Membangun Pipeline Audit Keamanan AI Skill Tingkat Lanjut dengan NVIDIA SkillSpector, LangGraph, Aturan YARA, SARIF, dan Gerbang Kebijakan CI
NVIDIA
Sebuah tutorial menunjukkan cara membangun pipeline audit keamanan untuk keterampilan AI menggunakan NVIDIA SkillSpector, LangGraph, aturan YARA, pelaporan SARIF, dan gerbang kebijakan CI. Ini melibatkan pembuatan marketplace keterampilan sintetis dengan contoh bersih, berisiko, berbahaya, dan berbasis MCP, memindainya melalui pipeline inspeksi LangGraph SkillSpector, dan mengorganisir hasilnya ke dalam DataFrame. Alur kerja ini mencakup pembuatan laporan SARIF dan Markdown, penekanan dasar, deteksi regresi, aturan YARA kustom, perluasan grafik dengan penganalisis rahasia kustom, dan penerapan gerbang keamanan CI. Analisis semantik berbantuan LLM opsional dan visualisasi distribusi risiko juga dieksplorasi.
Tutorial ini membangun alur kerja untuk mengevaluasi postur keamanan keterampilan AI dengan NVIDIA SkillSpector. Alur kerja ini menciptakan pasar keterampilan sintetis yang berisi contoh-contoh bersih, berisiko, berbahaya, dan berbasis MCP (Model Context Protocol), kemudian memindai setiap keterampilan melalui pipa inspeksi LangGraph milik SkillSpector. Skor risiko, temuan yang dikategorikan, tingkat kepercayaan, kelengkapan penganalisis, dan indikator skrip yang dapat dieksekusi diperiksa, dan hasilnya disusun ke dalam DataFrame tingkat portofolio. Alur kerja ini menghasilkan laporan SARIF (Static Analysis Results Interchange Format) dan Markdown, menetapkan penekanan dasar (baseline suppressions), mendeteksi regresi, memperkenalkan aturan YARA khusus organisasi, dan memperluas grafik pemindaian dengan penganalisis rahasia khusus. Gerbang keamanan CI yang praktis ditegakkan, dan analisis semantik berbantuan LLM (Large Language Model) serta visualisasi distribusi risiko opsional dieksplorasi.
Sumber: MarkTechPost —
asli