Publicações sobre AI Red Team

Publicações sobre AI Red Team(8)

F5 AI Security Platform: eliminando as incertezas da segurança de IA
F5 ADSP | 06/22/2026

F5 AI Security Platform: eliminando as incertezas da segurança de IA

A F5 apresenta a F5 AI Security Platform, oferecendo proteção contínua para a IA empresarial.

Por Kunal Anand
Definindo o padrão: por que os testes de eficácia das proteções de IA não podem esperar
Ecossistema F5 | 03/18/2026

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Os testes de eficácia de mecanismos de proteção para IA finalmente têm um padrão. Leia a série de pesquisas da NSS Labs, desenvolvida em parceria com a F5, a AWS e a Microsoft, e descubra como é, de f...

Por Ian Lauth
Os ataques de dia zero com IA chegaram: o que os CISOs precisam saber
NGINX | 12/17/2024

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Um sistema de descoberta de vulnerabilidades com tecnologia de IA identificou uma vulnerabilidade de dia zero em um software amplamente utilizado — oferecendo um vislumbre do futuro da cibersegurança.

Por Navpreet Gill
Habilite a segurança de rede com IA em redes multicloud
Ecossistema F5 | 09/04/2024

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Saiba como a F5 cria uma malha de rede segura para aplicações modernas, como cargas de trabalho de IA, em ambientes de nuvem e locais.

Por Trent Lapinski
O Ingress Controller: referência para proteger aplicações de IA/ML no Kubernetes
NGINX | 02/28/2024

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Explore as vantagens estratégicas de proteger aplicações de IA/ML na camada do Ingress Controller em um ambiente Kubernetes.

Por Ilya Krutov
IA e aprendizado de máquina: ferramentas específicas para problemas específicos
Ecossistema F5 | 07/10/2023

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IA e aprendizado de máquina não são soluções genéricas, mas ferramentas que precisam ser aplicadas a problemas específicos. Joshua Goldfarb explica.

Por Joshua Goldfarb
Pesquisa de cibersegurança publicada pela F5: desempenho e eficácia em frameworks de ML/IA
Ecossistema F5 | 06/12/2023

Pesquisa de cibersegurança publicada pela F5: desempenho e eficácia em frameworks de ML/IA

Resolva desafios de cibersegurança de forma rápida e escalável com pesquisas da F5 que analisam a eficácia e o desempenho de frameworks de ML/IA.

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