25.1.5. Iparági zsargon és rövidítések

2025.10.06.
AI Biztonság Blog

A mesterséges intelligencia és a kiberbiztonság metszete egy sajátos nyelvet hozott létre. Ez a szószedet segít dekódolni a leggyakoribb rövidítéseket és zsargonkifejezéseket, amelyekkel nap mint nap találkozhatsz a terepen. Nem egy teljeskörű lexikon, hanem egy harctéri gyorstalpaló, ami a red team műveletek során leggyakrabban előforduló fogalmakra fókuszál.

Kapcsolati űrlap

AI Biztonság kérdésed van? Itt elérsz minket:

Modellekkel és Tanítással Kapcsolatos Kifejezések

Rövidítés / Zsargon Angol Megfelelő Magyarázat Red Teaming Kontextusban
LLM Large Language Model Nagy nyelvi modell. Transzformer architektúrára épülő, hatalmas szöveges adathalmazon tanított AI. A modern AI Red Teaming elsődleges célpontja; sebezhetőségei (pl. prompt injection, adatszivárgás) központi szerepet játszanak.
SLM Small(er) Language Model Kisebb nyelvi modell. Kevesebb paraméterrel és kisebb adathalmazon tanított, specifikusabb feladatokra optimalizált modell. Gyakran használják beágyazott rendszerekben vagy specializált ügynökökben, ami eltérő támadási vektorokat nyit meg.
MoE Mixture of Experts Szakértők keveréke. Olyan modellarchitektúra, ahol több, specializált „szakértő” alhálózat működik együtt. A támadások irányulhatnak egy-egy specifikus szakértő manipulálására vagy a közöttük lévő „routing” mechanizmus megtévesztésére.
RAG Retrieval-Augmented Generation Kibővített generálás visszakereséssel. Technika, ahol a modell egy külső tudásbázisból (pl. adatbázis) kér le releváns információkat a válasz generálása előtt. Támadási felülete a tudásbázis (pl. adatbázis-injekció) és a visszakeresési folyamat manipulálása.
RLHF Reinforcement Learning from Human Feedback Megerősítéses tanulás emberi visszajelzésből. A modellek finomhangolásának egy elterjedt módja a káros vagy nemkívánatos kimenetek csökkentésére. A Red Teaming célja gyakran az RLHF által felállított korlátok megkerülése („jailbreaking”).
DPO Direct Preference Optimization Közvetlen preferenciaoptimalizálás. Az RLHF egy egyszerűbb és stabilabb alternatívája. Red team szempontból hasonlóan viselkedik: egy biztonsági réteget képez, amit a támadónak át kell törnie.
PEFT Parameter-Efficient Fine-Tuning Paraméterhatékony finomhangolás. Technikák gyűjtőneve (pl. LoRA), amelyek lehetővé teszik egy nagy modell finomhangolását a paramétereknek csak egy kis töredékének módosításával. Egy rosszindulatúan finomhangolt PEFT adapter komoly biztonsági kockázatot jelenthet.
Hallucináció Hallucination Az a jelenség, amikor az AI magabiztosan állít valótlan, a valósággal vagy a kontextussal ellentétes dolgokat. Red team műveletek során kihasználható dezinformáció terjesztésére vagy a rendszer megbízhatóságának aláásására.

Fejlesztési és Műveleti Zsargon (MLOps)

Rövidítés / Zsargon Angol Megfelelő Magyarázat Red Teaming Kontextusban
MLOps Machine Learning Operations A DevOps elveinek alkalmazása a gépi tanulási rendszerek életciklusára. A Red Teaming az MLOps pipeline egészét támadhatja: az adatbeviteltől (adatmérgezés) a modell telepítésén át (rosszindulatú modell csempészése) a monitorozásig.
SoTA State-of-the-Art A technika jelenlegi állása. Egy adott területen (pl. képfelismerés) a legfejlettebb, legjobb teljesítményt nyújtó modell vagy módszer. A SoTA modellek gyakran a legértékesebb célpontok.
PoC Proof of Concept A koncepció bizonyítása. Egy ötlet vagy támadási technika megvalósíthatóságának kezdetleges, leegyszerűsített demonstrációja. Egy red team jelentés gyakran tartalmaz PoC kódot egy sebezhetőség kihasználására.
API Application Programming Interface Alkalmazásprogramozási felület. A legtöbb AI szolgáltatás ezen keresztül érhető el. Az API végpontok tesztelése (pl. jogosultságkezelési hibák, input validáció hiánya) a red team alapvető feladata.
Vektor Adatbázis Vector Database Olyan adatbázis, amely nagy dimenziós vektorok (embeddings) hatékony tárolására és keresésére van optimalizálva. A RAG rendszerek kulcseleme. Támadható a benne tárolt adatok manipulálásával vagy a keresési logika kihasználásával.

Ez a lista természetesen dinamikusan változik, ahogy a technológia fejlődik. A legjobb védekezés a folyamatos tanulás és a szakmai kíváncsiság. Ha egy kifejezéssel találkozol, amit nem ismersz, nézz utána – lehet, hogy épp egy új támadási felület vagy védekezési technika kulcsát tartod a kezedben.