Lakera

Lakera là một nền tảng toàn diện được thiết kế để tăng cường khả năng bảo mật và khả năng sử dụng của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Nó cung cấp một loạt các công cụ và tài nguyên để giúp các chuyên gia và những người đam mê bảo mật hiểu và giảm thiểu các rủi ro liên quan đến các công nghệ AI. Các tính năng chính bao gồm phân tích chi tiết về các lỗ hổng LLM, cơ sở dữ liệu tấn công mở rộng và tư vấn bảo mật thực tế về vệ sinh dữ liệu và phát hiện PII.

Một trong những công cụ đáng chú ý của Lakera là Gandalf, một nền tảng nhóm màu đỏ được chơi giúp xác định các lỗ hổng trong LLM thông qua các chiến lược phòng thủ thích ứng. Nền tảng này cho phép các nhà phát triển cân bằng bảo mật với khả năng sử dụng, đảm bảo rằng các hệ thống phòng thủ không hạn chế quá mức các tương tác người dùng hợp pháp. Lakera cũng cung cấp cái nhìn sâu sắc về các lỗ hổng cụ thể về ngôn ngữ và triển khai bảo vệ, cung cấp các hướng dẫn có thể hành động để đánh giá và giảm thiểu rủi ro trong các ứng dụng AI thế hệ.

Nền tảng tập trung vào bảo mật động và khả năng sử dụng được nhấn mạnh thông qua Mô hình đe dọa tiện ích bảo mật động (D-SEC), mô hình các tương tác nhiều bước giữa kẻ tấn công và người dùng hợp pháp. Cách tiếp cận này giúp các học viên đánh giá phòng thủ một cách hiệu quả và tối ưu hóa sự đánh đổi khả năng bảo mật trong các ứng dụng LLM. Nhìn chung, Lakera trang bị cho người dùng kiến ​​thức và công cụ cần thiết để bảo mật hệ thống AI của họ một cách hiệu quả trong khi duy trì khả năng sử dụng.