Adversariell testning och reproducerbar utvärdering som finner felen genomsnittet döljer — före dina användare eller en tillsynsmyndighet.
En modell som presterar bra på en benchmark kan ändå läcka data, hallucinera med full självsäkerhet eller jailbreakas på minuter. Genomsnittlig noggrannhet döljer just de fel som betyder mest i produktion — de sällsynta, adversariella högrisikofallen.
Red-teaming finner dessa fel innan dina användare gör det. Istället för att mäta genomsnittsprestanda prövar det modellen som en motståndare: prompter som extraherar privat data, kringgår säkerhetsregler, utlöser bias eller får systemet att påstå något falskt.
Utöver säkerhet blir systematisk utvärdering en regulatorisk förväntan. Reproducerbar testning gör "verkar okej" till dokumenterat bevis för en tillsynsmyndighet, en styrelse eller en företagskund.
Vi bygger ett utvärderingsramverk skräddarsytt för ditt system: en reproducerbar svit som kör samma testbatteri vid varje ändring. Vid sidan kör vi strukturerade red-team-övningar med adversariella promptbibliotek, jailbreak-tekniker och biasprober, kombinerat med mänskligt omdöme.
Varje fynd är allvarlighetsrankat och kommer med reproduktion och åtgärdsförslag — inte bara "modellen misslyckades", utan hur, när och vad du ska göra. Resultatet passar rakt in i utvecklingsprocessen och EU AI Act-dokumentationen.
Full adversariell granskning innan användare nås.
Systematiska försök att kringgå säkerhetsregler och injektionsförsvar.
Prövning för orättvist eller diskriminerande beteende.
Mätning av hur ofta och självsäkert modellen påstår något falskt.
Automatiska tester mot kvalitetsfall vid varje uppdatering.
Strukturerade resultat till efterlevnadsdokumentation.
Vi definierar "tillräckligt säkert" och vilka risker som räknas.
Vi samlar representativa och adversariella indata, inkl. kända jailbreaks.
Vi designar ramverket och red-team-planen.
Vi bygger den reproducerbara sviten och kör övningarna.
Vi poängsätter fynd efter allvar med mänsklig granskning.
Vi levererar rapporten, den återanvändbara sviten och åtgärdsråd.
Vi kombinerar automatiska ramverk med mänsklig granskning, eftersom de viktigaste felen sällan fångas av ett skript ensamt.
En rapport med reproducerbara tester, allvarlighetsrankade fynd och konkreta åtgärdssteg.
Ja. Vi utvärderar modeller du bygger, köper eller anropar via ett API.
Utvärderingarna matas rakt in i efterlevnads- och tillsynsdokumentation.
Vid varje väsentlig ändring och regelbundet för allt i produktion.
Kompakta, effektiva modeller vid kanten — låg latens, full integritet.
Integritetssäker träningsdata i skala — utöka, balansera och lås upp ML.
Samverkande agenter med verktygsanrop, överlämning och MCP/A2A-protokoll.
