Adversariell testing og reproduserbar evaluering som finner feilene gjennomsnittet skjuler — før brukerne eller en regulator.
En modell som scorer godt på en benchmark kan fortsatt lekke data, hallusinere med full selvtillit eller jailbrekkes på minutter. Gjennomsnittlig nøyaktighet skjuler nettopp feilene som betyr mest i produksjon — de sjeldne, adversarielle høyrisikotilfellene.
Red-teaming finner disse feilene før brukerne dine. I stedet for å måle gjennomsnittsytelse prøver det modellen slik en motstander ville: ledetekster som trekker ut private data, omgår sikkerhetsregler, utløser skjevhet eller får systemet til å påstå noe falskt.
Utover sikkerhet blir systematisk evaluering en regulatorisk forventning. Reproduserbar testing gjør «virker greit» til dokumentert bevis for en regulator, et styre eller en bedriftskunde.
Vi bygger et evalueringsrammeverk skreddersydd for systemet ditt: en reproduserbar suite som kjører samme testbatteri ved hver endring. Ved siden av kjører vi strukturerte red-team-øvelser med adversarielle ledetekstbibliotek, jailbreak-teknikker og skjevhetsprober, kombinert med menneskelig skjønn.
Hvert funn er alvorlighetsrangert og kommer med reproduksjon og utbedringsforslag — ikke bare «modellen feilet», men hvordan, når og hva du skal gjøre. Resultatet passer rett inn i utviklingsprosessen og EU AI Act-dokumentasjonen.
Full adversariell gjennomgang før brukere nås.
Systematiske forsøk på å omgå sikkerhetsregler og injeksjonsforsvar.
Prøving for urettferdig eller diskriminerende atferd.
Måling av hvor ofte og selvsikkert modellen påstår noe falskt.
Automatiske tester mot kvalitetsfall ved hver oppdatering.
Strukturerte resultater til samsvarsdokumentasjon.
Vi definerer «trygt nok» og hvilke risikoer som teller.
Vi samler representative og adversarielle innspill, inkl. kjente jailbreaks.
Vi designer rammeverket og red-team-planen.
Vi bygger den reproduserbare suiten og kjører øvelsene.
Vi scorer funn etter alvorlighet med menneskelig gjennomgang.
Vi leverer rapporten, den gjenbrukbare suiten og utbedringsråd.
Vi kombinerer automatiserte rammeverk med menneskelig gjennomgang, fordi de viktigste feilene sjelden fanges av et skript alene.
En rapport med reproduserbare tester, alvorlighetsrangerte funn og konkrete utbedringssteg.
Ja. Vi evaluerer modeller du bygger, kjøper eller kaller via et API.
Evalueringene mates rett inn i samsvars- og tilsynsdokumentasjon.
Ved hver vesentlig endring og jevnlig for alt i produksjon.
Kompakte, effektive modeller på kanten — lav latens, full personvern.
Personvernsikre treningsdata i skala — utvid, balanser og løsne ML.
Samarbeidende agenter med verktøykall, overlevering og MCP/A2A-protokoller.
Bestill en 30-minutters samtale. Vi sier ærlig om vi kan hjelpe.
Bestill samtale