Lakera

Lakera is een uitgebreid platform dat is ontworpen om de beveiliging en bruikbaarheid van grote taalmodellen (LLMS) te verbeteren. Het biedt een reeks tools en middelen om professionals en veiligheidsliefhebbers te helpen de risico's die verband houden met AI -technologieën te begrijpen en te verminderen. Belangrijkste kenmerken omvatten een gedetailleerde analyse van LLM -kwetsbaarheden, een uitgebreide aanvalsdatabase en praktisch beveiligingsadvies over gegevensinvoeding en PII -detectie.

Een van de opmerkelijke tools van Lakera is Gandalf, een gamified rood-teamplatform dat helpt bij het identificeren van kwetsbaarheden in LLM's door middel van adaptieve verdedigingsstrategieën. Met dit platform kunnen ontwikkelaars de beveiliging in evenwicht brengen met bruikbaarheid, zodat verdedigingen niet overdreven legitieme gebruikersinteracties beperken. Lakera biedt ook inzichten in taalspecifieke kwetsbaarheden en implementaties van de vangrail, waarbij bruikbare richtlijnen worden geboden voor het beoordelen en verminderen van risico's in generatieve AI-toepassingen.

De focus van het platform op dynamische beveiliging en bruikbaarheid wordt benadrukt via zijn Dynamic Security Utility Threat Model (D-SEC), dat meerstaps interacties tussen aanvallers en legitieme gebruikers modelleert. Deze aanpak helpt bij het effectief evalueren van beoefenaars en de afweging van de beveiligings-utiliteit in LLM-applicaties optimaliseren. Over het algemeen rust Lakera gebruikers uit met de kennis en tools die nodig zijn om hun AI -systemen effectief te beveiligen met behoud van de bruikbaarheid.