Adversariel testning og reproducerbar evaluering, der finder fejlene, gennemsnittet skjuler — før dine brugere eller en tilsynsmyndighed.
En model, der scorer godt på en benchmark, kan stadig lække data, hallucinere med fuld selvtillid eller jailbrækkes på minutter. Gennemsnitlig nøjagtighed skjuler netop de fejl, der betyder mest i produktion — de sjældne, adversarielle højrisikotilfælde.
Red-teaming finder disse fejl, før dine brugere gør. I stedet for at måle gennemsnitsydelse prøver det modellen som en modstander: prompts, der udtrækker private data, omgår sikkerhedsregler, udløser bias eller får systemet til at påstå noget falsk.
Ud over sikkerhed bliver systematisk evaluering en regulatorisk forventning. Reproducerbar testning gør "virker fint" til dokumenteret bevis for en tilsynsmyndighed, en bestyrelse eller en virksomhedskunde.
Vi bygger en evalueringsramme skræddersyet til dit system: en reproducerbar suite, der kører samme testbatteri ved hver ændring. Ved siden af kører vi strukturerede red-team-øvelser med adversarielle promptbiblioteker, jailbreak-teknikker og bias-prober, kombineret med menneskelig dømmekraft.
Hvert fund er alvorlighedsrangeret og kommer med reproduktion og afhjælpningsforslag — ikke bare "modellen fejlede", men hvordan, hvornår og hvad du skal gøre. Resultatet passer direkte ind i udviklingsprocessen og EU AI Act-dokumentationen.
Fuld adversariel gennemgang før brugere nås.
Systematiske forsøg på at omgå sikkerhedsregler og injektionsforsvar.
Prøvning for uretfærdig eller diskriminerende adfærd.
Måling af hvor ofte og selvsikkert modellen påstår noget falsk.
Automatiske tests mod kvalitetsfald ved hver opdatering.
Strukturerede resultater til overensstemmelsesdokumentation.
Vi definerer "sikkert nok" og hvilke risici der tæller.
Vi samler repræsentative og adversarielle input, inkl. kendte jailbreaks.
Vi designer rammen og red-team-planen.
Vi bygger den reproducerbare suite og kører øvelserne.
Vi scorer fund efter alvor med menneskelig gennemgang.
Vi leverer rapporten, den genanvendelige suite og afhjælpningsråd.
Vi kombinerer automatiske rammer med menneskelig gennemgang, fordi de vigtigste fejl sjældent fanges af et script alene.
En rapport med reproducerbare tests, alvorlighedsrangerede fund og konkrete afhjælpningstrin.
Ja. Vi evaluerer modeller, du bygger, køber eller kalder via et API.
Evalueringerne føres direkte ind i overholdelses- og tilsynsdokumentation.
Ved hver væsentlig ændring og regelmæssigt for alt i produktion.
Kompakte, effektive modeller på kanten — lav latens, fuld privatliv.
Privatlivssikre træningsdata i skala — udvid, balancér og frigør ML.
Samarbejdende agenter med værktøjskald, overdragelse og MCP/A2A-protokoller.
