KERVALT / SÉCURITÉ
Une recherche sécurité d'abord pour une IA de confiance
Nous construisons des cadres pour les tests, l'alignement et les garde-fous responsables. La recherche en sécurité chez Kervalt est intégrée au produit, afin que les contrôles fonctionnent dans l'usage réel.
01 / PILIERS
La sécurité intégrée au système
Nous nous concentrons sur les contrôles qui maintiennent l'IA fiable et responsable.
Règles claires
Les valeurs de votre organisation, les limites légales et les règles sectorielles sont intégrées au système.
Tests de résistance
Nous essayons continuellement de tromper, d'induire en erreur ou de casser le système, et nous publions ce que nous apprenons.
Réponses vérifiables
Chaque réponse est journalisée, citée et vérifiable. Les résultats anormaux sont signalés pour examen humain avant toute action.
Actions contrôlées
Les agents disposent de périmètres d'autorisation explicites, avec un suivi des dépendances pour éviter les cascades involontaires.
02 / ALIGNEMENT
Arrêter les problèmes avant qu'ils ne commencent
Les règles, limites et autorisations sont appliquées avant que le système ne réponde, pas après.
AVANT
Les filtres de sortie ratent les erreurs trop tard
Les équipes comptent souvent sur des filtres qui interceptent les problèmes après que la réponse est déjà sortie. Des sorties nuisibles atteignent les utilisateurs avant d'être détectées. Les liens entre les actions sont invisibles. Les équipes conformité examinent des journaux sans liens vers les sources.
APRÈS
L'alignement est intégré à l'architecture
Les règles, limites et autorisations sont appliquées avant la génération. Les dépendances entre actions sont cartographiées. Chaque réponse cite ses sources et comporte un audit trail.
03 / CONTRÔLES MOTEUR
Des contrôles de sécurité dans chaque partie de Kervalt
Chaque partie de Kervalt applique ses propres contrôles de sécurité lorsque vous posez une question.
Tafari
Limites des sources
Ce qu'il fait : Le système n'utilise que les documents que vous approuvez.
Pourquoi cela aide : Empêche les réponses hors domaine en maintenant les réponses dans les sources autorisées.
Ce que vous obtenez : Les agents ne répondent qu'à partir de documents approuvés, réduisant les fuites et la désinformation.
Griot
Détection des réactions en chaîne
Ce qu'il fait : Suit les chaînes d'actions et les dépendances circulaires.
Pourquoi cela aide : Fait apparaître les conséquences involontaires avant qu'une action ne soit prise.
Ce que vous obtenez : Les workflows importants évitent les échecs silencieux d'automatisation et les erreurs cumulées.
Elimu
Les règles comme contrôles stricts
Ce qu'il fait : Les règles appliquent la classification des données, les limites de conservation et le contrôle d'accès.
Pourquoi cela aide : Transforme les exigences de conformité en contrôles automatiques qui ne peuvent pas être contournés.
Ce que vous obtenez : Les règles deviennent des garde-fous automatiques, pas des listes de contrôle manuelles.
04 / SCÉNARIOS
Scénarios de sécurité réels
De vrais cas d'usage malveillant guident la façon dont nous priorisons les contrôles et mesurons leur efficacité.
Problème : un bot support est trompé pour divulguer des informations privées
Une invite astucieuse trompe un bot de service client pour révéler des détails sensibles du client.
Agitation : une seule violation peut entraîner des amendes et des poursuites
En vertu des règles de confidentialité et sectorielles, une seule fuite peut exiger une notification de violation, des amendes et une perte de confiance client.
Solution : règles claires + application automatique
Des couches de politique bloquent la tentative d'extraction avant la génération. Le système vérifie qu'aucun champ restreint n'est renvoyé, et l'incident est journalisé avec le contexte complet pour examen.
PROCHAINE ÉTAPE
Aidez à rendre l'IA d'entreprise plus sûre
Rejoignez notre programme de recherche sécurité pour accéder à des jeux de données de test, des cadres de politique et des sorties de benchmarks en avant-première.