DeepKeep lanza el módulo de evaluación de riesgos GenAI

DeepKeep lanza el módulo de evaluación de riesgos GenAI

DeepKeep, el proveedor líder de gestión de seguridad, riesgos y confianza nativa de IA, anuncia el lanzamiento de su módulo de evaluación de riesgos GenAI, diseñado para proteger los modelos LLM y de visión por computadora de GenAI, enfocándose específicamente en pruebas de penetración, identificando posibles vulnerabilidades y amenazas a la modelo de seguridad, confiabilidad y privacidad. Evaluar y mitigar las vulnerabilidades de los modelos y aplicaciones de IA garantiza que las implementaciones cumplan con las normas, sean justas y éticas. El módulo de evaluación de riesgos de DeepKeep ofrece un enfoque ecosistémico integral al considerar los riesgos asociados con la implementación del modelo e identificar las debilidades de la aplicación. La evaluación de DeepKeep proporciona un examen en profundidad de los modelos de IA, garantizando altos estándares de precisión, integridad, equidad y eficiencia. El módulo ayuda a los equipos de seguridad a optimizar los procesos de implementación de GenAI al garantizar un conjunto de métricas de puntuación para la evaluación. Las características clave incluyen: Pruebas de penetración Identificar la tendencia del modelo a alucinar Identificar la propensión del modelo a revelar datos privados Evaluar lenguaje tóxico, abusivo, dañino, injusto, poco ético o discriminatorio Evaluación de sesgos y equidad Análisis de puntos Debilidades Por ejemplo, al aplicar el módulo de evaluación de riesgos de DeepKeep Según el LLM LlamaV2 7B de Meta para examinar la sensibilidad a la manipulación oportuna, los resultados mostraron una debilidad en la traducción del inglés al francés, como se ilustra en el gráfico* a continuación: “El mercado necesita poder confiar en sus modelos GenAI, ya que cada vez más empresas incorporar GenAI en sus procesos comerciales diarios”, dice Rony Ohayon, director ejecutivo y fundador de DeepKeep. “Evaluar la resiliencia del modelo es fundamental, particularmente durante la fase de inferencia, para proporcionar información sobre la capacidad del modelo para manejar eficazmente varios escenarios. El objetivo de DeepKeep es brindar a las empresas la confianza para aprovechar las tecnologías GenAI manteniendo altos estándares de transparencia e integridad”. El módulo de evaluación de riesgos GenAI de DeepKeep protege la IA junto con su firewall de IA, lo que permite una protección en tiempo real contra ataques a aplicaciones de IA. Las capacidades de detección cubren una amplia gama de categorías de seguridad y protección, aprovechando la tecnología patentada de DeepKeep y la investigación de vanguardia. *ROUGE y METEOR son técnicas de procesamiento del lenguaje natural (NLP) para evaluar los resultados del aprendizaje automático. Las puntuaciones varían de 0 a 1, donde 1 indica perfección.

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