وحدة كشف السمية

تعتمد على بنى الشبكات العصبية المتقدمة مثل Transformers، حيث تلتقط الوحدة العلاقات طويلة المدى والميزات السياقية المعقدة. يتم تدريبها على مجموعات بيانات متنوعة وضبطها لاكتشاف أنواع محددة من المحتوى الضار.

يقدم تقييمات شاملة للخصوصية مع توصيات لضمان أمان البيانات طوال دورة حياة النموذج.

تقوم بإنشاء واختبار عينات هجومية باستخدام خوارزميات مثل طريقة الإشارة المتدرجة السريعة (FGSM) والانحدار المتدرج الإسقاطي (PGD) واستراتيجيات هجومية أكثر تطورًا لضمان متانة النموذج.

يستخدم الأساليب الإحصائية وتقنيات التعلم الآلي لاكتشاف التحيزات في بيانات التدريب ومخرجات النموذج.

يدمج تقنيات معالجة اللغة الطبيعية لاكتشاف المحتوى الذي ينتهك معايير السلامة المحددة مسبقًا والإبلاغ عنه.

يقيّم الشفافية وقابلية التفسير وممارسات حماية خصوصية المستخدم، ويدعم التحديثات التكرارية لمعايير الأخلاقيات.