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Modelle (LLMs) lokal mit Docker ausführen

Erfahren Sie, wie Sie Large Language Models (LLMs) lokal mit Docker ausführen. Dieser Quickstart-Leitfaden richtet sich an Entwickler, die mehr über das Einrichten von Modellen erfahren möchten, die lokal auf ihrem Laptop laufen.

Python unter macOS installieren

Erfahren Sie Schritt für Schritt, wie Sie Python unter macOS installieren. Diese einfache Anleitung zeigt Anfängern und Entwicklern, wie sie Python auf ihren Mac herunterladen, installieren und einrichten.

Traditionelle (symbolische) KI verständlich erklärt

Wenn Deep Learning der Instinkt ist, ist symbolische KI die Weisheit. Entdecken Sie die Stärken traditioneller, regelbasierter KI, erfahren Sie, warum ihre Erklärbarkeit für die Sicherheit entscheidend ist und wie in Kombination mit maschinellem Lernen leistungsstarke hybride Systeme entstehen.

Die 5 besten MCP-Server für Entwickler

Hier sind Snyks Top-5-Empfehlungen für MCP-Server, von denen Entwickler am meisten profitieren.

Der AI Bill of Rights: US-Rahmenwerk für ethische KI | Prinzipien, Compliance und wichtigste Erkenntnisse

Erfahren Sie, was der AI Bill of Rights ist, warum er wichtig ist und wie Sie sich an seinen fünf Kernprinzipien orientieren, um sicherere, fairere und besser rechenschaftspflichtige KI zu entwickeln.

AI Bill of Materials (AIBOM) für Python-Entwickler: Ihre KI-Abhängigkeiten mit Snyk erfassen

Das neue experimentelle AIBOM-Tool von Snyk unterstützt Python-Entwickler mit der automatisierten Erkennung und Erfassung von KI-Abhängigkeiten in ihren Projekten.

5 Best Practices für die Entwicklung von MCP-Servern

MCP-Server haben sich zu einem gängigen Weg entwickelt, Produktfunktionen für KI-Anwendungen und KI-gestützte Workflows verfügbar zu machen. Hier sind 5 Best Practices für die Entwicklung von MCP-Servern.

AI TRiSM: Ein umfassendes Framework für die verantwortungsvolle Implementierung von KI

Erfahren Sie, was AI TRiSM ist, warum es wichtig ist und wie es Vertrauen, Risikomanagement und Sicherheit in der künstlichen Intelligenz gewährleistet. Lernen Sie wichtige Strategien für einen verantwortungsvollen Umgang mit KI kennen.

Wächter des Gateways: Wie API-Sicherheitstest-Tools Ihre Daten schützen

Erfahren Sie, wie API-Sicherheitstest-Tools die digitale Abwehr stärken und für robusten Schutz sowie einen reibungslosen Betrieb sorgen.

Was ist ein Data-Poisoning-Angriff?

Es ist wichtig, KI-Modelle vor Data Poisoning zu schützen – einem Angriff, bei dem manipulierte Daten eingeschleust werden. Erfahren Sie mehr über wichtige Strategien, um Risiken zu erkennen, zu verhindern und zu minimieren.

10 MCP-Server für Cybersicherheitsexperten und Elite-Hacker

Entdecken Sie 10 leistungsstarke MCP-Server für Cybersicherheitsexperten und ethische Hacker. Verbinden Sie Ihre KI mit Tools wie Snyk, Nmap und Wireshark für KI-gestütztes Schwachstellen-Scanning, Netzwerkanalysen und Sicherheitsforschung.

Von Slack-Threads zu strukturiertem Wissen: RAG bei Snyk implementieren

Snyk wandelt Slack-Unterhaltungen mithilfe von RAG in strukturiertes Wissen um. Erfahren Sie, wie sich durch den Fokus auf Q&A und die Gemini API wertvolle Erkenntnisse für eine intelligentere interne Wissensdatenbank gewinnen lassen.

Balanceakt: Sechs Schlüssel für eine erfolgreiche Zusammenarbeit zwischen Security- und Entwicklungsteams

Reibung zwischen Entwicklung und Security leid? Entdecken Sie sechs Schlüssel, um die Kluft zu überbrücken – von besserer Schulung bis hin zu entwicklerfreundlichen Tools. Machen Sie aus Hindernissen Zusammenarbeit und entwickeln Sie schneller sichere Anwendungen.

Was ist ein KI-Beschleuniger und wie funktioniert er?

Erfahren Sie, wie KI-Beschleuniger die Leistung von KI verbessern – vom Modelltraining bis zur Inferenz in Echtzeit. Lernen Sie die wichtigsten Arten von KI-Beschleunigern, ihre Vorteile und die Herausforderungen bei der Integration kennen. Entdecken Sie, wie Snyk dazu beitragen kann, Ihren KI-generierten Code zu schützen und eine sichere Bereitstellung zu gewährleisten.

Schwachstellen mit KI besser erkennen

Snyk nutzt KI und Large Language Models, um Schwachstellen besser zu erkennen und den manuellen Analyseaufwand sowie die Informationsflut für Sicherheitsexperten zu reduzieren. Erfahren Sie, wie KI-gestützte Klassifizierung und die Analyse von Fix-Commits die Genauigkeit und Geschwindigkeit bei der Erkennung von Sicherheitsbedrohungen verbessern.

OpenRouter in Python: Beliebige LLMs mit einem API-Schlüssel nutzen

Vereinfachen Sie die KI-Entwicklung: Greifen Sie mit OpenRouter und einem einzigen API-Schlüssel in Python auf Dutzende LLMs zu. Lernen Sie die grundlegende Implementierung kennen und entdecken Sie Funktionen wie Model-Routing, Streaming und Vision-Modelle – und entwickeln Sie dabei sicher mit Snyk.

Die Rolle und Wirkung von KI in der Endpoint-Sicherheit

Entdecken Sie, wie KI die Endpoint-Sicherheit verändert. Erfahren Sie, wie KI die Bedrohungserkennung und Incident Response verbessert und Tools wie EDR/XDR für robuste Cybersicherheit in einer sich wandelnden Bedrohungslandschaft stärkt.

Was ist KI-Chipdesign und wie funktioniert es?

KI-Chipdesign automatisiert Aufgaben, steigert die Produktivität in der Entwicklung und verbessert die Qualität von Chips.

CI/CD auf dem nächsten Level: Sicherheit in Ihre DevOps-Journey integrieren

Erfahren Sie, wie Sie robuste Sicherheitsmaßnahmen in Ihre CI/CD-Pipeline integrieren, um sich vor neuen Bedrohungen zu schützen und Compliance sicherzustellen.

14 MCP-Server für UI/UX-Engineers

Da die Fähigkeiten von LLMs durch Anthropics Model Context Protocol (MCP) immer weiter wachsen, steht UI/UX-Engineers ein wachsendes Ökosystem spezialisierter Tools zur Verfügung, mit denen sie ihre Workflows deutlich verbessern können. Dieser Artikel stellt 14 Open-Source-MCP-Server für UI/UX-Fachleute vor.