# bias
標記為「bias」的 8 篇文章
案例研究:AI 招聘系統偏見利用
分析針對 AI 招聘系統的對抗性攻擊,以及履歷篩選機制的漏洞利用。
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臉部辨識偏見與失誤
分析臉部辨識 AI 事件，包括商用系統中的種族與性別偏見、誤捕、隱私侵犯，以及對生物辨識 AI 進行對抗性攻擊的安全意涵。
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AI 招募偏誤
分析 AI 於招募系統中之偏誤——含 Amazon 停用之招募工具、HireVue 視訊面試分析，以及履歷篩選演算法中之系統性偏誤。涵蓋測試方法論、法律意涵與紅隊做法。
hiringbiasdiscriminationemploymentfairness
AI 偏見與安全:交集分析
分析 AI 偏見與安全漏洞如何在生產系統中交集並疊加放大。
governancebiasfairness
人資/招募 AI 安全
人資與招募 AI 中的安全風險——涵蓋履歷篩選攻擊、面試 AI 操控、偏誤利用、求職者資料隱私與勞動力分析風險。
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人資招募 AI 安全
AI 驅動招募、績效評估與人力規劃系統的安全與偏見風險。
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Simulation: Government AI Portal
Red team engagement simulation targeting a public-facing government benefits chatbot, covering reconnaissance, benefits fraud assistance, PII harvesting, bias exploitation, and remediation recommendations.
simulationgovernmentpublic-sectorbiaspii
Gemini 已知漏洞
已記錄的 Gemini 漏洞，包括影像生成偏見事件、系統提示擷取、安全過濾不一致、多模態注入 exploit，以及 grounding 濫用。
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