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標記為「open-source」的 10 篇文章
Capstone:開源模型安全稽核
Capstone 演練:對開源模型(Llama、Mistral、Qwen)的權重、微調與部署進行完整安全稽核。
Capstone:開源 AI 安全貢獻
Capstone 專案:對開源 AI 安全工具或資料集做出有意義貢獻,包括新測試、文件或程式碼改進。
案例研究:開源模型越獄活動
分析針對開源模型的協同越獄活動,以及社群的回應模式。
社群工具聚光燈系列
每月聚焦社群開發的 AI 紅隊工具及其用法。
嵌入模型安全比較
跨嵌入模型的安全屬性比較——涵蓋 OpenAI、Cohere、Voyage、開源模型的反演抵抗力、隱私屬性與對抗性穩健性。
開放 vs 封閉模型：安全權衡
開放權重 vs 封閉原始碼 AI 模型之安全意涵——權重存取、負責任部署、微調風險，與對紅隊策略之影響。
Repository 投毒 for Code 模型s
Techniques for poisoning code repositories to influence code generation models, including training data poisoning through popular repositories, backdoor injection in open-source dependencies, and supply chain attacks targeting code model training pipelines.
模型合併安全性
模型合併的安全影響,包括合併模型中潛在的安全後果。
Open-Source Model Governance
Governance frameworks for organizations using open-source AI models including security vetting and supply chain risks.
Simulation: Open Source AI Project Audit
安全 audit simulation for an open-source AI application, covering code review, dependency analysis, model supply chain verification, and deployment configuration review.