# scoring
8 artikelengetagd met “scoring”
AI-specifiek raamwerk voor ernstscoring
Raamwerk voor ernstscoring ontworpen voor AI-beveiligingsincidenten: impact op modelintegriteit, omvang van datablootstelling, analyse van de blast radius, beoordeling van omkeerbaarheid, en samengestelde scoringmethodologie.
Overzicht van community-uitdagingen
How to participate in monthly AI red teaming challenges, earn points, share results, and grow your skills alongside the community.
Framework voor het scoren van aanvalsresultaten
Een framework ontwikkelen om aanvalsresultaten automatisch te scoren op basis van meerdere succescriteria.
Systemen voor het scoren van resultaten
Ontwerp van geautomatiseerde scoringssystemen voor het evalueren van aanvalssucces, inclusief semantische classifiers, regelgebaseerde detectoren en LLM-as-judge-benaderingen.
Methodologie voor AI-risicobeoordeling
Gestructureerde benaderingen voor het evalueren van risico's van AI-systemen, waaronder identificatie, scoringkaders, behandelingsplanning en templates voor het uitvoeren van uitgebreide AI-risicobeoordelingen.
Lab: grondbeginselen van kwetsbaarheidsscoring
Learn vulnerability scoring frameworks adapted for LLM systems including severity, exploitability, and impact assessment.
Pijplijn voor het scoren van toxiciteit
Step-by-step walkthrough for building a toxicity scoring pipeline for LLM output filtering, covering model selection, multi-dimensional scoring, threshold calibration, and production deployment with real-time scoring.
Integratie van aangepaste scoring in PyRIT
Integrate custom scoring metrics into PyRIT for organization-specific red team evaluation criteria.