Lakera

Lakera är en omfattande plattform utformad för att förbättra säkerheten och användbarheten för stora språkmodeller (LLM). Det erbjuder en rad verktyg och resurser för att hjälpa yrkesverksamma och säkerhetsentusiaster att förstå och mildra riskerna i samband med AI -teknik. Nyckelfunktioner inkluderar en detaljerad analys av LLM -sårbarheter, en expansiv attackdatabas och praktiska säkerhetsråd om databanan och PII -detektion.

Ett av Lakera's anmärkningsvärda verktyg är Gandalf, en spelad röda teamplattform som hjälper till att identifiera sårbarheter i LLMS genom adaptiva försvarsstrategier. Denna plattform gör det möjligt för utvecklare att balansera säkerheten med användbarhet, vilket säkerställer att försvar inte alltför begränsar legitima användarinteraktioner. Lakera ger också insikter i språkspecifika sårbarheter och genomförbindelsemplementering och erbjuder handlingsbara riktlinjer för att bedöma och mildra risker i generativa AI-applikationer.

Plattformens fokus på dynamisk säkerhet och användbarhet framhävs genom sin Dynamic Security Utility Threat Model (D-SEC), som modellerar flerstegsinteraktioner mellan angripare och legitima användare. Detta tillvägagångssätt hjälper utövare att utvärdera försvar effektivt och optimera avvägningen av säkerhetsanordningen i LLM-applikationer. Sammantaget utrustar Lakera användare med kunskap och verktyg som behövs för att säkra sina AI -system effektivt samtidigt som användbarhet bibehålls.