RAG Değerlendirme
RAG sistemlerinde retrieval kalitesi, izin sınırları, poisoning riski ve aşağı akış yanıt güvenliği için operasyonel rehber.
Retrieval ilgisi problemi gibi görünen izin sızıntıları.
Belge, ticket veya web içeriği üzerinden dolaylı prompt injection.
Kendinden emin ama güvensiz cevaplar üreten zehirlenmiş bilgi depoları.
Kimler İçin
İç bilgi asistanları ve search copilots geliştiren ekipler.
Belgeye bağlı AI sistemlerini değerlendiren güvenlik incelemecileri.
Vektör veritabanı, ingestion pipeline ve retrieval mantığını yöneten platform ekipleri.
Kullanım Alanları
Retrieval ilgisi, erişim kontrolü ve kaynak temellendirmesini birlikte test edin.
Poisoning ve gizli komutların aşağı akış yanıtları nasıl etkilediğini değerlendirin.
Gerçek belge ve kullanıcı davranışını yansıtan evaluation akışları oluşturun.
İlgili İçerikler
Vektör Veritabanları (Vector Database) Nedir? AI ve LLM Güvenliğindeki Yeri
Yapay zeka (LLM) projelerinin kalbi olan Vektör Veritabanları nasıl çalışır? RAG (Retrieval-Augmented Generation) mimarilerinde veri sızıntılarını...
KVKK ve GDPR Kapsamında RAG Modelleri: Yapay Zekada Veri Mahremiyeti Çıkmazı
Şirket içi RAG (Retrieval-Augmented Generation) mimarilerinde KVKK ve GDPR uyumluluğu nasıl sağlanır? LLM tabanlı sistemlerde 'Unutulma Hakkı' ve veri...
İlgili Advisory İçerikleri
Sık Sorulan Sorular
Neden RAG değerlendirmesini genel LLM testinden ayrı tutuyorsunuz?
Çünkü retrieval kalitesi, ingestion kontrolleri, kaynak izinleri ve context poisoning farklı bir saldırı yüzeyi oluşturur.
Bu içerik regüle veri ortamlarını destekler mi?
Evet. Asistanlar hukuki, finansal, sağlık veya iç şirket belgelerine dokunuyorsa RAG değerlendirmesi daha da kritik hale gelir.
Bu saldırı yüzeyini birlikte doğrulayalım mı?
Bu iş akışı için kapsam, tehdit modelleme ve remediation öncelikleri üzerine Eresus Security ile görüşün.
Eresus ile Görüş