Tag: segurança em inteligência artificial

  • AI Risk Assessment Tool

    AI Risk Assessment Tool

    Descrição da ferramenta: A AI Risk Assessment Tool avalia riscos de segurança em sites de IA e servidores MCP, fornecendo pontuações detalhadas para orientar o uso seguro, conformidade regulatória e governança eficiente.

    Atributos:

    🛡️ Segurança: Avalia vulnerabilidades e riscos associados ao uso de IA e MCPs.
    📊 Pontuação de risco: Fornece uma métrica quantitativa para facilitar a tomada de decisão.
    🔍 Análise detalhada: Oferece insights aprofundados sobre possíveis ameaças e pontos fracos.
    ⚖️ Conformidade regulatória: Auxilia na aderência às normas e regulamentações vigentes.
    💡 Sugestões de mitigação: Recomenda ações para reduzir riscos identificados.

    Exemplos de uso:

    📝 Avaliação de sites de IA: Verifica a segurança de plataformas que utilizam inteligência artificial.
    🔒 Análise de servidores MCP: Identifica vulnerabilidades em servidores MCP utilizados por empresas.
    📈 Acompanhamento de riscos contínuo: Monitora alterações no perfil de risco ao longo do tempo.
    ✅ Cumprimento regulatório: Assegura que ferramentas estejam em conformidade com normas específicas.
    🚨 Sinalização de ameaças emergentes: Detecta novas ameaças relacionadas à segurança da IA.

  • Sentra.ai

    Sentra.ai

    Descrição da ferramenta: Sentra.ai é uma ferramenta de detecção de deepfakes e conteúdo gerado por inteligência artificial, projetada para identificar falsificações visuais e textuais em tempo real, contribuindo para a verificação da autenticidade de conteúdos digitais.

    Atributos:

    🛠️ Facilidade de uso: Interface intuitiva que permite testes rápidos e acessíveis para usuários de diferentes níveis técnicos.
    ⚡ Detecção em tempo real: Capacidade de analisar e identificar deepfakes instantaneamente durante o uso.
    🔍 Precisão: Algoritmos avançados que aumentam a confiabilidade na identificação de conteúdos falsificados ou manipulados.
    🚀 Evolução contínua: Plataforma em desenvolvimento ativo, aprimorada com feedback dos usuários para maior eficiência.
    🌐 Acesso online: Disponível via navegador, sem necessidade de instalação, facilitando o acesso remoto.

    Exemplos de uso:

    🎥 Análise de vídeos: Verificar se um vídeo divulgado online é um deepfake ou conteúdo autêntico.
    📝 Avaliação de textos gerados por IA: Detectar se uma redação ou artigo foi produzido por inteligência artificial.
    📱 Verificação em redes sociais: Checar a autenticidade do conteúdo compartilhado por usuários em plataformas sociais.
    🔒 Segurança digital: Auxiliar na identificação de informações manipuladas em campanhas de desinformação.
    💡 Pesquisas acadêmicas e jornalísticas: Apoiar investigações ao validar a origem e veracidade do conteúdo digital analisado.

  • LLM Patches

    LLM Patches

    Descrição da ferramenta: LLM Patches é um marketplace que oferece atualizações essenciais, correções e ferramentas para aprimorar a segurança, desempenho e funcionalidade de Modelos de Linguagem de Grande Escala.

    Atributos:

    • 🔒 Segurança Aprimorada: Fornece atualizações que garantem a proteção dos modelos contra vulnerabilidades.
    • ⚙️ Desempenho Otimizado: Oferece ferramentas que melhoram a eficiência e velocidade dos modelos.
    • 🛠️ Correções Essenciais: Disponibiliza patches para resolver problemas críticos nos modelos existentes.
    • 📈 Funcionalidade Expandida: Inclui recursos adicionais que aumentam as capacidades dos modelos de linguagem.
    • 🌐 Acesso ao Marketplace: Permite aos usuários navegar e adquirir atualizações facilmente através de uma plataforma centralizada.

    Exemplos de uso:

    • 🔄 Atualização de Segurança: Implementação de patches para proteger o modelo contra novas ameaças cibernéticas.
    • 🚀 Aumento de Desempenho: Aplicação de ferramentas que reduzem o tempo de resposta do modelo em tarefas complexas.
    • 🧩 Corrigindo Bugs: Uso de correções específicas para resolver falhas identificadas em versões anteriores do modelo.
    • ✨ Novo Recurso Funcional: Integração de funcionalidades adicionais, como suporte a novos idiomas ou formatos.
    • 📊 Análise de Performance: Utilização das ferramentas disponíveis para monitorar e avaliar o desempenho do modelo após as atualizações.