# architecture
46 artikelengetagd met “architecture”
Beveiligingsassessment van agentarchitectuur
Assessment covering agent design patterns, tool sandboxing, multi-agent trust, and MCP security.
Beveiligingsbeoordeling van de LLM-architectuur
Assessment on transformer internals, tokenization security, attention vulnerabilities, and model-level attacks.
Assessment van de verdedigingsarchitectuur
Assessment on designing defense-in-depth architectures for different AI application types.
Capstone: ontwerp van een verdedigingsarchitectuur
Capstone exercise: design and validate a defense-in-depth architecture for an LLM-powered application.
Netwerkbeveiligingsarchitectuur voor cloud-AI
Network security architecture for cloud AI deployments including VPC design, endpoints, and traffic inspection.
CaMeL & Dual LLM-patroon
Architecturale verdedigingspatronen die vertrouwde en niet-vertrouwde verwerking scheiden: Simon Willisons Dual LLM-concept en het CaMeL-framework van Google DeepMind voor het verdedigen van tool-gebruikende AI-agents tegen prompt-injectie.
Architectuur voor contentfiltering
Het ontwerpen van contentfilteringssystemen voor LLM-applicaties, met aandacht voor input-, output- en contextfiltering.
Defense-in-Depth voor LLM-applicaties
Gelaagde verdedigingsarchitecturen implementeren voor productie-LLM-applicaties.
Guardrails- & veiligheidslaagarchitectuur
Hoe guardrail-systemen architectonisch zijn ontworpen, inclusief voorverwerkings-, inverwerkings- en naverwerkingslagen, veelvoorkomende ontwerppatronen, en waar elke laag kan worden omzeild.
Invoervalidatie-architectuur voor LLM's
Het ontwerpen van invoervalidatiepijplijnen die prompt-injectie detecteren en neutraliseren voordat het model wordt bereikt.
Architectuurpatronen voor LLM-firewalls
Ontwerppatronen voor het implementeren van LLM-firewalls die zowel inkomend als uitgaand verkeer van LLM-applicaties inspecteren en filteren.
AI-loggingarchitectuur
Wat je vastlegt in de logs van AI-systemen — prompts, completions, latency, tokens, tool-aanroepen — samen met opslagstrategieën, bewaarbeleid en privacyoverwegingen.
Defense-in-depth voor LLM-apps
Gelaagde verdedigingsstrategie voor AI-applicaties die de netwerk-, applicatie-, model- en uitvoerlaag omvat, hoe elke laag bijdraagt, en waarom enkellaagse verdediging altijd faalt.
Context-isolatiepatronen voor LLM-apps
Architectuurpatronen voor het isoleren van niet-vertrouwde content van vertrouwde instructies in LLM-applicaties.
LLM Firewall Architecture Design
Het ontwerpen en implementeren van een LLM-firewall die alle modelinteracties inspecteert, filtert en logt.
Multi-Model Safety Validation Architecture
Het gebruik van meerdere modellen om invoer en uitvoer te kruisvalideren op veiligheid in een onderling controlerende architectuur.
Zero Trust-architectuur voor LLM-applicaties
Zero trust-principes toepassen op architecturen van LLM-applicaties, waaronder beveiliging van identiteit, apparaat en data plane.
Architectuur van een payloadgenerator
Het ontwerpen en implementeren van geautomatiseerde payloadgeneratiesystemen die gevarieerde en effectieve adversariale invoer produceren voor het testen van LLM's.
Patronen voor het bouwen van custom harnessen
Ontwerppatronen voor het bouwen van custom AI-red team-harnessen: plugin-architectuur, resultaatopslag, async uitvoering, multi-model-ondersteuning, converter-pipelines en productiewaardige orkestratie.
RAG-architectuur: hoe retrieval-systemen werken
End-to-end anatomie van een retrieval-augmented generation-pijplijn — documentopname, chunking, embedding, indexering, retrieval, contextassemblage en generatie — met een analyse van het aanvalsoppervlak in elke fase.
Grondslagen
Essentiële bouwstenen voor AI-redteaming: red team-methodologie, het AI-landschap, hoe LLM's werken, embeddings en vectorsystemen, AI-systeemarchitectuur en concepten uit adversarial machine learning.
Vertrouwensgrenzen van LLM's
Inzicht in vertrouwensgrenzen in LLM-applicaties: waar data privilege-niveaus overschrijdt en hoe het ontbreken van native vertrouwenshandhaving aanvalsoppervlakken creëert.
De transformer-architectuur voor aanvallers
Diepe duik in de transformer-architectuur — attention, feed-forward-lagen en residual-verbindingen — vanuit het perspectief van welke onderdelen exploiteerbaar zijn.
Veelvoorkomende AI-deploymentpatronen en aanvalsoppervlakken
Analyse van deploymentpatronen — chatbots, copilots, autonome agents, batchverwerking en fine-tuned modellen — met hun unieke aanvalsoppervlakken en beveiligingsoverwegingen.
AI-systeemarchitectuur voor redteamers
Hoe AI-systemen in productie worden uitgerold — model-API, prompt templates, orkestratie, tools, geheugen en guardrails — met een analyse van het aanvalsoppervlak op elke laag.
Basis van de transformer-architectuur voor beveiliging
Inzicht in de grondbeginselen van de transformer-architectuur door een beveiligingsbril: hoe attention, embeddings en generatie misbruikbare eigenschappen opleveren.
Beveiliging van sparse attention-mechanismen
Beveiligingsimplicaties van sparse en efficiënte attention-mechanismen die in moderne frontier-modellen worden gebruikt.
Multi-Cloud ML Security
Security architecture for ML workloads spanning multiple cloud providers including identity federation, data sovereignty, and policy consistency.
Cross-architectuur transfer van injection
Onderzoek naar hoe injection-technieken overdragen tussen modelarchitecturen en welke architectonische eigenschappen transferability bepalen.
Lab: cross-architectuur transfer
Develop attacks on one model architecture that reliably transfer to fundamentally different architectures.
Interne werking van LLM's en exploit-primitieven
Een overzicht van de architectuur van grote taalmodellen vanuit het perspectief van een securityonderzoeker, met de belangrijkste componenten die misbruikbare aanvalsoppervlakken creëren.
Architectuurvergelijking op veiligheidseigenschappen
Comparative analysis of how architectural choices (dense vs MoE, decoder-only vs encoder-decoder) affect safety properties and attack surfaces.
Overzicht van Gemini (Google)
Architecture overview of Google's Gemini model family, including natively multimodal design, long context capabilities, Google ecosystem integration, and security-relevant features for red teaming.
Overzicht van GPT-4 / GPT-4o
Architecture overview of OpenAI's GPT-4 and GPT-4o models, including rumored Mixture of Experts design, capabilities, API surface, and security-relevant features for red teaming.
Diepe duiken per model
Why model-specific knowledge matters for AI red teaming, how different architectures create different attack surfaces, and a systematic methodology for profiling any new model.
Aanvallen op de multimodale fusielaag
Aanvallen op de fusiemechanismen die informatie uit meerdere modaliteiten combineren in multimodale modellen.
VLM-architectuur & vision-language-alignment
Diepgaande verkenning van VLM-architecturen waaronder CLIP, SigLIP en vision-transformers. Hoe afbeeldingspatches tokens worden, alignment-training en waar misalignment uitbuitbare gaten creëert.
Aanvalsvectoren op modelarchitectuur
Hoe keuzes in modelarchitectuur exploiteerbare aanvalsoppervlakken creëren, waaronder attentiemechanismen, MoE-routing, KV-cache en kwetsbaarheden in het contextvenster.
MoE-routingmanipulatie
Mixture-of-Experts-routing aanvallen: manipulatie van expertselectie, exploitatie van load balancing, omzeiling van veiligheidsexperts, en routingbewuste adversariële invoer.
Beveiliging van de trainingspijplijn
Beveiliging van de volledige AI-modeltrainingspijplijn, met aandacht voor pre-training-aanvallen, fine-tuning- en alignment-manipulatie, kwetsbaarheden op architectuurniveau en geavanceerde dreigingen tijdens de training.
Defense-in-depth architectuur voor LLM-apps
Design and implement a complete defense-in-depth architecture for production LLM applications.
Opzetten van een dual LLM-architectuur
Step-by-step walkthrough for implementing a dual LLM pattern where one model generates responses and a second model validates them, covering architecture design, validator prompt engineering, latency optimization, and failure handling.
Ontwerp van een LLM-firewallarchitectuur (verdediging-walkthrough)
Design and implement a comprehensive LLM firewall with input analysis, output filtering, and behavioral monitoring.
Ontwerp van een veilige agentarchitectuur
Design a secure architecture for LLM agent systems with sandboxing, capability controls, and audit trails.
Walkthrough van een veilige RAG-architectuur
Design and implement a secure RAG architecture with document sanitization, access controls, and output validation.
Zero trust-architectuur voor LLM-apps
Implement zero trust principles in LLM application architecture with continuous verification and least privilege.