Gelişmiş Yapay Zeka Beceri Güvenlik Denetim Hattı Oluşturma: NVIDIA SkillSpector, LangGraph, YARA Kuralları, SARIF ve CI Politika Kapıları ile
NVIDIA
Bu eğitim, NVIDIA SkillSpector, LangGraph, YARA kuralları, SARIF raporlama ve CI politika kapılarını kullanarak yapay zeka becerileri için güvenlik denetim hattının nasıl oluşturulacağını gösteriyor. Temiz, riskli, kötü amaçlı ve MCP tabanlı örnekler içeren sentetik bir beceri pazarı oluşturmayı, bunları SkillSpector'ın LangGraph inceleme hattından geçirmeyi ve sonuçları DataFrame'lere düzenlemeyi içeriyor. İş akışı, SARIF ve Markdown raporlarının oluşturulmasını, temel baskılama, regresyon tespiti, özel YARA kuralları, grafiğin özel bir gizli analizör ile genişletilmesini ve bir CI güvenlik kapısının uygulanmasını kapsıyor. Opsiyonel LLM destekli anlamsal analiz ve risk dağılımının görselleştirilmesi de keşfediliyor.
Eğitim, NVIDIA SkillSpector ile AI becerilerinin güvenlik duruşunu değerlendirmek için bir iş akışı oluşturur. Temiz, riskli, kötü niyetli ve MCP tabanlı örnekler içeren sentetik bir beceri pazarı oluşturur ve ardından her beceriyi SkillSpector'un LangGraph inceleme hattından geçirerek tarar. Risk puanları, kategorize edilmiş bulgular, güven seviyeleri, analizör tamamlığı ve çalıştırılabilir betik göstergeleri incelenir ve sonuçlar portföy düzeyinde DataFrame'ler halinde organize edilir. İş akışı SARIF ve Markdown raporları oluşturur, temel bastırmalar (baseline suppressions) belirler, gerilemeleri (regressions) tespit eder, kuruluşa özgü YARA kuralları ekler ve tarama grafiğini özel bir sır analizörüyle genişletir. Pratik bir CI güvenlik kapısı uygulanır ve isteğe bağlı olarak LLM destekli anlamsal analiz ile risk dağılımı görselleştirmesi keşfedilir.
Kaynak: MarkTechPost —
orijinal