Korrektheit der ersten Antwort
Erfüllt die erste Antwort die Referenzantwort und Bewertungskriterien der Aufgabe?
KI-Sicherheit und Reasoning
Pyrodit Scan Lab
Arbeitsbereich für KI-Sicherheit und Reasoning-Bewertung · Bereitstellung besprechen
Prüfen, wie KI-Systeme auf Angriffe reagieren, Aufgaben lösen und mit Feedback umgehen – mit nachvollziehbarer Evidenz.
Den Ablauf nachvollziehen
Eine Bewertung von der Ausführung bis zur Prüfung.
Drei aufgezeichnete Bildschirme zeigen, wo Verantwortliche den Lauf verfolgen, seine Evidenz prüfen und zur übergreifenden Projektübersicht zurückkehren.
Aufgezeichneter Produktbildschirm
Die Bewertung verfolgen
Die Run-Zusammenfassung zeigt Ziel und Policy neben dem Ereignisstrom. Lesen Sie Fortschritt, Zeitüberschreitungen und potenzielle Findings zusammen; ein abgeschlossener Lauf erklärt das Ziel nicht automatisch für sicher.
- Einzelne Testausführungen verfolgen
- Sehen Sie, welcher Testfall läuft, welcher Detektor ein Signal erzeugt und wie lange die Ausführung dauert. Der Ereignisstrom verbindet die Testaktivität mit möglichen Befunden, statt lediglich einen Fortschrittsbalken anzuzeigen.
- Fortschritt und Risiko getrennt betrachten
- Ausgewertete Anfragen, mögliche Befunde, Zeitüberschreitungen und Schweregrade beantworten unterschiedliche Fragen. Zusammen helfen sie, einen Sicherheitsbefund von einem Ausführungsproblem zu unterscheiden und weiteren Prüfbedarf zu erkennen.
- Vom Signal zum Kontext wechseln
- Ein möglicher Befund bringt Testfall, Detektor, Konfidenz und Ausführungsreferenz mit in die Prüfung. Anschließend wird anhand der Evidenz entschieden, ob ein bestätigter Befund oder ein Fehlalarm vorliegt.
Beispielergebnis
- Bewertungsdatensatz
- Eine Run-Kennung verbindet Ziel, Policy, Ausführungsereignisse und mögliche Findings.
Ist dies das passende Produkt?
- Für wen?
- Security- und Engineering-Teams, die KI-Anwendungen und Modelle bewerten.
- Was es ermöglicht
- Prüfen, wie KI-Systeme auf Angriffe reagieren, Aufgaben lösen und mit Feedback umgehen – mit nachvollziehbarer Evidenz.
- Die Rolle in Ihrer Umgebung
- Der Workspace für Bewertungen vor Releases und für Regressionstests. Guard setzt Kontrollen im laufenden Anfrage- und Aktionspfad um.
Umfang und Verfügbarkeit
Ein unauffälliger Lauf gilt nur für seinen Umfang und vollständig ausgeführte Prüfungen. Fehlende Prüfungen sind keine bestandenen Tests. Reasoning-Messungen zusammen mit Kriterien und Antwortbelegen lesen. Ein Denkfehler ist kein Sicherheitsbefund; eine korrekte Antwort belegt keine Sicherheit.
- Eingabe
- Ein autorisiertes Ziel, eine Test-Policy und definierte Angriffsszenarien oder Reasoning-Aufgaben.
- Ergebnis
- Nachvollziehbare Sicherheitsbewertungen und Reasoning-Messungen mit ihrem Bewertungskontext.
- Bereitstellung
- Bewertungs-API und Worker getrennt von der Zielanwendung; die Evaluierung beginnt in einer kontrollierten Umgebung.
Reasoning-Bewertung
Hält die Antwort einer Prüfung stand?
Eine flüssige Antwort kann das Ziel verfehlen oder eine richtige Schlussfolgerung unter Druck aufgeben. Die Reasoning-Engine von Scan Lab bewertet die beobachtbare Antwort, die zu lösende Aufgabe und die Reaktion auf Feedback.
Korrektur nach gültigem Feedback
Erreicht das Modell bei zunächst falschen Antworten nach einer berechtigten Korrektur das richtige Ergebnis?
Widerstand gegen falsches Feedback
Behält das Modell bei zunächst richtigen Antworten nach einem irreführenden Einwand das richtige Ergebnis bei?
Kriterien, Evidenz und klare Ergebnisse.
Die Bewertung hält Kriterienversion, Referenzantwort, relevante Antwortauszüge sowie bestanden, nicht bestanden oder nicht bewertbar fest. Unterstützte Aufgaben nutzen kriterienbasierte Modellbewertung oder den deterministischen Vergleich einer strukturierten Antwort. Fehlende Evidenz und Ausführungsfehler bleiben sichtbar und werden nicht als bestandene Tests gewertet.
Vor einem Modellwechsel für einen Bankassistenten.
Ein geprüftes Set von Zulässigkeitsregeln und Policy-Ausnahmen verwenden. Prüfen, ob der Assistent richtig entscheidet, sich nach einer korrigierten Policy-Angabe verbessert und einen falschen Einwand zurückweist. Nach einem Modell- oder Promptwechsel denselben Aufgabenumfang wiederholen und neben den Quoten auch die auswertbaren Fallzahlen vergleichen.
Sicherheitsbefunde und Reasoning-Messungen beantworten unterschiedliche Fragen und werden getrennt interpretiert. Ergebnisse gelten für die gewählten Aufgaben und Kriterien. Den Umfang der Reasoning-Bewertung mit unserem Team festlegen; die folgenden Sicherheitsansichten zeigen Sicherheitsprüfungen.
Eine Reasoning-Bewertung besprechen →Eine Sicherheitsbewertung, mit der Ihr Team arbeiten kann.
Scan Lab verbindet Testvorbereitung, begrenzte Ausführung und Evidenzprüfung in einem Arbeitsbereich. Das Ergebnis ist mehr als ein Score: ein Befund, dessen Herkunft das Team nachvollziehen, bewerten und in Maßnahmen übersetzen kann.
01
Ziel und Betriebsgrenzen festlegen
Beginnen Sie mit einem Projekt und einer Verbindung zum zu prüfenden Endpunkt. Wählen Sie Umgebung, Testsprache und geeignete Ausführungsquellen. Die Startprüfung gleicht die konkrete Anfrage mit Verbindungsbereitschaft und kompatiblen Worker-Fähigkeiten ab und macht fehlende Voraussetzungen vor der Ausführung sichtbar.
02
Den Angriffsumfang gezielt zusammenstellen
Wählen Sie Risikofamilien und einzelne Testfälle oder bestimmen Sie den Umfang über eine unterstützte Framework-Ausgabe und deren Anforderungen. Die Auswahlprüfung hält konkrete Revisionen und das Anfragebudget fest. Prompt Injection, Datenabfluss, unsichere Ausgaben und Werkzeugmissbrauch werden dort zu expliziten Testoptionen, wo der aktivierte Katalog Abdeckung bietet.
03
Kosten und Testintensität steuern
Policies begrenzen Anfragezahl, Laufzeit, Anfragerate und Parallelität. Mehrstufige Tests und KI-generierte Varianten unterliegen eigenen Policy-Grenzen und dem gewählten Ausführungsprofil. Speichern Sie Konfigurationen zur Wiederverwendung; prüfen Sie die wirksamen Grenzen erneut, wenn sich Ziel, Policy oder Umfang ändern.
04
Erkennung und Interpretation trennen
Testausführung, Detektorurteile und Evaluator-Ergebnisse erfüllen unterschiedliche Aufgaben. Prüfen Sie ausgewählte Detektorrevisionen und Abdeckung zusammen mit Schweregrad, Score und Konfidenz eines Befunds. Die Worker-Bereitschaft wird separat geprüft: Ein Katalogeintrag bedeutet nicht, dass der Detektor in einem bestimmten Lauf verfügbar war oder ausgeführt wurde.
05
Mögliche Befunde nachvollziehbar bewerten
Filtern Sie Befunde nach Bewertungslauf, Schweregrad und Triage-Status. Öffnen Sie zugehörige Vorkommnisse und Ausführungskontext und halten Sie die Entscheidung mit ihrer Begründung fest. Die Entscheidungshistorie bleibt mit dem Befund verbunden, sodass spätere Prüfer Bestätigungen, Verwerfungen und erneute Bewertungen nachvollziehen können.
06
Bewertungen mit ihrer Evidenz weitergeben
Öffnen Sie den Bericht eines konkreten Laufs und exportieren Sie ihn als HTML oder PDF. Geben Sie Umfang, Abdeckung, Befundinstanzen und Herkunft gemeinsam an Entwicklungsteams oder interne Prüfer weiter. Der Bericht repräsentiert diese aufgezeichnete Bewertung; Framework-Zuordnungen liefern Kontext, aber keine Compliance-Zertifizierung.
Den Befund sehen. Seine Evidenz bewerten.
Echte Produktansichten aus der Präsentation · Aufgezeichnete Testdaten · Englische Oberfläche
Vom möglichen Befund zur Prüfung
Schweregrad, Detektor, Testszenario und maskierte Evidenz kommen im selben Befund zusammen. Wechseln Sie während der Prüfung ins Detail, ohne die Signalquelle aus dem Blick zu verlieren.
Eine teilbare Bewertungsübersicht
Der Bericht verbindet die Verteilung der Schweregrade und den Stand der Ausführungsevidenz mit derselben Bewertung. Scores und Zähler gehören zum gezeigten Beispiellauf.
Vom möglichen Befund zum begründeten nächsten Schritt.
Stellen Sie sich einen Assistenten vor, der bei einem adversarialen Test Informationen preisgibt. Scan Lab hilft, das beobachtete Verhalten mit einem konkreten Test und seiner Evidenz zu verbinden, bevor Änderungen beschlossen werden.
Prüfen
Lesen Sie Testfall, Detektorsignal und verfügbare Ausführungsspur. Kontrollieren Sie Maskierung und Abdeckung, damit die Schlussfolgerung auf der tatsächlich erhaltenen Evidenz beruht.
Entscheiden
Bestätigen Sie den Befund oder dokumentieren Sie, warum ein Fehlalarm vorliegt. Die Begründung in der Triage-Historie schafft einen gemeinsamen Kontext für Entwicklungs- und Sicherheitsteams.
Erneut bewerten
Führen Sie nach einer Anwendungsänderung die relevanten Szenarien erneut aus und prüfen Sie die neue Evidenz. Ein abgeschlossener Lauf oder das Ausbleiben eines Treffers allein belegt keine Behebung.
Technische Grundlage
Eine prüfbare Assessment-Pipeline.
Pyrodit Scan Lab verbindet Sicherheitsprüfungen und die Bewertung praktischen Schlussfolgerns in einem Produkt. Angriffsszenarien oder Aufgaben festlegen, aufgezeichnete Antworten prüfen und Sicherheitsbefunde von Messungen der Antwortqualität trennen.
Vom Ziel zum Run
Bereitschaft von Ziel und Test-Workern prüfen. Anfragezahl, Rate, Dauer und Parallelität begrenzen und die Maskierung sensibler Testdaten festlegen.
Nachvollziehbare Erkennung
Verfügbare Regeln, Entitätserkennung und modellgestützte Analyse kombinieren. Nachverfolgen, welche Detektorversion ein Signal erzeugt hat, was sie abgedeckt hat und welche Nachweise zugrunde liegen.
Vom Finding zum Report
Befunde zusammen mit aufgezeichnetem Testdialog und Ausführungsspur prüfen. Umfang, Schweregrad, Nachweise und empfohlene nächste Schritte im Prüfbericht teilen.
Anwendungsfälle
Unternehmensweite Herausforderungen. Koordinierte Entscheidungen.
Vom Filialnetz über Produktionswerke bis zu Bankprozessen: Abläufe über Systeme, Teams und Freigabegrenzen hinweg gestalten.
Firmenkundenaufnahme in einer gemeinsamen Prüfakte steuern.
Kundenbetreuung, Sorgfaltsprüfung und Betrieb verbinden. Rechtsträger, Vertretungsbefugnisse, fehlende Nachweise und Entscheidungen gemeinsam verfolgen.
Ablauf ansehen →In der Praxis
Wie funktioniert die tägliche Arbeit?
Arbeitsabläufe, operative Kontrollen und Evaluierungsgrenzen des Produkts im Detail.
Wie lässt sich die Ausführungsbereitschaft prüfen?
Die Worker-Bereitschaft unterscheidet verfügbare, eingeschränkte und nicht verfügbare Fähigkeiten. Die Übersicht erfasst gesunde und veraltete Worker, fehlende Anforderungen und kompatible Ausführungs-Worker. Diese Angaben gehören zur Interpretation des Prüfumfangs: Ein fehlender Detektor oder nicht verfügbarer Worker ist eine Ausführungsgrenze und kein Sicherheitsnachweis für das Ziel.
Wie werden Änderungen an Detektoren geprüft?
Qualifikationsnachweise beziehen sich auf eine bestimmte Detektorrevision, nicht nur auf einen Namen. Berechtigte Nutzer können Berichte und Nachweise einsehen, eine erneute Qualifikation planen sowie Nachweise ausstellen oder widerrufen. Evaluierung, Veröffentlichung und Widerruf haben getrennte Berechtigungen und unterstützen die Prüfung bei Änderungen an Detektoren, Modellartefakten oder Ausführungsumgebungen.
Welche Ergebnisse unterstützen die Maßnahmenbesprechung?
Ein Run-Bericht bildet die gemeinsame Referenz der Bewertung; Berichte lassen sich abrufen und als HTML oder PDF herunterladen. Findings bewahren den Risiko- und Evidenzkontext für die Diskussion von Maßnahmen. Zielkonfiguration, Detektorrevisionen, Abdeckung und Wiederholungsumfang sollten festgelegt werden, damit spätere Prüfungen sinnvoll vergleichbar sind.
Zusammenspiel
Jedem Produkt eine klare Aufgabe geben.
Kombinieren Sie die benötigten Fähigkeiten. Legen Sie fest, wie Produkte Kontext, Berechtigungen und Ergebnisse im Workflow teilen.
Pyrodit Guard
Nutzen Sie bestätigte Risiken für den Entwurf einer Laufzeit-Policy. Ein Scan-Finding unterstützt das Konzept, aktiviert aber nicht automatisch Guard-Schutz.
Pyrodit Agentic Runtime
Bewerten Sie eine agentische Anwendung nach Änderungen an Modellen, Prompts oder Werkzeugpfaden erneut, mit autorisiertem Testziel und ausdrücklichem Prüfumfang.
Mit Mindtro entwickeln