NVIDIA SkillSpector, LangGraph, YARA नियम, SARIF और CI पॉलिसी गेट्स के साथ उन्नत AI स्किल सुरक्षा ऑडिटिंग पाइपलाइन का निर्माण
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यह ट्यूटोरियल NVIDIA SkillSpector, LangGraph, YARA नियमों, SARIF रिपोर्टिंग और CI पॉलिसी गेट्स का उपयोग करके AI स्किल्स के लिए एक सुरक्षा ऑडिटिंग पाइपलाइन बनाने का तरीका दिखाता है। इसमें स्वच्छ, जोखिमपूर्ण, दुर्भावनापूर्ण और MCP-आधारित उदाहरणों वाला एक सिंथेटिक स्किल मार्केटप्लेस बनाना शामिल है, उन्हें SkillSpector के LangGraph निरीक्षण पाइपलाइन के माध्यम से स्कैन करना और परिणामों को DataFrame में व्यवस्थित करना शामिल है। वर्कफ़्लो में SARIF और Markdown रिपोर्ट उत्पन्न करना, बेसलाइन सप्रेशन, रिग्रेशन डिटेक्शन, कस्टम YARA नियम, कस्टम सीक्रेट एनालाइज़र के साथ ग्राफ़ का विस्तार और CI सुरक्षा गेट लागू करना शामिल है। वैकल्पिक LLM-सहायता प्राप्त सिमेंटिक विश्लेषण और जोखिम वितरण का विज़ुअलाइज़ेशन भी खोजा गया है।
यह ट्यूटोरियल NVIDIA SkillSpector के साथ AI कौशल की सुरक्षा स्थिति का मूल्यांकन करने के लिए एक वर्कफ़्लो बनाता है। यह एक सिंथेटिक कौशल बाज़ार बनाता है जिसमें स्वच्छ, जोखिम भरे, दुर्भावनापूर्ण और MCP-आधारित उदाहरण शामिल होते हैं, फिर SkillSpector की LangGraph निरीक्षण पाइपलाइन के माध्यम से प्रत्येक कौशल को स्कैन करता है। जोखिम स्कोर, वर्गीकृत निष्कर्ष, विश्वास स्तर, विश्लेषक पूर्णता और निष्पादन योग्य स्क्रिप्ट संकेतकों की जांच की जाती है, और परिणामों को पोर्टफोलियो-स्तरीय DataFrame में व्यवस्थित किया जाता है। वर्कफ़्लो SARIF और Markdown रिपोर्ट उत्पन्न करता है, बेसलाइन दमन स्थापित करता है, प्रतिगमन का पता लगाता है, संगठन-विशिष्ट YARA नियम पेश करता है, और कस्टम सीक्रेट विश्लेषक के साथ स्कैनिंग ग्राफ़ का विस्तार करता है। एक व्यावहारिक CI सुरक्षा गेट लागू किया गया है, और वैकल्पिक LLM-सहायता प्राप्त शब्दार्थ विश्लेषण और जोखिम वितरण विज़ुअलाइज़ेशन का पता लगाया गया है।
स्रोत: MarkTechPost —
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