Jevのセキュリティレビュー活用事例

1,010件のX投稿のつながりを可視化し、22の詐欺疑惑グループに分類する

フィルターリストなしでページ要素を広告判定し、16件を削除して結果をキャッシュする

1,968件の美容・ウェルネス広告を各33問で評価し、36秒で64,944件の回答を返す

年齢、人種、性別、人間、AIを含むラベル付き倫理問題で選択確率を測る

Tiboの投稿がCodex利用枠をリセットする確率を評価する

設定可能なパラメータと閾値で詐欺メールを分類し、安全用途の検証版を公開する

パッチの意味的な害を確認し、問題を隠す3つの変更を343ミリ秒で検出する

エージェントに判断ゲートを加え、SEO内容、採用根拠、制作動画を実行前に確認する

ChatGPTで作成した原稿を全文確認し、資料に根拠のない説明を見つける

多言語の不適切語について数千の綴りや変形を検出し、チャットをリアルタイム審査する

MythicでコマンドのOPSECをリアルタイム採点し、式の種類を特定する

偽管理者、秘密抽出、無害な攻撃引用を含む8種のリクエストでAIゲートを検証する

URL、アンカーテキスト、ページ題名から約0.5秒で安全・疑わしい・詐欺を分類する

ページ内容をリアルタイム分類し、子どもの安全方針に反する素材を遮断する

他のAIへ渡す前に個人情報を検出し、分類と意味検索の適性を比較する

電話の意図や犬の鳴き声を端末上で判定し、構造化JSONを返す

コーディングエージェントのツール呼び出しを許可・確認・拒否に判定し、既知の脅威を約40msで遮断

顔、指、文字、数字、姿勢を調べてAI生成らしい写真を判定

校正済みの型付き判断で100件のコメントをリアルタイム審査し、費用0.002171ドル

ライブテキストを直接審査し、画像と動画はローカルOCRやモデルの説明を経由

コマンド入力中にリスクを警告し、ラベル付き200件を評価

提案された全エージェント操作を6つの安全要因で評価し、1判断0.001ドルで実行か保留を選択

汚染されたRAGコーパスの引用を選別し、エージェントが不良情報を引用するのを防止

同一基準でSupabase RLSポリシーを確認し、Jev・GPT・Geminiの漏洩検出・速度・費用を比較