Evaluations
Doğruluk, ret kalitesi, araç çalıştırma, prompt direnci ve regresyon takibi için güvenlik odaklı değerlendirme programları.
Neyin iyileşip neyin bozulduğuna dair açık kanıt olmadan davranış değişikliği yayınlamak.
Stili ölçüp saldırgan davranışını kaçıran değerlendirme setleri.
Zaman içinde güvenlik hazırlığını gösteremeyen yönetişim programları.
Kimler İçin
Demo aşamasından ölçülebilir yayın kriterlerine geçen yapay zeka ürün ekipleri.
Tekrarlanabilir saldırgan testlere ihtiyaç duyan güvenlik ve ML mühendisleri.
Model değişiklikleri ve yayına alma kararları için kanıt gerektiren yönetişim programları.
Kullanım Alanları
Halüsinasyon, ret davranışı, araç suistimali ve güvensiz veri getirme için benchmark setleri oluşturun.
Prompt, model veya altyapı güncellemeleri sonrası regresyonları takip edin.
Test edilmiş güvenlik davranışları etrafında yapay zeka yayın kontrolleri kurun.
İlgili İçerikler
Yapay Zeka Güvenliği (AI Security) Nedir ve Kurumlar İçin Neden Kritik Bir Öneme Sahiptir?
Yapay Zeka Güvenliği (AI Security) ve Makine Öğrenimi zafiyetlerinin anatomisi. Veri zehirlenmesi, Adversarial saldırılar ve Prompt Injection...
Llama 4 Güvenlik Değerlendirmesi: Scout ve Maverick Modelleri Nasıl İncelenir?
Meta has launched the Llama 4 family, featuring models built on a mixture-of-experts (MoE) architecture. Here is our vulnerability assessment.
Sık Sorulan Sorular
Bunlar ürün değerlendirmesi mi yoksa güvenlik değerlendirmesi mi?
Bunlar güvenlik öncelikli değerlendirme programlarıdır; ret davranışı, doğruluk ve araç güvenliği üzerinden ürün kalitesini de destekler.
Bunlar CI içinde kullanılabilir mi?
Evet. CI, test ortamı veya kontrollü yayın akışlarına uyacak benchmark setleri ve geçer/kalır eşikleri tanımlanabilir.
Bu saldırı yüzeyini birlikte doğrulayalım mı?
Bu iş akışı için kapsam, tehdit modelleme ve düzeltme öncelikleri üzerine Eresus Security ile görüşün.
Eresus ile Görüş