Libro blanco
Cómo proteger modelos de lenguaje grandes antes de que le cuesten
La IA a prueba de fugas no es opcional. Esta guía muestra cómo fortalecer los procesos de LLM, prevenir fugas repentinas y garantizar que las inversiones en IA generativa no se conviertan en titulares de noticias.
Mapa donde pueden filtrarse datos confidenciales a través de indicaciones, complementos y capas de recuperación
Implementar barandillas para detener la inyección de información, el envenenamiento de datos y el uso indebido de modelos
Operacionalice la seguridad de la IA con gobernanza, monitoreo y equipos rojos
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Entregado ¿Qué hay dentro?
El libro blanco presenta un plan pragmático para programas de IA a prueba de fugas, desde el descubrimiento hasta el monitoreo continuo.
- Vectores de fugas clave en indicaciones, incrustaciones, API e integraciones posteriores
- Arquitecturas de referencia para el acceso a datos confidenciales y la aplicación de políticas de protección
- Guía de detección y respuesta para inyección rápida, exfiltración de datos y abuso de modelos
- Consideraciones de gobernanza que mantienen alineadas las cuestiones legales, la privacidad y la seguridad
Por qué los equipos confían en SubRosa
SubRosa combina el trabajo en equipo de IA con la experiencia en gobernanza e IR para que la innovación siga avanzando sin crear puntos ciegos.
Modelado de amenazas centrado en LLM y ejercicios de equipo rojo
Asistencia para la implementación de barandillas en datos, indicaciones y políticas
Informes listos para ejecutivos que vinculan la innovación en IA con el riesgo medible