Jev en CodeGraph voor security review
Het typesafe-security-review project combineert Jev waarschijnlijkheidsoordelen met een codegraph en OWASP/CWE data voor goedkope security scanning.
Jev gebruiken voor scam-e-mailclassificatie: parameters en drempels
De auteur verkent het Jev-model van TypeSafe AI voor beveiligingsscenario's, benadrukt dat juiste parameters en drempels nodig zijn en open-sourcet een scam-e-mailclassificatieproject.
I was exploring Jev by @typesafeai AI for safety use cases and it is an impressive and useful model, however don't expect it to magically auto classify any data without proper parameters and thresholds (see finding below). I open-sourced a scam-email classification where you can
· 0 likesOpen on X
More like this
Jev levert 5x goedkopere en nauwkeurigere resultaten in beveiligingspipelines
Een gebruiker deelt de ervaring met Jev in een beveiligingspipeline: meer dan 5x goedkoper, sneller en nauwkeuriger dan kleinere, minder capabele modellen.
Jev use cases en demo op het gebied van AI-beveiliging
Introduceert Jev use cases en een demo op het gebied van AI-beveiliging, gebruikmakend van het keuze- en waarschijnlijkheidsmodel met Unity AI Gateway en MLflow-integratie.
