Вікторина, пов’язана з посібником · Середній Рівень
Вікторина про огородження агента
Оцініть вихідні та вхідні фільтри, інструменти найменших привілеїв, red-teaming, моніторинг NIST та обмеження засобів контролю безпеки.
Питання 1 з 8
Яке основне призначення агентських огорож?
Перегляньте кожне запитання8 запитання
Відповіді та пояснення з’являються під час виконання тесту.
- Яке основне призначення агентських огорож?
- Щоб обмежити те, що агент може робити, говорити або мати доступ для безпеки та відповідності
- Щоб агенти реагували повільніше
- Збільшити словниковий запас агента
- Щоб повністю замінити базову модель
- Що зазвичай робить «вихідна огорожа»?
- Відображає лише вхідні підказки користувача
- Перед доставкою перевіряє відповіді агента на наявність токсичного, неправдивого чи невідповідного вмісту
- Прискорює навчання моделі
- Надає агенту більше доступу до інструментів
- Як «принцип найменших привілеїв» застосовується до захисних огорож?
- Агенту надано всі можливі дозволи
- Агент повинен питати дозвіл ні за що
- Агент отримує лише вузькі інструменти, ключі та обмеження, які йому потрібні
- Для зручності агенту надано права адміністратора
- Для чого використовується модель «судді» або валідатора в поручнях?
- Для генерації основних відповідей агента
- Для зберігання паролів користувачів
- Тільки для перекладу мовами
- Щоб оцінити або перевірити результати агента на безпеку чи точність
- Чому важливе тестування захисних огорож проти сторонніх втручань?
- Оскільки зловмисники намагаються здійснити втечу з в’язниці, тож огорожі потрібно досліджувати, а не сліпо довіряти
- Це навмисно робить агента повільнішим
- Це позбавляє від необхідності будь-яких правил
- Це гарантує, що модель ніколи не помилиться
- Який приклад показує ефективну дію огорожі?
- Агент із закупівель без ліміту витрат
- Агент із закупівель із жорстким обмеженням у 100 доларів США за транзакцію, який діє поза моделлю
- Агент, який може виконувати будь-яку команду
- Агент, який ігнорує всі дозволи
- What does NIST’s Generative AI Profile say content filters can do?
- Guarantee that all false or harmful content is removed
- Verify that every generated answer is factually correct
- Use rule-based or machine-learning methods to flag problematic inputs and outputs
- Replace all post-deployment monitoring
- What can a NIST post-deployment monitoring plan include for generative AI?
- A guarantee that all outputs will be safe
- A replacement for pre-deployment testing
- An instruction to ignore user-reported issues
- Mechanisms to capture user input and support appeal, override, incident response, and updates