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Shieldapi-mcpは、パスワード侵害チェック、評価スキャン、プロンプトインジェクション検知を含むAIエージェントのセキュリティインテリジェンスを提供します。

Base上のAIエージェントウォレットの評価スコアリングのための様々なツールを使用。

29のツールで意思決定分類、法的監査のトレイル、コンプライアンスマッピングに対応するエンタープライズAIガバナンスレイヤー。

Z3形式検証を使用した、MCPを通じてAIエージェントのための機械検証可能な制約を書き込み、検証し、強制するための確定的なAI安全政策エンジン

トークン利用状況、コンテキスト品質の劣化、セッション疲労を監視することで、AIエージェントにその認知状態に関する自己意識を与えます。

この記事では、脅威行為者が大規模言語モデル（LLM）を侵害したり操作したりするために悪用できる主要な攻撃ベクトルについて議論しています。

AIエージェントのためのセキュリティハーネスで、DLPスキャン、SSRF保護、MCPレスポンススキャン、ワークスペースの整合性監視を提供するエグレッションプロキシを備えています。

LLMのセキュリティとプライバシー対策を強化します。

Opacusを使用してPyTorchモデルを差分プライバシーでトレーニングします。

Fairlearnは機械学習モデルにおける公平性を評価し、改善します。

オープンソースのPythonライブラリで、外れ値、対抗的例、およびドリフト検知に対応しています。

GPTシステム向けのセキュアプロンプトチャレンジ

AIセキュリティとセキュリティのためのLLMエージェントを確保します。

AIで駆動されるGitHubリポジトリのセキュリティエージェント。

セキュリティ課題を解決するAIエージェント

AIエージェントのセキュリティデモと攻撃のためのソースコード。

バイアス排除コミュニティ検出AIプロジェクトによるネットワークの公平性。

カタログ化AIの予期せぬ挙動、失敗につながるもの。

AIエージェントのための高速信頼層

アプリ統合型LLMを新しい方法で破壊します。

Dropbox LLMセキュリティ研究コードと結果。

NIST AI 100-2e2023は、敵対的機械学習のための暫定分類法を提供します。