Unsere Expertise im Bereich KI-Sicherheit umfasst leistungsstarke Methoden, die für die Sicherheit in der Entwicklung und im Hosting sorgen.

Azure AI Studio

Wissen
Inhaltssicherheit & Testing mit AZURE AI

Unser Wissen zu Azure AI

Azure AI Content Safety

Werkzeug zur Erkennung und Filterung von schädlichen Inhalten. Besonders relevant für Webanwendungen mit benutzergenerierten Inhalten.

Anpassbare Inhaltsfilter

Ermöglichen die Einhaltung spezifischer Richtlinien und Anforderungen.

Mehrsprachige Unterstützung

Modelle, die Inhalte in verschiedenen Sprachen analysieren und filtern können, um internationale Anwendungen zu sichern.

Blocklisten

Funktion zur gezielten Sperrung unerwünschter Wörter oder Phrasen.

Azure AI Schutzmechanismen

Unser Wissen: Azure AI Schutzmechanismen

Jailbreak-Erkennung

Schutz vor unerwünschtem Modellverhalten und der Offenlegung sensibler Informationen.

Adversarial Attacks

Umgang mit gezielten Angriffen, die Schwachstellen in KI-Anwendungen ausnutzen.

Red Teaming

Einsatz spezialisierter Expertenteams zur Identifikation von Sicherheitslücken und Schwachstellen.

Content Filtering

Dynamische Filterung von schädlichen oder unangemessenen Inhalten, um sicherzustellen, dass generierte Ergebnisse den ethischen Standards und spezifischen Richtlinien entsprechen.

Sichere Entwicklung Azure AI

Unser Wissen: Sichere Entwicklung Azure AI

Vierstufiges Sicherheitsframework

Ganzheitlicher Ansatz zur Integration von Sicherheit auf Modell- und Infrastrukturebene.

Integration von Azure AI Content Safety

Essentiell für sichere Modell-Workflows, insbesondere bei Open-Source- oder benutzerdefinierten Modellen.

Meta-Prompting und Grounding

Verbesserungsmethoden, die falsche Ausgaben minimieren und die Leistung sowie Sicherheit von Modellen optimieren.

Transparenz in KI-Interaktionen

Sicherstellung, dass Benutzer jederzeit wissen, dass sie mit einer KI interagieren, um Vertrauen aufzubauen und ethische Standards einzuhalten.

Azure AI Monitoring

Unser Wissen: Azure AI Monitoring

Content Safety Studio

Plattform zur Überwachung und Analyse von Online-Aktivitäten für die kontinuierliche Optimierung der Anwendungssicherheit.

Evaluierungs-Dashboards

Tools zur Leistungsbewertung von Modellen in Bezug auf Relevanz, sprachliche Gewandtheit, Kohärenz und Informationsfundierung.

Stresstests und Schwachstellenanalyse

Methoden wie Red Teaming, um Sicherheitsprobleme frühzeitig zu erkennen.

Red Teaming

Red Teaming testet gezielt Schwachstellen eines Systems zur Verbesserung der Sicherheit.