# mapping
10 artikelengetagd met “mapping”
Lab: het aanvalsoppervlak van een AI-systeem in kaart brengen
Praktijklab dat je door de verkenning van een AI-systeem leidt — componenten identificeren, gegevensstromen in kaart brengen, tools inventariseren en het aanvalsoppervlak documenteren.
Lab: grenzen van het contentbeleid in kaart brengen
Map the content policy boundaries of LLM applications to identify permitted and restricted topic areas systematically.
In kaart brengen van rate limits en quota
Map the rate limits, quotas, and throttling behavior of LLM APIs to plan efficient testing strategies.
Lab: Veiligheidsgrenzen in kaart brengen
Ontdek systematisch wat een taalmodel wel en niet wil doen door zijn veiligheidsgrenzen over meerdere categorieën te onderzoeken en de resultaten te documenteren.
In kaart brengen van veiligheidsgrenzen
Systematically map the safety boundaries of an LLM by testing increasingly sensitive topics and documenting refusal patterns.
Oefening in het in kaart brengen van veiligheidsgrenzen
Systematically map the safety boundaries of an LLM application across multiple topic categories.
Mapping van het AI-aanvalsoppervlak
Systematische methodologie om alle aanvalsvectoren in AI-systemen te identificeren: inputkanalen, datastromen, tool-integraties en trust boundaries.
Verkenning door het AI red team
Verkenningstechnieken voor het in kaart brengen van AI-systeemarchitectuur, -modellen en -verdedigingsconfiguraties.
Het aanvalsoppervlak van AI-systemen in kaart brengen
Systematic walkthrough for identifying and mapping every attack surface in an AI system, from user inputs through model inference to output delivery and tool integrations.
Bevindingen koppelen aan MITRE ATLAS
Methodology for mapping AI red team findings to MITRE ATLAS tactics, techniques, and procedures.