# observability
11 artikelengetagd met “observability”
Loganalyse van AI-systemen
Loggingarchitectuur van AI-systemen voor forensisch onderzoek: inferentielogs, prompt- en completion-logs, tool call-traces, embedding-querylogs en vereisten voor logginginfrastructuur.
Logging en monitoring voor cloud-AI-services
Implementing comprehensive logging and monitoring for cloud AI services including prompt/response capture, anomaly detection, and security-focused observability across AWS, Azure, and GCP.
AI-monitoring en observability
Wat te monitoren in AI-systemen, belangrijke metrieken om misbruik en drift te detecteren, alarmeringsstrategieën, en observability-architectuur voor LLM-applicaties.
Runtime-monitoring & anomaliedetectie
LLM-applicaties in productie monitoren op anomalieën in tokengebruik, detectie van uitvoerpatronen, gedragsdrift, en het gebruik van tools zoals Langfuse, Helicone en aangepaste logging.
Observability voor AI-infrastructuur
Observability inbouwen in AI-infrastructuur voor security-monitoring en incidentdetectie.
Data-exfiltratie via AI-telemetrie en logging
Using AI system telemetry, logging pipelines, and observability infrastructure as covert channels for data exfiltration
AI-observability voor beveiliging
Using observability platforms to detect security anomalies in AI system behavior.
Vergiftiging van modeltelemetrie
Manipulating model telemetry and observability data to hide attacks, create false positives, or undermine monitoring effectiveness.
Productiemonitoring van LLM-beveiligingsevents
Walkthrough for building production monitoring systems that detect LLM security events in real time, covering log collection, anomaly detection, alert configuration, dashboard design, and incident correlation.
Opzetten van AI-monitoring
Step-by-step walkthrough for implementing AI system monitoring: inference logging, behavioral anomaly detection, alert configuration, dashboard creation, and integration with existing SIEM platforms.
Walkthrough: observability met Langfuse
Complete walkthrough for using Langfuse to monitor AI applications for security anomalies: setting up tracing, building security dashboards, detecting prompt injection patterns, and creating automated alerts.