Lakera

Lakera er en omfattende platform designet til at forbedre sikkerheden og anvendeligheden af ​​store sprogmodeller (LLMS). Det tilbyder en række værktøjer og ressourcer til at hjælpe fagfolk og sikkerhedsentusiaster med at forstå og afbøde de risici, der er forbundet med AI -teknologier. Nøglefunktioner inkluderer en detaljeret analyse af LLM -sårbarheder, en ekspansiv angrebsdatabase og praktisk sikkerhedsrådgivning om dataudskiftning og PII -detektion.

Et af Lakeras bemærkelsesværdige værktøjer er Gandalf, en gamified rød-teaming-platform, der hjælper med at identificere sårbarheder i LLM'er gennem adaptive forsvarsstrategier. Denne platform giver udviklere mulighed for at afbalancere sikkerheden med brugervenlighed og sikre, at forsvar ikke for alt for begrænser legitime brugerinteraktioner. Lakera giver også indsigt i sprogspecifikke sårbarheder og implementeringer af beskyttelsesræk, hvilket tilbyder handlingsmæssige retningslinjer for vurdering og afbødning af risici i generative AI-applikationer.

Platformens fokus på dynamisk sikkerhed og brugervenlighed fremhæves gennem dens dynamiske sikkerhedsværktøjstrusselmodel (D-SEC), der modellerer multi-trins interaktioner mellem angribere og legitime brugere. Denne tilgang hjælper praktikere med at evaluere forsvar effektivt og optimere trade-off i LLM-applikationer. Generelt udstyrer Lakera brugere med den viden og værktøjer, der er nødvendige for at sikre deres AI -systemer effektivt, mens de opretholder brugervenlighed.