# deployment
24 artikelengetagd met “deployment”
Beoordeling infrastructuurbeveiliging (beoordeling)
Test your knowledge of AI infrastructure security including model serving, API security, deployment architectures, and supply chain risks with 10 intermediate-level questions.
AI-risico's in CI/CD-pipelines
Security implications of integrating AI into CI/CD pipelines — covering AI-powered code generation in builds, automated testing risks, deployment decision manipulation, and pipeline hardening.
Juni 2026: cloud-AI-beveiligingsuitdaging
Find and document vulnerabilities in a cloud-deployed AI service covering API security, model serving infrastructure, authentication, and data handling.
AI-deploymentpatronen en beveiligingsimplicaties
Hoe API-gebaseerde, self-hosted, edge- en hybride deploymentpatronen elk hun eigen beveiligingsoverwegingen en aanvalsoppervlakken voor AI-systemen creëren.
Deploymentpatronen en beveiliging
Veelvoorkomende deploymentpatronen voor LLM's (API, self-hosted, edge) en hun verschillende beveiligingseigenschappen en aanvalsoppervlakken.
Uitrolpatronen en beveiliging van LLM's
Veelvoorkomende uitrolpatronen voor LLM's en hun beveiligingsimplicaties, waaronder directe API-, RAG-, agent- en pijplijnarchitecturen.
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.
Veiligheidsdegradatie na deployment
Onderzoek naar hoe de veiligheid van modellen in de loop van de tijd verslechtert door fine-tuning, aanpassing en use-case-drift.
Kwantisatie en veiligheids-alignment
Hoe modelkwantisatie de veiligheids-alignment onevenredig aantast: kwaadaardige kwantisatie-aanvallen, token-flipping en veiligheidsbewuste kwantisatieverdedigingen.
Governance-levenscyclus van AI-modellen
Governance processes for the complete AI model lifecycle from procurement through retirement.
Aanvallen op AI-deployments
Beveiligingsbeoordeling van AI-deployment-infrastructuur, waaronder container escapes, GPU-side-channels, kwetsbaarheden in inference-servers en resource-uitputtingsaanvallen.
Beveiliging van edge-AI-deployments
Beveiligingsuitdagingen en mitigaties voor het uitrollen van AI-modellen aan de edge op apparaten met beperkte resources.
Beveiliging van edge-ML-deployments
Beveiligingsuitdagingen bij het uitrollen van ML-modellen aan de edge, waaronder modelextractie, manipulatie van updates en aanvallen via fysieke toegang.
AI Infrastructure Security
Overzicht van beveiligingszorgen in AI-infrastructuur, met aandacht voor model-supplychains, API-beveiliging, deployment-architectuur en de unieke aanvalsoppervlakken van ML-systemen.
Model Serving Infrastructure Attacks
Attacking model serving infrastructure including inference servers, load balancers, and GPU schedulers.
Aanvallen op blue-green deployments
Exploiting blue-green and canary deployment strategies to manipulate traffic routing and force deployment of compromised model versions.
Canary deployments voor AI-modellen
Implementing canary deployments that catch security regressions in AI model updates.
Aanvallen op de deploymentpipeline
Comprehensive analysis of attack vectors in ML deployment pipelines including build system compromise, artifact tampering, and deployment manipulation.
LLMOps-beveiliging
Comprehensive overview of security across the LLMOps lifecycle: from data preparation and experiment tracking through model deployment and production monitoring. Attack surfaces, threat models, and defensive strategies for ML operations.
Beveiliging van ML-CI/CD
Security overview of ML continuous integration and deployment pipelines: how ML CI/CD differs from traditional CI/CD, unique attack surfaces in training workflows, and the security implications of automated model building and deployment.
Beveiliging van modeluitrol
Security best practices for deploying LLMs to production environments.
Uitrol van een LLM-honeypot
Deploy LLM honeypots to detect and study attacker behavior patterns and techniques.
Uitrol en testen van LLM Guard
Deploy LLM Guard for input/output scanning and test its effectiveness against common attacks.