LLM ਪੌਇਜ਼ਨਿੰਗ ਅਤੇ ਦੁਰਵਰਤੀ ਰੋਕਥਾਮ ਖੋਜ
ਚੈਡ ਸਕਿਰਾ ਇਹ ਅਨੁਸੰਧਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ কী ਤਰ੍ਹਾਂ ਜਹਿਰੀਲਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾਉਣ ਲਈ ਦੁਰਵਰਤੋਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਨ੍ਹਾਂ ਖ਼ਤਰਿਆਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਲਈ ਰక్షਾਕਾਰੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਖ਼ਤਰਾ ਤੁਰੰਤ ਹੈ: LLM ਨਤੀਆਂ 'ਤੇ ਭਰੋਸੇ ਦੀ ਰਫ਼ਤਾਰ ਸਾਡੇ ਬਿਆਨਾਂ ਦੀ ਤਸਦੀਕ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਪਿੱਛੇ ਛੱਡ ਚੁੱਕੀ ਹੈ, ਜਦਕਿ ਵਿਰੋਧੀ ਸਸਤੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਉਹ ਲਿਖਤ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਮਾਡਲ ਵਿਹਾਰ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਜੋ ਆਨਲਾਈਨ ਮੌਜੂਦਗੀ ਘੱਟ ਹੈ, ਨੂੰ ਤਰਝੀਹ ਦੇਂਦੇ ਹਨ।
3 ਅਕਤੂਬਰ, 2025 ਨੂੰ ਇਸ ਖੋਜ ਨੂੰ ਜਾਰੀ ਰੱਖਣ ਲਈ ਇੱਕ ਨਿੱਜੀ ਨਿਵੇਸ਼ ਰਾਊਂਡ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ।
ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਸਰਾਂਸ਼
ਔਸਤ ਲੋਕ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਉੱਤੇ ਮੌਜੂਦਗੀ ਘੱਟ ਹੈ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ AI ਵੱਲੋਂ ਵਧਾਈ ਗਈ ਬਦਨਾਮੀ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਜਹਿਰੀਕਰਨ ਤੋਂ ਅਸਾਨੀ ਨਾਲ ਵੱਡਾ ਖ਼ਤਰਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਵਿਅਕਤੀ ਝੂਠੀਆਂ ਕਹਾਣੀਆਂ ਬੀਜ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਖੋਜ ਨਤੀਜੇ, ਸੋਸ਼ਲ ਫੀਡਾਂ ਅਤੇ LLM ਦੁਆਰਾ ਦੁਹਰਾਈਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਆਮ ਹਮਲੇ ਦੇ ਰਸਤੇ, ਪ੍ਰਤਿਸ਼ਠਾ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ 'ਤੇ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਨਿਰਦੇਸ਼ੀ ਪ੍ਰਭਾਵ ਅਤੇ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਅਤੇ ਰੱਖਿਆ ਲਈ ਪ੍ਰਯੋਗਿਕ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਵੇਰਵਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇਹ ਵੀ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕ੍ਰਿਪਟੋਗ੍ਰਾਫਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਅਟੈਸਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਮੂਲਪੱਤਰ-ਜਾਗਰੂਕ ਰੀਟ੍ਰੀਵਲ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਅਤੇ ਇੰਟੀਗਰੇਟਰਾਂ ਲਈ ਨੁਕਸਾਨ ਘਟਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਸ਼੍ਰੋਤਾ ਅਤੇ ਖ਼ਤਰਾ ਮਾਡਲ
ਸ਼੍ਰੋਤਾ: ਉਹ ਵਿਅਕਤੀ ਅਤੇ ਛੋਟੇ ਸੰਗਠਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਵੱਡੀ SEO ਮੌਜੂਦਗੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਸੀਮਾਵਾਂ: ਸੀਮਤ ਸਮਾਂ, ਬਜਟ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਸਾਧਨ। ਵਿਰੋਧੀ: ਇੱਕ ਇਕੱਲਾ ਕਰਤਾ ਜੋ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਲਿਖਤ ਤਿਆਰ ਅਤੇ ਪੋਸਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਬੁਨਿਆਦੀ ਲਿੰਕ ਨੈੱਟਵਰਕ ਵਰਤ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਦੇ ਅੰਧੇ ਸਥਾਨਾਂ ਦਾ ਫਾਇਦਾ ਉਠਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਮਕਸਦ: ਖੋਜ/LLM ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਵਿਕਰਾਲ ਕਰਨਾ, ਪ੍ਰਤਿਸ਼ਠਾ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾਉਣਾ, ਨੌਕਰਦਾਤਾ, ਗਾਹਕ, ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਜਾਂ ਏਜੰਟਾਂ ਲਈ ਸੰਦਰਭ 'ਚ ਸ਼ੱਕ ਪੈਦਾ ਕਰਨਾ।
LLM ਪੋਇਜ਼ਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ?
LLM ਪੌਇਜ਼ਨਿੰਗ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਮਾਡਲ ਦੇ ਵਿਹਾਰ ਨੂੰ ਸੀਡ ਕੀਤੀ ਜਾਂ ਕੋਆਰਡੀਨੇਟ ਕੀਤੀ ਸਮੱਗਰੀ ਰਾਹੀਂ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਨਾ - ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਦੁਰਨੂੰਹੀ ਪੋਸਟਾਂ, ਸਿੰਥੇਟਿਕ ਲੇਖ ਜਾਂ ਫੋਰਮ ਸਪੈਮ - ਜੋ ਰੀਟ੍ਰੀਵਲ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੁਆਰਾ ਖਪਤ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਮਨੁੱਖਾਂ ਵੱਲੋਂ ਸਿਗਨਲ ਵਜੋਂ ਵਰਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਗਲਤ ਸਬੰਧਾਂ ਅਤੇ ਬਦਨਾਮੀ ਨੈਰੇਟਿਵਾਂ ਵੱਲ ਧੱਕਣ ਲਈ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਕਿਉਂਕਿ LLM ਅਤੇ ਰੀਟ੍ਰੀਵਲ ਸਿਸਟਮ ਪੈਮਾਨੇ ਅਤੇ ਕਵਰੇਜ ਲਈ ਅਪਟੀਮਾਈਜ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਇੱਕ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਵਿਰੋਧੀ ਵੈੱਬ ਦੇ ਇਕ ਛੋਟੇ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਭਰ ਕੇ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਬਾਰੇ ਮਾਡਲ ਦੀ "ਦੇਖਣ" ਵਾਲੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਗਠਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਖ਼ਿਲਾਫ਼ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ালী ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਆਨਲਾਈਨ ਮੌਜੂਦਗੀ ਸੀਮਤ ਹੈ।
ਸਾਖ ਕਿਵੇਂ ਵਿਗੜਦੀ ਹੈ
- ਸਰਚ ਅਤੇ ਸੋਸ਼ਲ ਪਾਇਜ਼ਨਿੰਗ — ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਜੈਕਿੰਗ, ਲਿੰਕ ਫਾਰਮ ਅਤੇ ਰੈਂਕਿੰਗ ਫੀਚਰਾਂ ਅਤੇ ਆਟੋ-ਕੰਪਲੀਟ ਸੰਬੰਧਾਂ 'ਤੇ ਪੱਖਪਾਤ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਿਆਪਕ ਪੋਸਟਿੰਗ।
- ਗਿਆਨ ਬੇਸ ਅਤੇ RAG ਪੌਇਜ਼ਨਿੰਗ - ਐਂਟੀਟੀ ਪੇਜ਼ ਅਤੇ QA ਨੋਟਾਂ ਬਣਾਉਣਾ ਜੋ ਅਰਥਪੂਰਨ ਲੱਗਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭ ਵਜੋਂ ਰੀਟਰੀਵ ਹੋ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ।
- ਪਰੋਕਸ਼ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਇੰਜੈਕਸ਼ਨ - ਵੈੱਬ 'ਤੇ ਵਿਰੋਧੀ ਸਮੱਗਰੀ ਜੋ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਿੰਗ ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਹੁਕਮ ਦੁਹਰਾਉਣ ਜਾਂ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਬਾਹਰ ਕੱਢਣ 'ਤੇ ਮਜਬੂਰ ਕਰਦੀ ਹੈ।
- ਬੈਕਡੋਰਡ ਐਂਡਪੋਇੰਟ - ਦੁਸ਼ਟ ਮਾਡਲ ਰੈਪਰ ਜੋ ਟ੍ਰਿਗਰ ਫਰੇਜ਼ਜ਼ ਆਉਣ ਤੱਕ ਸੁਭਾਅਵਿਕ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਫਿਰ ਨਿਸ਼ਾਨਾਬੰਦੀ ਕੀਤੀਆਂ ਝੂਠੀਆਂ ਜਾਣਕਾਰੀਆਂ ਜਾਰੀ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਵਾਧੂ ਖਤਰੇ ਅਤੇ ਨਾਕਾਮੀ ਦੇ ਰੂਪ
- ਕ੍ਰਿਤ੍ਰਿਮ ਉਤਪਾਦਾਂ (synthetic outputs) 'ਤੇ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਨਾਲ ਮਾਡਲ ਦਾ ਪਤਨ — ਅਜਿਹੇ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ ਜਿੱਥੇ ਉਤਪੰਨ ਪਾਠ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੇ ਇਸਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਜਾਂ ਵਜ਼ਨ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ।
- ਪਰੋਕਸ਼ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਇੰਜੈਕਸ਼ਨ - ਵੈੱਬ 'ਤੇ ਵਿਰੋਧੀ ਸਮੱਗਰੀ ਜੋ ਕਿਸੇ ਏਜੰਟ ਜਾਂ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਿੰਗ ਟੂਲ ਨੂੰ ਹੁਕਮ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਜਦੋਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਕੋਟ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ ਤਾਂ ਰਾਜ਼ ਬਾਹਰ ਕੱਢੇ ਜਾਂ ਬਦਨਾਮੀ ਫੈਲਾਏ।
- ਐਮਬੈਡਿੰਗ ਸਟੋਰ ਪੋਇਜ਼ਨਿੰਗ - ਗਿਆਨ-ਭੰਡਾਰ ਵਿੱਚ ਵਿਰੋਧੀ ਟੁਕੜੇ ਸ਼ਾਮِل ਕਰਨਾ ਤਾਂ ਜੋ ਰੀਟਰੀਵਲ ਝੂਠੇ ਦਾਅਵਿਆਂ ਨੂੰ ਉਭਾਰੇ ਜੋ ਸੈਮੈਂਟਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਬੰਧਿਤ ਲੱਗਦੇ ਹਨ।
- ਬੈਕਡੋਰਡ ਰਿਲੀਜ਼ - ਸੋਧੇ ਹੋਏ ਚੈਕਪੌਇੰਟ ਜਾਂ API ਰੈਪਰ ਪਬਲਿਸ਼ ਕਰਨਾ ਜੋ ਟ੍ਰਿਗਰ ਫਰੇਜ਼ ਹੋਣ ਤੱਕ ਆਮ ਵਰਤਾਰ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਗਹਿਰਾਈ-ਅਧਾਰਿਤ ਰੋਕਥਾਮ
ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਅਤੇ ਰੈਂਕਿੰਗ
- ਸਰੋਤ ਸਕੋਰਿੰਗ ਅਤੇ ਉਤਪਤੀ ਵਜ਼ਨ — ਹਸਤਾਖ਼ਰਿਤ ਜਾਂ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਕ ਦੁਆਰਾ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿਓ; ਨਵਾਂ ਬਣਿਆ ਜਾਂ ਘੱਟ ਖਿਆਤੀ ਵਾਲੇ ਪੰਨਿਆਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਵਜ਼ਨ ਦਿਓ।
- ਗ੍ਰੇਸ ਪੀਰੀਅਡ ਵਾਲੀ ਸਮੇਂ ਨਾਲ ਘਟਣੀ - ਨਵੇਂ ਸਰੋਤ ਉੱਚ ਸਟੇਕ ਵਾਲੇ ਜਵਾਬਾਂ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਰੁਕਣ ਦਾ ਸਮਾਂ ਲਾਜ਼ਮੀ ਕਰੋ; ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਇਕਾਈਆਂ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ।
- ਇਕੋ ਚੈਂਬਰ ਪਹਿਚਾਣ - ਲਗਭਗ ਨਕਲ ਵਾਲੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨੂੰ ਕੁਲਸਟਰ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇੱਕੋ ਸਰੋਤ ਜਾਂ ਨੈੱਟਵਰਕ ਤੋਂ ਦੁਹਰਾਏ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਸੀਮਿਤ ਕਰੋ।
- ਐਂਬੈੱਡਿੰਗ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਆਉਟਲਾਇਰ ਅਤੇ ਵਿਸੰਗਤੀ ਪਛਾਣ — ਉਹ ਪੈਸੇਜ ਫਲੈਗ ਕਰੋ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਵੇਕਟਰ ਪੋਜ਼ੀਸ਼ਨਾਂ ਵੈਰੋਧੀ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਅਪਟੀਮਾਈਜ਼ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਹਨ।
ਡਾਟਾ ਅਤੇ ਗਿਆਨ ਆਧਾਰ ਦੀ ਸਫਾਈ
- ਸਨੈਪਸ਼ਾਟ ਅਤੇ ਡਿਫ ਨੋਲੇਜ ਬੇਸ - ਵੱਡੀਆਂ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ, ਖ਼ਾਸ ਕਰਕੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਇਕਾਈਆਂ ਅਤੇ ਉਹ ਦੋਸ਼ ਜੋ ਮੁੱਖ ਸਰੋਤਾਂ ਦੇ ਬਗੈਰ ਹਨ।
- ਕੈਨਰੀ ਅਤੇ ਡਿਨਾਈ ਸੂਚੀਆਂ - ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਦੁਰਵਰਤੋਂ ਵਾਲੇ ਡੋਮੇਨਜ਼ ਦੇ ਸ਼ਾਮِل ਹੋਣ ਨੂੰ ਰੋਕੋ; ਅਣਅਧਿਕਾਰਤ ਪ੍ਰਸਾਰਣ ਮਾਪਣ ਲਈ ਕੈਨਰੀ ਦਰਜ ਕਰੋ।
- ਉੱਚ-ਖਤਰੇ ਵਾਲੇ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਲਈ ਮਨੁੱਖ ਨੂੰ ਲੂਪ ਵਿੱਚ ਰੱਖੋ - ਸਾਖ ਸੰਬੰਧੀ ਤੱਥਾਂ ਦੇ ਸੁਝਾਏ ਗਏ ਅੱਪਡੇਟਾਂ ਨੂੰ ਮੈਨੂਅਲ ਫੈਸਲੇ ਲਈ ਕਤਾਰ ਵਿੱਚ ਰੱਖੋ।
ਪ੍ਰਮਾਣ ਪੱਤਰ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤਿਸ਼ਠਾ
- ਕ੍ਰਿਪਟੋਗ੍ਰਾਫਿਕਲ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਾਂਚੇ ਹੋਏ ਪ੍ਰਮਾਣ‑ਪੱਤਰ - ਚੁਣੇ ਹੋਏ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਅਤੇ ਸੰਗਠਨਾਂ ਵੱਲੋਂ ਦਸਤਖਤ ਕੀਤੇ ਬਿਆਨ ਜੋ ਇੱਕ ਐਪੈਂਡ-ਓਨਲੀ ਲਾਗ ਰਾਹੀਂ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
- ਖਿਆਤੀ ਗ੍ਰਾਫ — ਸਹਿ-ਹਸਤਾਖਰਿਤ ਪ੍ਰਸ਼ੰਸਾਪੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਦੁਰਵਰਤੋਂਕਾਰਾਂ ਜਾਂ ਬੋਟ ਨੈਟਵਰਕਾਂ ਵੱਲੋਂ ਬਣਾਈ ਗਈ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਰੈਂਕ ਘਟਾਉਣਾ।
- ਉਪਭੋਗਤਾ-ਮੁਖੀ ਹਵਾਲੇ - ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਦਾਵਿਆਂ ਲਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਰੋਤ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇ ਨੂੰ ਮੂਲ-ਪਛਾਣ ਬੈਜਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਦਰਸਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਰੱਖੋ।
ਉਦਯੋਗ ਚੈਕਲਿਸਟ
- ਆਪਣੇ ਡੋਮੇਨ ਵਿੱਚ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਏਂਟੀਟੀਆਂ (ਲੋਕ, ਬ੍ਰਾਂਡ, ਕਾਨੂੰਨੀ ਵਿਸ਼ੇ) ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ ਬਣਾਓ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਰੱਖਿਆ-ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਵੱਲ ਰਾਹ ਦਿਓ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਉਤਪੱਤੀ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਹੋਣ।
- ਪਹਿਲੇ ਪੱਖ ਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਲਈ C2PA ਜਾਂ ਇਸੇ ਜਿਹੇ ਸਮੱਗਰੀ ਪ੍ਰਮਾਣ ਪੱਤਰ ਅਪਣਾਓ ਅਤੇ ਸਾਥੀਆਂ ਨੂੰ ਵੀ ਇਹੀ ਕਰਨ ਲਈ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰੋ।
- ਨਵੇਂ ਸਰੋਤਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਟਰੈਕ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇਕਾਈ-ਸਤਹ ਦੇ ਜਵਾਬਾਂ ਲਈ ਅਸਧਾਰਣ ਤਬਦੀਲੀਆਂ 'ਤੇ ਸੂਚਿਤ ਕਰੋ।
- RAG ਅਤੇ ਬਰਾਊਜ਼ਿੰਗ ਏਜੰਟਾਂ ਲਈ ਲਗਾਤਾਰ ਰੈੱਡ-ਟੀਮਿੰਗ ਚਲਾਓ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਅਪਰੋਕਸੀ ਪ੍ਰੰਪਟ ਇੰਜੈਕਸ਼ਨ ਟੈਸਟ ਸੂਟ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣ।
ਏਆਈ ਰਾਹੀਂ ਹਰਾਸਮੈਂਟ ਅਤੇ ਬਦਨਾਮੀ
ਹੁਣ ਕਿਰਾਏ 'ਤੇ ਰੱਖੇ ਵਿਅਕਤੀ AI ਅਤੇ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾ ਕੇ ਹੈਰਾਸਮੈਂਟ ਅਤੇ ਬਦਨਾਮੀ ਨੂੰ ਵਿਆਪਕ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਉਤਪਾਦਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਸੰਭਵ-ਦਿੱਖ ਵਾਲਾ ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਨਕਲੀ “sources” ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਇੰਡੈਕਸ, ਸਕ੍ਰੈਪ ਅਤੇ ਮੁੜ-ਸ਼ੇਅਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਮੁਹਿੰਮੇ ਘੱਟ ਲਾਗਤ ਵਾਲੀਆਂ, ਉੱਚ ਪ੍ਰਭਾਵ ਵਾਲੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਆਟੋਮੇਟਡ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵਧਾਈਆਂ ਜਾਣ 'ਤੇ ਠੀਕ ਕਰਨਾ ਔਖਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਚੈਡ ਸਕਿਰਾ ਨੇ ਨਿੱਜੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਿਸ਼ਾਨਾਬੰਦੀ ਕੀਤੀ ਹੌਰਾਸੀ ਅਤੇ ਬਦਨਾਮੀ ਦਾ ਅਨੁਭਵ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜੋ ਸਪੈਮੀ ਲਿੰਕਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ ਮਿਲ ਕੇ ਪ੍ਰਤਿਸ਼ਠਾ ਸੰਕੇਤਾਂ ਅਤੇ ਖੋਜ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਿਗਾੜਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ। ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਵਿਸਥਾਰਤ ਖਾਤਾ ਅਤੇ ਸਾਕਸ਼ੀ ਲੜੀ ਦਰਜ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ: Jesse Nickles - ਹੈਰਾਸਮੈਂਟ ਅਤੇ ਬਦਨਾਮੀ.
ਖਤਰੇ ਦੀ ਵਰਗੀਕਰਨ
- ਪ੍ਰੀਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਡਾਟਾ ਪੌਇਜ਼ਨਿੰਗ - ਪਹਿਲੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਣ والے ਜਨਤਕ ਕੋਰਪਸ ਨੂੰ ਜ਼ਹਿਰੀਲਾ ਬਣਾਕੇ ਝੂਠੇ ਸੰਬੰਧ ਜਾਂ ਬੈਕਡੋਰ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਨਾ।
- RAG ਪੌਇਜ਼ਨਿੰਗ - ਉਹ ਗਿਆਨ ਬੇਸ ਜਾਂ ਬਾਹਰੀ ਸਰੋਤ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਰਿਟਰੀਵਲ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਅਨੁਮਾਨ ਸਮੇਂ ਵਰਤਦੀਆਂ ਹਨ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਨੁਕਸਾਨਕਾਰੀ ਸਮੱਗਰੀ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ।
- ਸਰਚ/ਸੋਸ਼ਲ ਪਾਇਜ਼ਨਿੰਗ — ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਜਾਂ ਵਿਸ਼ੇ ਬਾਰੇ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਅਤੇ ਰੈਂਕਿੰਗ ਸਿਗਨਲਾਂ ਨੂੰ ਪੱਖਪਾਤੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਪੋਸਟਾਂ ਜਾਂ ਘੱਟ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਪੰਨੇ ਭਰਨਾ।
- ਵਿਰੋਧੀ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਅਤੇ ਸਮੱਗਰੀ - ਇਹ ਇਨਪੁੱਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਜੋ ਅਣਚਾਹੇ ਵਰਤਾਰਿਆਂ ਜਾਂ ਜੇਲਬ੍ਰੇਕਸ ਨੂੰ ਟ੍ਰਿਗਰ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਬਦਨਾਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਦਾਅਵਿਆਂ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਹਾਲੀਆ ਘਟਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ਖੋਜ (ਤਾਰੀਖਾਂ ਸਮੇਤ)
ਨੋਟ: ਉਪਰ ਦਿੱਤੀਆਂ ਤਾਰਿਖਾਂ ਲਿੰਕ ਕੀਤੀਆਂ ਸਰੋਤਾਂ 'ਤੇ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਜਾਂ ਜਨਤਕ ਰਿਲੀਜ਼ ਦੀਆਂ ਤਾਰੀਖਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਇਹ ਖਤਰਨਾਕ ਕਿਉਂ ਹੈ
- ਭਾਵੇਂ ਬਣਦੇ ਹਵਾਲੇ ਕਮਜ਼ੋਰ ਜਾਂ ਵਿਰੋਧੀ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸੀਡ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹੋਣ, LLMs ਪ੍ਰਾਧਾਨਿਕ-ਦਿੱਖ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ।
- ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਅਤੇ ਰੈਂਕਿੰਗ ਪਾਇਪਲਾਈਨਾਂ ਦੁਹਰਾਏ ਗਏ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਤਰਜੀਹ ਦੇ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਕੋਈ ਇਕ ਪੱਖ ਕੇਵਲ ਮਾਤਰਾ ਦੇ ਜ਼ਰੀਏ ਨਤੀਜੇ ਬਦਲ ਸਕਦਾ/ਸਕਦੀ ਹੈ।
- ਮਾਨਵ ਫੈਕਟ-ਚੈਕਿੰਗ ਰਾਹੀਂ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਟਰੇਲ ਆਟੋਮੇਟਿਕ ਸਮੱਗਰੀ ਉਤਪਾਦਨ ਅਤੇ ਵੰਡਣ ਦੀ ਰਫ਼ਤਾਰ ਨਾਲੋਂ ਧੀਮੇ ਅਤੇ ਮਹਿੰਗੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
- ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਆਨਲਾਈਨ ਮੌਜੂਦਗੀ ਘੱਟ ਹੈ, ਉਹ ਇੱਕੱਲੀ ਪੋਸਟ ਰਾਹੀਂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਜਹਿਰੀਲੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਤੇ ਪਹਚਾਨ-ਹਮਲਿਆਂ ਲਈ ਬੇਹੱਦ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਖਤਰੇ ਦਾ ਗਹਿਰਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ
- ਨੌਕਰੀ ਅਤੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ - ਭਰਤੀ, ਮੋਡਰੇਸ਼ਨ ਜਾਂ ਓਨਬੋਰਡਿੰਗ ਜਾਂਚਾਂ ਦੌਰਾਨ ਖੋਜ ਅਤੇ LLM ਸਾਰ ਜਹਿਰੀਲੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
- ਯਾਤਰਾ, ਰਹਾਇਸ਼ ਅਤੇ ਵਿੱਤੀ ਸੇਵਾਵਾਂ - ਸੁਚਾਲਿਤ ਜਾਂਚਾਂ ਝੂਠੀਆਂ ਕਹਾਣੀਆਂ ਨੂੰ ਸਾਹਮਣੇ ਲਿਆ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦੇਰ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਜਾਂ ਰੋਕ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
- ਟਿਕਾਊਪਨ - ਇੱਕ ਵਾਰੀ ਗਿਆਨ ਆਧਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸੂਚੀਬੱਧ ਜਾਂ ਕੈਸ਼ ਕੀਤੀਆਂ ਜਵਾਬਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮِل ਹੋ ਜਾਣ 'ਤੇ, ਝੂਠੇ ਦਾਵੇ ਟੇਕਡਾਊਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਵੀ ਮੁੜ ਉਭਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
- ਸਿੰਥੇਟਿਕ ਫੀਡਬੈਕ — ਜਨਰੇਟ ਕੀਤੀ ਸਮੱਗਰੀ ਹੋਰ ਜਨਰੇਟ ਕੀਤੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸਮੇਂ ਨਾਲ ਝੂਠਾਂ ਦੀ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ ਵਾਲੀ ਮਹੱਤਤਾ ਵੱਧਦੀ ਹੈ।
ਪਹਿਚਾਣ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ
- ਆਪਣੇ ਨਾਮ ਅਤੇ ਉਪਨਾਮਾਂ 'ਤੇ ਖੋਜ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਸੈੱਟ ਕਰੋ; ਸਮੇਂ-ਸਮੇਂ 'ਤੇ site: ਕਵੈਰੀਜ਼ ਚੈਕ ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਬਾਰੇ ਲਿਖਣ ਵਾਲੇ ਘੱਟ ਖਿਆਤੀ ਵਾਲੇ ਡੋਮੇਨ ਮਿਲ ਸਕਣ।
- ਆਪਣੇ ਗਿਆਨ ਪੈਨਲਾਂ ਜਾਂ ਇਕਾਈ ਪੰਨਿਆਂ 'ਤੇ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰੋ; ਪ੍ਰਮਾਣ ਵਜੋਂ ਤਾਰੀਖ ਦਿੱਤੀਆਂ ਸਕ੍ਰੀਨਸ਼ਾਟਾਂ ਅਤੇ ਨਿਰਯਾਤ ਨਕਲਾਂ ਸੰਭਾਲ ਕੇ ਰੱਖੋ।
- ਸਮਾਜਿਕ ਲਿੰਕ ਗ੍ਰਾਫਾਂ ਵਿੱਚ ਮੁੜ-ਉਤਪੱਤੀ ਵਾਲੇ ਖਾਤਿਆਂ ਜਾਂ ਸਮਾਨ ਬਿਆਨਾਂ ਦੇ ਅਚਾਨਕ ਉੱਠਾਪਣ ਲਈ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰੋ।
- ਜੇ ਤੁਸੀਂ RAG ਜਾਂ ਗਿਆਨ ਬੇਸ ਚਲਾ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਐਂਟੀਟੀ ਡ੍ਰਿਫਟ ਜਾਂਚ ਚਲਾਓ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਵਿਅਕਤੀ ਪੰਨਿਆਂ ਜਾਂ ਦੋਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਬਦਲਾਵਾਂ (ਡੈਲਟਾ) ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ ਜੋ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਹਨ।
ਰੱਖਿਆ ਰਣਨੀਤੀ - ਵਿਅਕਤੀਆਂ
- ਸਪਸ਼ਟ ਪਛਾਣ ਦਾਵੇ, ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਜੀਵਨੀ ਅਤੇ ਸੰਪਰਕ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਇੱਕ ਨਿੱਜੀ ਸਾਈਟ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ; ਤਾਰੀਖੀ ਤਬਦੀਲੀ ਲੌਗ ਰੱਖੋ।
- ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ 'ਤੇ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਗਤ ਕਰੋ; ਜਿੱਥੇ ਸੰਭਵ ਹੋਵੇ ਵੈਰੀਫਾਇਡ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਹਾਸਲ ਕਰੋ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਸਾਈਟ ਨਾਲ ਜੋੜੋ।
- ਸੰਭਵ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਮੁੱਖ ਚਿੱਤਰਾਂ ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਲਈ C2PA ਜਾਂ ਸਮਾਨ ਸਮੱਗਰੀ ਪ੍ਰਮਾਣਪੱਤਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ; ਅਸਲ ਫਾਈਲਾਂ ਨਿੱਜੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਭਾਲ ਕੇ ਰੱਖੋ।
- ਟਾਈਮਸਟੈਂਪ ਸਮੇਤ ਸਬੂਤਾਂ ਦੀ ਲੌਗ ਰੱਖੋ: ਸਕ੍ਰੀਨਸ਼ਾਟ, ਲਿੰਕ ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਟਿਕਟ ਨੰਬਰ, ਤਾਕਿ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਉੱਚ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਸ਼ਿਕਾਇਤ/ਸਮਰਥਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾ ਸਕਣ।
- ਟੇਕਡਾਊਨ ਟੈਮਪਲੇਟ ਤਿਆਰ ਕਰੋ; ਨਵੇਂ ਹਮਲਿਆਂ 'ਤੇ ਤੁਰੰਤ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਕਰੋ ਅਤੇ ਸਾਫ਼ ਪੇਪਰ ਟਰੇਲ ਲਈ ਹਰ ਕਦਮ ਦਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਰੱਖੋ।
ਰੱਖਿਆ ਰਣਨੀਤੀ - ਟੀਮਾਂ ਅਤੇ ਇੰਟੀਗਰੇਟਰ
- ਰੀਟਰੀਵਲ ਵਿੱਚ ਸਾਈਨ ਕੀਤੀ ਜਾਂ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਕ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿਓ; ਨਵੇਂ ਸਰੋਤਾਂ ਲਈ ਸਮੇਂ-ਆਧਾਰਤ ਗ੍ਰੇਸ ਪੀਰੀਅਡ ਲਗਾਓ।
- ਉਹੀ ਓਰਿਜਿਨ ਤੋਂ ਆ ਰਹੇ ਦੁਹਰਾਏ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਸੀਮਿਤ ਕਰੋ ਅਤੇ ਹਰ ਓਰਿਜਿਨ ਨੈੱਟਵਰਕ ਲਈ ਨੇੜਲੇ-ਡੁਪਲਿਕੇਟਾਂ ਨੂੰ ਡੈਡੁਪਲੀਕੇਟ ਕਰੋ।
- ਵਿਅਕਤੀ-ਪੱਧਰ ਦੇ ਦਾਅਵਿਆਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਲਈ ਮੂਲਪੱਤਰ ਬੈਜ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਮੁਖੀ ਸਰੋਤ ਸੂਚੀਆਂ ਸ਼ਾਮِل ਕਰੋ।
- ਐਂਬੈਡਿੰਗ ਸਟੋਰਾਂ 'ਤੇ ਅਨੋਮੇਲੀ ਪਛਾਣ ਅਪਣਾਓ; ਵਿਰੋਧੀ ਵੈਕਟਰ ਆਊਟਲਾਇਰਾਂ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰੋ ਅਤੇ ਅਣਅਧਿਕਾਰਤ ਪ੍ਰਸਾਰਣ ਮਾਪਣ ਲਈ ਕੈਨਰੀ ਜਾਂਚਾਂ ਚਲਾਓ।
ਖੋਜ: ਕ੍ਰਿਪਟੋਗ੍ਰਾਫਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪੱਕੀ ਕੀਤੀਆਂ ਪ੍ਰਮਾਣ-ਪੱਤਰ
ਚੈਡ ਸਕਿਰਾ ਲੋਕਾਂ ਅਤੇ ਘਟਨਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਬਿਆਨਾਂ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕ੍ਰਿਪਟੋਗ੍ਰਾਫਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਅਟੈਸਟੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਤਿਆਰ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਉਦੇਸ਼ ਇਹ ਹੈ ਕਿ LLM ਅਤੇ ਰੀਟ੍ਰੀਵਲ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਜਾਂਚਿਆ ਹੋਇਆ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਅਤੇ ਸੰਗਠਨਾਂ ਤੋਂ ਸਾਈਨ ਕੀਤੇ ਹੋਏ, ਪ੍ਰਸ਼ਨਯੋਗ ਦਾਅਵੇ ਦਿੱਤੇ ਜਾਣ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਮਜ਼ਬੂਤ ਮੂਲਪੱਤਰਤਾ ਅਤੇ ਜਹਿਰੀਕਰਨ ਦੇ ਖਿਲਾਫ਼ ਹੋਰ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਮਿਲੇ।
ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਸਿਧਾਂਤ
- ਪਹਿਚਾਣ ਅਤੇ ਉਤਪੱਤੀ: ਬਿਆਨਾਂ 'ਤੇ ਪੁਸ਼ਟੀਕ੍ਰਿਤ ਵਿਅਕਤੀਆਂ/ਸੰਗਠਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪਬਲਿਕ ਕੀ ਕ੍ਰਿਪਟੋਗ੍ਰਾਫੀ ਨਾਲ ਦਸਤਖ਼ਤ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
- ਪ੍ਰਮਾਣਯੋਗ ਸਟੋਰੇਜ: ਐਟੈਸਟੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਕੇਵਲ ਜੋੜੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ, ਛੇੜਛਾੜ-ਸਪਸ਼ਟ ਲੌਗਾਂ ਨਾਲ ਐਂਕਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਸੁਤੰਤਰ ਤਸਦੀਕ ਸੰਭਵ ਹੋ ਸਕੇ।
- ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਇੰਟਿਗ੍ਰੇਸ਼ਨ: RAG ਪਾਇਪਲਾਈਨਾਂ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ ਲਈ ਕ੍ਰਿਪਟੋਗ੍ਰਾਫਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇ ਸਕਦੀਆਂ ਜਾਂ ਲਾਜ਼ਮੀ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
- ਘੱਟ ਰੁਕਾਵਟ: APIs ਅਤੇ SDKs ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਕਾਂ ਅਤੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਨੂੰ ਇੰਜੈਸ਼ਨ ਸਮੇਂ ਐਟੈਸਟੇਸ਼ਨ ਜਾਰੀ ਕਰਨ ਅਤੇ ਜਾਂਚਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਖਿਆਤੀ ਅਤੇ ਚੇਤਾਵਨੀ
ਪ੍ਰਮਾਣ ਪੱਤਰਾਂ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇੱਕ ਰਿਪਿਊਟੇਸ਼ਨ ਪਰਤ ਸਾਈਨ ਕੀਤੀਆਂ ਐਂਡੋਰਸਮੈਂਟਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਦੁਰਵਰਤੀਆਂ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਅਲਰਟਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਜਦੋਂ ਸਮਨ્વਿਤ ਹਮਲੇ ਜਾਂ ਅਸਧਾਰਣ ਉੱਛਾਲ ਪਛਾਣਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਨਿਸ਼ਾਨਿਆਂ ਨੂੰ ਸੂਚਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਤੇਜ਼ ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਆ ਅਤੇ ਟੇਕਡਾਊਨ ਬੇਨਤੀਆਂ ਸੰਭਵ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਕਾਨੂੰਨੀ ਅਤੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਚੈਨਲ
- ਸਪਸ਼ਟ ਸਬੂਤ ਪੈਕੇਜਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਰਿਪੋਰਟ ਫਲੋਜ਼ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ: ਲਿੰਕ, ਤਾਰੀਖਾਂ, ਸਕ੍ਰੀਨਸ਼ਾਟ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ। ਬਦਨਾਮੀ ਅਤੇ ਉਤਪੀੜਨ ਨੀਤੀਆਂ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿਓ।
- ਜਿੱਥੇ ਲੋੜ ਹੋਵੇ ਔਪਚਾਰਿਕ ਨੋਟਿਸਾਂ ਦੇ ਕੇ ਮਾਮਲਾ ਉਠਾਓ; ਸਬੂਤ ਲਈ ਪੱਤਰਚਾਰ ਲਾਗ ਅਤੇ ਟਿਕਟ ID ਸੰਭਾਲ ਕੇ ਰੱਖੋ।
- ਬਦਨਾਮੀ ਅਤੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਵਿੱਚ ਅਧਿਕਾਰ ਖੇਤਰਾਂ ਦੇ ਫ਼ਰਕਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖੋ; ਉੱਚ-ਖਤਰੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਲਈ ਵਕੀਲ ਨਾਲ ਸਲਾਹ ਕਰੋ।
ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦਾ ਰੋਡਮੈਪ (ਸਾਲ 1)
- MVP: ਪਛਾਣ ਬਿਆਨਾਂ ਅਤੇ ਘਟਨਾ ਦਾਵਿਆਂ 'ਤੇ ਸਾਈਨ ਕਰਨ ਲਈ attestation ਸਕੀਮਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਕ (publisher) SDK।
- ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਸਮੂਹ ਜਾਂਚੇ ਹੋਏ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਅਤੇ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨਾਲ ਪਾਇਲਟ ਚਲਾਓ; ਤਸਦੀਕ ਵਰਕਫਲੋ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰੋ।
- RAG ਪਲੱਗਇਨ: provenance-first ਉੱਤਰ ਮੋਡ ਨੂੰ ਯੋਗ ਕਰੋ ਜੋ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਅੱਗੇ ਪੜ੍ਹਨ ਲਈ (ਤਾਰੀਖਾਂ ਸਮੇਤ)
ਸਹਿਯੋਗ
ਇਹ ਖੋਜ ਅਤਿ-ਅਧੁਨਿਕ ਹੈ ਅਤੇ ਸਰਗਰਮ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਿਕਸਿਤ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ। ਚੈਡ ਸਕਿਰਾ ਇਸ ਖੇਤਰ ਦੇ ਹੋਰ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਨਾਲ ਸਹਯੋਗ ਦਾ ਸੁਆਗਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਸਹਿਯੋਗ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਰੁਚੀ ਰੱਖਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਇਹਨਾਂ ਪਤੇ 'ਤੇ ਸੰਪਰਕ ਕਰੋ: [email protected]