JevとCodeGraphによるセキュリティレビュー
typesafe-security-reviewプロジェクトは、Jevの確率判断をコードグラフやOWASP/CWEデータと組み合わせ、低コストのセキュリティスキャンに使います。
AIセキュリティ検証セットにおけるJevの独立評価
著者はJevを他のモデルと比較し、独自のAIセキュリティ検証セット、独立した難易度の高い良性ベンチマーク、第三者による難易度の高い良性ベンチマークで評価した結果、Jevは悪くないが本番環境対応ではなく、エアギャップでもないと結論付けた。
Because everybody here is comparing Jev with other models. I compared Jev on our #AISecurity Validation set, a independent hard benign benchmark, and a third party hard benign one. Result: #Jev is far from bad but not production ready. Also not air gapped.
· 0 likesOpen on X
More like this
Jevがセキュリティパイプラインで5倍のコスト削減と高精度を実現
ユーザーがセキュリティパイプラインでJevを使用した経験を共有：小型で性能の低いモデルより5倍以上安く、高速で、高精度。
AIセキュリティ領域におけるjevのユースケースとデモ
AIセキュリティ領域でのjevのユースケースとデモを紹介。選択と確率を返すモデル特性を活かし、Unity AI GatewayやMLflowと連携してチェックを行う。
