Jev et CodeGraph pour la revue de sécurité
Le projet typesafe-security-review combine les jugements probabilistes de Jev avec un graphe de code et des données OWASP/CWE pour un scan de sécurité peu coûteux.
Performance du modèle Jev dans la détection de phishing
davepoon a testé Jev sur 200 e-mails de phishing réels de 2025 : Jev en a détecté 181 (contre 9 pour l'ancien filtre) à 262 ms par e-mail ; il a aussi signalé 9 e-mails normaux sur 200 (ancien filtre : 1).
Decision models for content moderation? I put Jev on phishing 200 real phishing emails from 2025 Our old keyword filter caught 9 Jev caught 181 20x more, at 262 ms an email It also flagged 9 of 200 normal emails (the old filter: 1)
· 1 likesOpen on X
More like this
Jev offre des résultats 5 fois moins chers et plus précis dans les pipelines de sécurité
Un utilisateur partage son expérience d'utilisation de Jev dans un pipeline de sécurité : plus de 5 fois moins cher, plus rapide et plus précis que des modèles plus petits et moins performants.
Cas d'usage et démo de Jev en sécurité IA
Présente des cas d'usage et une démo de Jev en sécurité IA, exploitant son modèle de choix et de probabilité avec Unity AI Gateway et MLflow.
