Teema
AI-turvalisus
Juhisesüstid, lekked, ebaturvaline tööriistapääs, õigused ja töökindluse rikked.
14 lugu (7 artiklit · 7 videot)
Alusta siit
Mõned head esimesed materjalid enne kogu voo sirvimist.
14 min lugemistArtikkel
Prompt injection ja LLM-turvalisus: ohumudelid ja kaitse kihtidena
Prompt injection on püsiv LLM-turvalisuse riskiklass, mitte prompti kirjutamise viga. Tootmiskeskkonna juhend ohumudelite, andmepiiride, tööriistaõiguste, regressioonitestide, monitooringu ja intsidentide käsitlemise kohta.
Koosta LLM-töövoole ohumudel ja lisa konkreetsed kontrollid usaldamata sisu, otsingu, tööriistakutsete, autoriseerimise, monitooringu ja intsidentide käsitlemise jaoks.
Ekspert
10 min lugemistArtikkel
Ettevõtte teadmiste RAG: õigused, lekked ja allikapiirid
Ettevõtte teadmiste assistent on ohutu ainult siis, kui retrieval austab õigusi. Kuidas disainida RAG-i allikapiire, ACL-filtreid, dokumendiomanikke, logimist, aegunud allikate käsitlemist ja keeldumiskäitumist.
Disaini ettevõtte teadmiste RAG, millel on õigusteadlik retrieval, allikaomanikud, lekkekontrollid ja ohutu keeldumiskäitumine.
Ekspert
11 min lugemistArtikkel
Turvaline dokumentide ettevalmistus RAG-i jaoks: PDF-id, OCR, metaandmed ja säilitus
RAG-i kvaliteet algab enne otsingut. Turvalise dokumendiettevalmistuse juhend PDF-ide, OCR-i, metaandmete, õiguste, allika värskuse, kustutamise, pahavara riski ja operatsioonilise omanikluse jaoks.
Disaini turvaline dokumentide töötlemisvoog RAG-i jaoks koos õiguste metaandmete, OCR-i kvaliteedikontrollide, allika värskuse, säilitusreeglite, kustutamiskäitumise ja ettevalmistustestidega.
Ekspert
Veel selles teemas
7 minutitVideo
Parem RAG ja AI agendid Doclinguga
IBM Technology. Selgitab RAG-i ja agentide sisestuspoolt: kuidas PDF-id ja muud failid ette valmistada, et dokumendi struktuur, tabelid ja paigutus säiliksid otsingu jaoks. See toetab artikli hoiatust, et RAG-i kvaliteet ja ohutus algavad enne embeddinguid.
Ekspert
20 minutitVideo
RAG-i õigused ja ligipääsukontroll: süvitsi õpetus
Paragon. Käib läbi tootmise RAG-i õiguste probleemi ning võrdleb tööriistakutseid, namespace’e, ACL-tabeleid ja relatsioonipõhiseid õigusi. See toetab artikli põhireeglit: otsing peab tagastama ainult need allikad, mida praegune kasutaja tohib näha.
Ekspert
48 minutitVideo
Kuidas ehitada usaldusväärseid AI agente: kontekst ja evalid
Arize AI. Selgitab, miks tootmisagendid ebaõnnestuvad, kui süsteemil pole õiget konteksti, hindamisandmeid, trace’e ja domeeniekspertiisi. See sobib artikli vearegistriga: eralda otsing arutlusest, defineeri oodatud tulemus, hinda tööriistakutseid ja jälgi vigu enne mudeli vahetamist.
Ekspert
10 min lugemistArtikkel
Tootmise AI veamustrid: mis pärast demot katki läheb
AI-süsteemid ebaõnnestuvad tavaliselt etteaimatavatel viisidel: hallutsinatsioon, aegunud kontekst, liigne nõustumine, prompt injection, ohtlik tööriistakasutus, skeemitriiv ja nõrgad varuplaanid. Tootmise veamustrite register tiimidele, kes päris töövooge käitavad.
Koosta tootmise AI veamustrite register koos kontrollidega hallutsinatsiooni, aegunud konteksti, prompt injection'i, ohtliku tööriistakasutuse ja nõrkade varuplaanide jaoks.
Ekspert
10 min lugemistArtikkel
Privaatse AI juurutusmustrid: lokaalne, VPC, ise hostitud ja hübriid
Privaatne AI ei ole üks arhitektuur. Praktiline võrdlus lokaalsete mudelite, ettevõtte SaaS-i, VPC juurutuste, ise hostitud inference'i ja hübriidmustrite vahel privaatsust ja kontrolli vajavatele VKE-dele.
Valid privaatse AI juurutusmustri andmete tundlikkuse, võimekusvajaduse, kulu, latentsuse ja operatsioonilise võimekuse põhjal.
Ekspert
10 min lugemistArtikkel
AI ühendamine e-kirja, kalendri ja CRM-iga turvaliselt
AI ühendamine sinu päris tööriistadega — e-kirja, kalendri, CRM-iga — on tootlikkuse vabastaja ja risk. Praktiline juhend integratsioonidest, mis 2026. aastal toimivad, mustritest, mis on turvalised, ja joontest, mida sa ületama ei peaks.
Ühendad AI e-kirja, kalendrite ja CRM-idega vähimate õiguste, kinnituste ja auditijälgedega.
Edasijõudnud
8 min lugemistArtikkel
Privaatsus ja andmehügieen AI kasutamisel tööl
Praktiline juhend AI kasutamiseks tööl nii, et sa ei paljastaks kogemata kliendiandmeid, ei rikuks ettevõtte poliitikat ega GDPR-i nõudeid. Piirid, tööriistad ja harjumused.
Rakenda praktilisi tööalaseid reegleid tundlike andmete, tööriistavaliku, säilitamise ja ülevaatuse kohta enne AI kasutamist.
Algaja
17 minutitVideo
LLM-i kaitsmine - Prompt Injection
LiveOverflow. Käib läbi tegeliku sügava kaitse mängukava — taint-analüüs LLM-i väljundil, oodatavate väljundvormide piiramine, kasutaja isoleerimine, few-shot tellingud, fine-tuning, temperatuur 0 determineerituse jaoks, kriitiliste radade liiasus. See vastab artikli kaitsestäki sektsioonile peaaegu punkt punktilt.
Ekspert
13 minutitVideo
LLM-i ründamine - Prompt Injection
LiveOverflow. Raamib prompt injectioni klassikalise injection-rünnakuna süsteemide vastu, mis segavad juhiseid ja usaldamatuid andmeid — koos konkreetse sisu-modereerimise näitega, kus ründaja süüdistab süütut kasutajat. Mõtteline nihe "mudel on sihtmärk" → "rakendus on sihtmärk" on täpselt see käik, millega artikkel avab.
Ekspert
25 minutitVideo
OWASP-i Top 10 viisi LLM-ide ründamiseks: AI haavatavused avalikustatud
IBM Technology. Suumib prompt injectionilt välja laiemale OWASP-i Top 10-le LLM-idele — turvamata väljundi käsitlemine, tundliku info avalikustamine, liigne agentsus — mis on täpselt see vigade-režiimide kataloog, mida tahad meeles pidada enne, kui annad millelegi Gmaili või HubSpoti scope'e.
Edasijõudnud
11 minutitVideo
Mis on prompt injection rünnak?
IBM Technology. Jeff Crume'i näide "osta SUV 1 dollari eest" on selgeim 10-minutiline selgitus sellele, miks otsene ja kaudne prompt injection on erinevad probleemid ja miks filtreerimine kumbagi täielikult lahendada ei suuda. Sobib otseselt artikli argumendiga, et sul on vaja vähima privileegi scope'e, sihtotstarbelist agendi-kontot ja inimest silmuses mistahes pöördumatuks tegevuseks — mitte nutikamat süsteemi prompti.
Edasijõudnud