AI Guardrail
Garde-fou IA
Le garde-fou IA est un terme général de l'industrie pour les contrôles de sécurité. Ces contrôles peuvent trouver, limiter, bloquer, modifier ou signaler des entrées, sorties ou actions IA dangereuses. Il ne s'agit pas d'un outil standard unique.
Un autre exemple
On demande à un assistant financier de transférer NT$180,000, au-dessus de sa limite automatique de NT$50,000. Les règles d'autorisation fixes bloquent le transfert et l'envoient pour approbation humaine. Une phrase de sécurité dans un prompt n'est pas une limite de sécurité.
Parties principales
- 01Risque défini
- 02point d'application
- 03réponse testée
Utilisez-le lorsque
Utilisez ce terme pour un contrôle en couches et testable avec une menace claire, un point de contrôle, une réponse et une règle d'échec.
Ne l'utilisez pas lorsque
Ne dites pas qu'une seule protection rend un système sûr. La sortie incertaine d'un modèle ne doit jamais être le seul contrôle d'autorisation.
Nom utilisé dans le code
risk signal → deterministic policy → allow/block/escalate Avant d'expédier
Check the model and prompt versions, source data, versioned evaluation set, and measures. Verify links to evidence, tool permissions, privacy, common failures, decline-to-answer and fallback behavior, human review, monitoring, cost, speed, and rollback.
Outcome: Complete the task with Garde-fou IA (AI Guardrail). User context: On demande à un assistant financier de transférer NT$180,000, au-dessus de sa limite automatique de NT$50,000. Les règles d'autorisation fixes bloquent le transfert et l'envoient pour approbation humaine. Une phrase de sécurité dans un prompt n'est pas une limite de sécurité. AI method or concept: Garde-fou IA (AI Guardrail). Why it fits: Utilisez ce terme pour un contrôle en couches et testable avec une menace claire, un point de contrôle, une réponse et une règle d'échec. Do not use it when: Ne dites pas qu'une seule protection rend un système sûr. La sortie incertaine d'un modèle ne doit jamais être le seul contrôle d'autorisation. AI requirements: Define the input and source evidence. Set model and tool permissions. Use versioned evaluation data and measures. Define failure, decline-to-answer, privacy, speed, and cost limits. Operational safeguards: Keep a clear trace and hide sensitive log data. Show users a safe fallback. Mark steps that need human review. Define how to roll back the model or prompt. Acceptance criteria: Record baseline and target measures on a versioned evaluation set. Test edge cases and hostile inputs. Verify fallback, monitoring, permissions, and rollback. Evidence and limits (evidence boundary): Aucun standard officiel unique ne régit l’ensemble du terme. Sa signification peut varier selon les équipes, plateformes ou frameworks. Unknowns to confirm: Target task, model and version, evaluation owner, source data, risk limit, tool permissions, and production fallback.
Vérifiez cette demande
Review how Garde-fou IA (AI Guardrail) is used now. Definition: Le garde-fou IA est un terme général de l'industrie pour les contrôles de sécurité. Ces contrôles peuvent trouver, limiter, bloquer, modifier ou signaler des entrées, sorties ou actions IA dangereuses. Il ne s'agit pas d'un outil standard unique. Release checks: Check the model and prompt versions, source data, versioned evaluation set, and measures. Verify links to evidence, tool permissions, privacy, common failures, decline-to-answer and fallback behavior, human review, monitoring, cost, speed, and rollback. Before changing code, list the evidence, gaps, severity, and the smallest safe fix.