Livre blanc
Sécuriser les grands modèles de langage avant qu'ils ne vous coûtent cher
L'IA à l'épreuve des fuites n'est pas une option. Ce guide explique comment renforcer les pipelines LLM, prévenir les fuites de données et éviter que les investissements dans l'IA générative ne fassent la une des journaux suite à des violations de données.
Cartographier les zones où des données sensibles peuvent fuiter à travers les invites, les plug-ins et les couches de récupération.
Mettez en place des garde-fous pour empêcher l'injection de prompts, l'empoisonnement des données et l'utilisation abusive des modèles.
Opérationnaliser la sécurité de l'IA grâce à la gouvernance, la surveillance et les tests d'intrusion (red teaming)
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Livré Qu'y a-t-il à l'intérieur ?
Le livre blanc présente un plan pragmatique pour des programmes d'IA inviolables, de la découverte à la surveillance continue.
- Principaux vecteurs de fuite de données à travers les invites, les intégrations, les API et les intégrations en aval
- Architectures de référence pour le contrôle d'accès aux données sensibles et la mise en œuvre de garde-fous politiques
- Conseils de détection et de réponse en cas d'injection rapide, d'exfiltration de données et d'abus de modèles
- Considérations de gouvernance assurant l'alignement des aspects juridiques, de confidentialité et de sécurité
Pourquoi les équipes font confiance à SubRosa
SubRosa associe l'équipe rouge d'IA à l'expertise en matière de gouvernance et de relations d'information afin que l'innovation continue de progresser sans créer d'angles morts.
Modélisation des menaces et exercices d'équipe rouge axés sur le LLM
Assistance au déploiement de Guardrail pour les données, les invites et les politiques
Des rapports prêts à l'emploi pour les dirigeants qui lient l'innovation en IA à des risques mesurables