Jev와 CodeGraph를 활용한 보안 리뷰
typesafe-security-review 프로젝트는 Jev의 확률 판단을 코드 그래프와 OWASP/CWE 데이터와 결합해 저비용 보안 스캔에 활용합니다.
Jev 보안 설문지 응답 분류 평가 및 튜닝
이 게시물은 Jev 모델이 보안 설문지 응답 분류(구현됨/해당 없음/미구현)에서 Claude와 비교하여 더 정확한 결과를 위해 튜닝이 필요했음을 논의합니다.
#Jev security questionnaire response categorization (implemented, N/A, not implemented) given the question+response then a ground truth eval. - Claude initially performed better with little direction - Jev questions needed tuning to provide a more accurate response. Once tuned,
· 0 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.
