户能够利用 AI 进行文档页面摘要，从而提供准确、实时的单个文档页面摘要。

Workspace ONE Content 的 AI 摘要功能使用 Google 机器学习 (ML) Kit API 构建。输入数据（例如文档页面）的处理在设备上进行，ML Kit 不会将这些数据或生成的输出发送到 Google 或 Omnissa 服务器。ML Kit API 可能会偶尔连接 Google 服务器以接收错误修复、更新模型和硬件加速器兼容性信息。Google 会接收有关集成到 Workspace ONE Content 应用程序中的 ML Kit API 的使用情况和性能数据。Google 使用这些衡量指标来衡量性能、调试、维护和改进 API，以及检测误用或滥用情况，其隐私权政策中有进一步说明。

处理和存储数据的位置

输入数据（例如文档）的处理完全在设备上进行，ML Kit 不会将这些数据或生成的输出发送到 Google 或 Omnissa 服务器。有关更多信息，请参阅 Google 隐私权政策。

此集成的激活需要由贵组织的 IT 管理员来启用。可用性和功能可能因设备管理策略而异。

有关使用限制、年龄限制以及其他免责声明，请参阅 Omnissa 产品指南。

集成 iOS Apple Intelligence 的 Workspace ONE Content

通过适用于 iOS 的 Workspace ONE Content 与 Apple Intelligence 的集成，最终用户能够利用 AI 进行文档摘要，从而提供准确、实时的文档内容摘要。

Apple Intelligence 仅识别完成请求所需的基本数据，并将其发送到生成式模型，而不会授予其访问权限或存储任何信息。它优先采用设备端处理，尽可能将数据保留在本地以确保安全。对于需要更强大计算能力的任务，Apple Intelligence 会利用私有云计算，仅将相关数据传输到 Apple 服务器进行处理。这些数据仅用于完成请求，Apple 绝不会对其进行存储或访问。任务完成后，结果会安全地返回到设备。为了保护隐私，Apple 仅收集最低限度的请求数据，例如文件大小、使用的功能和完成时长。

此集成的激活需要由贵组织的 IT 管理员来启用。可用性和功能可能因设备管理策略而异。有关使用限制、年龄限制以及其他免责声明，请参阅 Omnissa 产品指南。

处理和存储数据的位置

Apple Intelligence 优先采用设备端处理，尽可能将数据保留在本地以确保安全。对于需要更强大计算能力的任务，Apple Intelligence 会利用私有云计算，仅将相关数据传输到 Apple 服务器进行处理。这些数据仅用于完成请求，Apple 绝不会对其进行存储或访问。任务完成后，结果会安全地返回到设备。不会将任何数据发送到 Omnissa 服务器。

集成 Gemini Nano 的适用于 Android 的 Workspace ONE Web

通过适用于 Android 的 Workspace ONE Web 与 Gemini Nano 的集成，最终用户能够利用 AI 进行网页摘要，从而提供准确、实时的单个网页摘要。

Workspace ONE Web 的 AI 摘要功能使用 Google 机器学习 (ML) Kit API 构建。输入数据（例如网页）的处理在设备上进行，ML Kit 不会将这些数据或生成的输出发送到 Google 或 Omnissa 服务器。ML Kit API 可能会偶尔连接 Google 服务器以接收错误修复、更新模型和硬件加速器兼容性信息。Google 会接收有关集成到 Workspace ONE Web 应用程序中的 ML Kit API 的使用情况和性能数据。Google 使用这些衡量指标来衡量性能、调试、维护和改进 API，以及检测误用或滥用情况，其隐私权政策中有进一步说明。

处理和存储数据的位置

输入数据（例如网页）的处理完全在设备上进行，ML Kit 不会将这些数据或生成的输出发送到 Google 或 Omnissa 服务器。有关更多信息，请参阅 Google 隐私权政策。

此集成的激活需要由贵组织的 IT 管理员来启用。可用性和功能可能因设备管理策略而异。

有关使用限制、年龄限制以及其他免责声明，请参阅 Omnissa 产品指南。

集成 Apple Intelligence 的适用于 iOS 的 Workspace ONE Web

通过适用于 iOS 的 Workspace ONE Web 与 Apple Intelligence 的集成，最终用户能够利用 AI 进行页面摘要，从而提供准确、实时的网页内容摘要。

Apple Intelligence 仅识别完成请求所需的基本数据，并将其发送到生成式模型，而不会授予其访问权限或存储任何信息。它优先采用设备端处理，尽可能将数据保留在本地以确保安全。对于需要更强大计算能力的任务，Apple Intelligence 会利用私有云计算，仅将相关数据传输到 Apple 服务器进行处理。这些数据仅用于完成请求，Apple 绝不会对其进行存储或访问。任务完成后，结果会安全地返回到设备。为了保护隐私，Apple 仅收集最低限度的请求数据，例如文件大小、使用的功能和完成时长。

此集成的激活需要由贵组织的 IT 管理员来启用。可用性和功能可能因设备管理策略而异。有关使用限制、年龄限制以及其他免责声明，请参阅 Omnissa 产品指南。

处理和存储数据的位置

Apple Intelligence 优先采用设备端处理，尽可能将数据保留在本地以确保安全。对于需要更强大计算能力的任务，Apple Intelligence 会利用私有云计算，仅将相关数据传输到 Apple 服务器进行处理。这些数据仅用于完成请求，Apple 绝不会对其进行存储或访问。任务完成后，结果会安全地返回到设备。不会将任何数据发送到 Omnissa 服务器。

Omnissa Mobile Threat Defense -- Lookout SAIL AI Assistant

对于将 Omnissa Mobile Threat Defense 与 Lookout 结合使用的客户，Lookout 平台提供了一项支持生成式 AI 的功能 -- Lookout SAIL AI Assistant。Lookout SAIL AI Assistant 由 Lookout 开发和管理。有关 Lookout 如何管理您的数据的更多信息，请参阅其隐私披露。

Lookout SAIL 利用生成式 AI 来使您能够与 Lookout 平台进行交互，而无需学习用户手册或指南。它不会处理客户内容。Lookout SAIL 完全集成在 Lookout 的用户体验中，可增强工作流并帮助您快速与系统交互 -- 直接将您转到 Lookout 控制台的相关部分。

有关 Lookout SAIL AI Assistant 的更多信息，请参阅 Lookout 网站上的这篇博客。

我们如何使用 AI：营养标签

为了帮助了解我们如何使用您的数据，Omnissa 开发了一系列 AI 营养标签，用来概述我们开发或提供的每项 AI 功能的最重要信息。

这些标签可以在 Omnissa Docs 上找到：

• 见解
• 引导式根本原因分析
• Omni AI 平台
• Gemini Nano 与适用于 Android 的 Workspace ONE Boxer 的集成
• Apple Intelligence 与适用于 iOS 的 Workspace ONE Boxer 的集成

更改日志

本指南进行了以下更新：