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Weißbuch

Sichern Sie sich große Sprachmodelle, bevor sie Sie Geld kosten.

Sicherheitslücken bei KI sind unerlässlich. Dieser Leitfaden zeigt, wie Sie LLM-Pipelines absichern, Datenlecks verhindern und sicherstellen, dass Investitionen in generative KI nicht zu Schlagzeilen über Sicherheitsvorfälle führen.

Kartieren Sie, wo sensible Daten über Eingabeaufforderungen, Plug-ins und Abrufebenen hinweg durchsickern können.
Implementieren Sie Schutzmechanismen, um Prompt-Injection, Datenvergiftung und Modellmissbrauch zu verhindern.
Operationalisierung der KI-Sicherheit durch Governance, Monitoring und Red Teaming
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Was ist drin?

Das Whitepaper liefert einen pragmatischen Entwurf für auslaufsichere KI-Programme, von der Erkennung bis zur kontinuierlichen Überwachung.

  • Wichtige Schwachstellen bei Eingabeaufforderungen, Einbettungen, APIs und nachgelagerten Integrationen
  • Referenzarchitekturen zur Absicherung sensibler Daten und zur Durchsetzung von Richtlinienvorgaben
  • Leitfaden zur Erkennung und Reaktion auf Missbrauch von Prompt-Injection, Datenexfiltration und Modellen
  • Governance-Überlegungen, die die Übereinstimmung von Recht, Datenschutz und Sicherheit gewährleisten

Warum Teams SubRosa vertrauen

SubRosa verbindet KI-gestütztes Red Teaming mit Expertise in den Bereichen Governance und Investor Relations, um Innovationen voranzutreiben, ohne blinde Flecken zu erzeugen.

LLM-orientierte Bedrohungsmodellierung und Red-Team-Übungen
Unterstützung bei der Implementierung von Leitplanken in Bezug auf Daten, Eingabeaufforderungen und Richtlinien
Berichte, die für Führungskräfte geeignet sind und KI-Innovationen mit messbaren Risiken verknüpfen