Jev와 CodeGraph를 활용한 보안 리뷰
typesafe-security-review 프로젝트는 Jev의 확률 판단을 코드 그래프와 OWASP/CWE 데이터와 결합해 저비용 보안 스캔에 활용합니다.
Jev로 실시간 이메일 피싱 레이더 구축
개발자가 Sonnet 5.5와 TypeSafe의 Jev 결정 모델을 결합해 이메일 마케팅 플랫폼에서 피싱 이메일을 실시간으로 탐지하는 방법을 소개합니다. 각 점은 이메일을 의미하며 Jev가 받은 편지함 도착 전에 검사합니다(데모 데이터).
Used sonnet 5.5 to build a real-time phishing radar for our email marketing platform Each dot is an email. Jev by @typesafeai, a decision model, checks each one before it reaches an inbox (demo data )
· 1 likesOpen on X
More like this
Jev, 보안 파이프라인에서 5배 저렴하고 더 높은 정확도 달성
사용자가 보안 파이프라인에서 Jev를 사용한 경험을 공유: 더 작고 성능 낮은 모델보다 5배 이상 저렴하고 빠르며 정확도가 높음.
AI 보안 분야에서의 Jev 활용 사례와 데모
AI 보안 분야에서 Jev의 활용 사례와 데모를 소개하며, 선택과 확률 모델 특성을 활용해 Unity AI Gateway 및 MLflow와 연동해 검사를 수행한다.
