Lakera

Lakera to kompleksowa platforma zaprojektowana w celu zwiększenia bezpieczeństwa i użyteczności dużych modeli językowych (LLM). Oferuje szereg narzędzi i zasobów, które pomagają profesjonalistom i entuzjastom bezpieczeństwa zrozumieć i łagodzić ryzyko związane z technologiami AI. Kluczowe funkcje obejmują szczegółową analizę podatności LLM, ekspansywną bazę danych ataku oraz praktyczne porady bezpieczeństwa dotyczące dezynfekcji danych i wykrywania PII.

Jednym z godnych uwagi narzędzi Lakery jest Gandalf, grała platforma czerwonego zespołu, która pomaga zidentyfikować słabości w LLM poprzez adaptacyjne strategie obrony. Ta platforma umożliwia programistom zrównoważenie bezpieczeństwa z użytecznością, zapewniając, że obrona nie ogranicza zbyt uzasadnionych interakcji użytkownika. Lakera zapewnia również wgląd w luki w poszukiwaniu języka i implementacje poręczy, oferując przydatne wytyczne dotyczące oceny i łagodzenia ryzyka w generatywnych aplikacjach AI.

Koncentracja platformy na dynamicznym bezpieczeństwie i użyteczności jest wyróżniona za pośrednictwem dynamicznego modelu zagrożenia dla użyteczności bezpieczeństwa (D-SEC), który modeluje wieloetapowe interakcje między atakującymi a legalnymi użytkownikami. Takie podejście pomaga praktykom skutecznie ocenić obronę i zoptymalizować kompromis bezpieczeństwa w aplikacjach LLM. Ogólnie rzecz biorąc, Lakera wyposaża użytkowników w wiedzę i narzędzia potrzebne do skutecznego zabezpieczenia systemów AI przy jednoczesnym zachowaniu użyteczności.