feat(ms-ai-architect): decision-b Enhet 1 — dialekt-relabel 51 filer (Kategori→Category + Sist oppdatert→Last updated), 73 byte-eksakte swaps [skip-docs]
Ren value-preserving label-relabel av de to norske header-labelene til engelsk på 51 ref-filer (22 bærer begge). Ny testet ren primitiv relabelHeaderDialect() (header-blokk-scoped, kollisjons-/multiforekomst-guard) + manifest-drevet driver relabel-dialect.mjs (frosset 51-fil-manifest, hard per-fil-invariant, idempotent, isMain-guard). **Dato:** bevisst UTE (body-template-felle → Enhet 2). Premiss-korreksjon i roadmap R22: tredje Dato-dialekt (16), 0 bold-duplikater (ikke 4), 1 datoløs (ikke 5), category-none = vindus-artefakt. test-relabel-dialect 11/11; diff +73/-73 0 linjer utover label; suite 782/782 exit 0.
This commit is contained in:
parent
5a0e8d774a
commit
e999b74eda
54 changed files with 405 additions and 75 deletions
|
|
@ -1,6 +1,6 @@
|
|||
# AI-arkitekturutredning — Mal for norsk offentlig sektor
|
||||
|
||||
**Sist oppdatert:** 2026-06-24 (v1.0)
|
||||
**Last updated:** 2026-06-24 (v1.0)
|
||||
**Målgruppe:** Løsningsarkitekter, prosjektledere og beslutningstagere i norsk offentlig sektor
|
||||
**Format:** Strukturert utredningsmal basert på utredningsinstruksen, Digdirs arkitekturprinsipper, rammeverk for digital samhandling og EU AI Act
|
||||
**Category:** Solution Architecture & Advisory
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,6 +1,6 @@
|
|||
# Alternativanalyse-metodikk — Vektet multi-kriterie-analyse (MCA)
|
||||
|
||||
**Sist oppdatert:** 2026-02 (v1.0)
|
||||
**Last updated:** 2026-02 (v1.0)
|
||||
**Målgruppe:** Arkitekter som gjennomfører AI-arkitekturutredninger for norsk offentlig sektor
|
||||
**Regulatorisk forankring:** Utredningsinstruksen (2016), DFOs veileder til utredningsinstruksen
|
||||
**Category:** Solution Architecture & Advisory
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,6 +1,6 @@
|
|||
# Kapasitet og gjennomførbarhetsvurdering — Benchmarks for AI-prosjekter
|
||||
|
||||
**Sist oppdatert:** 2026-02 (v1.0)
|
||||
**Last updated:** 2026-02 (v1.0)
|
||||
**Målgruppe:** Arkitekter og prosjektledere som vurderer gjennomførbarhet av AI-prosjekter i norsk offentlig sektor
|
||||
**Formål:** Gi konkrete benchmarks for kompetansevurdering, tidsplanvalidering, risikovurdering og MVP-avgrensning
|
||||
**Category:** Solution Architecture & Advisory
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,6 +1,6 @@
|
|||
# Diagram Prompt Templates for Imagen 3
|
||||
|
||||
**Sist oppdatert:** 2026-02 (v1.0)
|
||||
**Last updated:** 2026-02 (v1.0)
|
||||
**Målgruppe:** diagram-generation-agent
|
||||
**Format:** Prompt-maler for `mcp__mcp-image__generate_image` (Imagen 3 / Nano Banana Pro)
|
||||
**Category:** Solution Architecture & Advisory
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,6 +1,6 @@
|
|||
# Regional tilgjengelighetsverifisering — Azure AI-tjenester
|
||||
|
||||
**Sist oppdatert:** 2026-06-24 (v1.0)
|
||||
**Last updated:** 2026-06-24 (v1.0)
|
||||
**Målgruppe:** Arkitekter som verifiserer Azure-tjenestetilgjengelighet for norsk offentlig sektor
|
||||
**Datakilde:** Microsoft Learn (MCP-verifisert 2026-06-24), Azure Products by Region
|
||||
**Category:** Solution Architecture & Advisory
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,6 +1,6 @@
|
|||
# Kildesporing og antakelsesregister
|
||||
|
||||
**Sist oppdatert:** 2026-02 (v1.0)
|
||||
**Last updated:** 2026-02 (v1.0)
|
||||
**Målgruppe:** Arkitekter som utarbeider AI-arkitekturvurderinger og utredninger
|
||||
**Formål:** Sikre sporbarhet, transparens og etterprøvbarhet i arkitekturvurderinger
|
||||
**Category:** Solution Architecture & Advisory
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,7 +1,7 @@
|
|||
# Kostnadsoptimalisering i MLOps-pipelines
|
||||
|
||||
**Dato:** 2026-04
|
||||
**Kategori:** MLOps & GenAIOps
|
||||
**Category:** MLOps & GenAIOps
|
||||
**Relevans:** Azure Machine Learning, MLOps-implementering, FinOps for AI
|
||||
**Type:** reference
|
||||
**Source:** https://learn.microsoft.com/azure/machine-learning/concept-ml-pipelines
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,6 +1,6 @@
|
|||
# Feedback Loops and Continuous Improvement
|
||||
|
||||
**Kategori:** MLOps & GenAIOps
|
||||
**Category:** MLOps & GenAIOps
|
||||
**Dato:** 2026-02-04
|
||||
**Last updated:** 2026-06-24
|
||||
**Confidence:** HIGH (basert på offisiell Microsoft-dokumentasjon)
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -2,7 +2,7 @@
|
|||
|
||||
**Dato:** 2026-02-04
|
||||
**Last updated:** 2026-06-19
|
||||
**Kategori:** MLOps & GenAIOps
|
||||
**Category:** MLOps & GenAIOps
|
||||
**Konfidensgrad:** Høy (basert på 18 MCP-kilder fra Microsoft Learn)
|
||||
**Type:** reference
|
||||
**Source:** https://learn.microsoft.com/python/api/overview/azure/ai-evaluation-readme
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,6 +1,6 @@
|
|||
# Governance and Audit Trails in MLOps
|
||||
|
||||
**Kategori:** MLOps & GenAIOps
|
||||
**Category:** MLOps & GenAIOps
|
||||
**Dato:** 2026-06-19
|
||||
**Confidence:** 95% (High — bygger på offisiell Microsoft-dokumentasjon og Azure-referansearkitekturer)
|
||||
**Type:** reference
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,6 +1,6 @@
|
|||
# Inferencing Optimization and Caching
|
||||
|
||||
**Kategori:** MLOps & GenAIOps
|
||||
**Category:** MLOps & GenAIOps
|
||||
**Dato:** 2026-06-19
|
||||
**Forfattet av:** Cosmo Skyberg, Senior Microsoft AI Solution Architect
|
||||
**Type:** reference
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,7 +1,7 @@
|
|||
# Infrastructure as Code for MLOps
|
||||
|
||||
**Dato:** 2026-06-19
|
||||
**Kategori:** MLOps & GenAIOps
|
||||
**Category:** MLOps & GenAIOps
|
||||
**Forfatter:** Cosmo Skyberg, Senior Microsoft AI Solution Architect
|
||||
**Type:** reference
|
||||
**Source:** https://learn.microsoft.com/azure/aks/concepts-machine-learning-ops
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,7 +1,7 @@
|
|||
# LLM Evaluation in Production Contexts
|
||||
|
||||
**Kategori:** MLOps & GenAIOps
|
||||
**Sist oppdatert:** 2026-06-19
|
||||
**Category:** MLOps & GenAIOps
|
||||
**Last updated:** 2026-06-19
|
||||
**Confidence:** High (basert på offisiell Microsoft dokumentasjon, Microsoft Foundry SDK, og MLflow 3)
|
||||
**Type:** reference
|
||||
**Source:** https://learn.microsoft.com/azure/foundry/concepts/observability
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,6 +1,6 @@
|
|||
# Security and Access Control in MLOps
|
||||
|
||||
**Kategori:** MLOps & GenAIOps
|
||||
**Category:** MLOps & GenAIOps
|
||||
**Last updated:** 2026-06-19
|
||||
**Dato:** 2026-06-19
|
||||
**Confidence:** HIGH — Basert på offisiell Microsoft Learn dokumentasjon (8 MCP-oppslag, 16 kilder)
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,7 +1,7 @@
|
|||
# MLOps Team Collaboration and Tools Integration
|
||||
|
||||
**Kategori:** MLOps & GenAIOps
|
||||
**Sist oppdatert:** 2026-06-19
|
||||
**Category:** MLOps & GenAIOps
|
||||
**Last updated:** 2026-06-19
|
||||
**Kilde:** Microsoft Learn, Azure Architecture Center
|
||||
**Konfidensgradering:** ⭐⭐⭐⭐⭐ (Verifisert mot offisiell Microsoft-dokumentasjon)
|
||||
**Type:** reference
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,6 +1,6 @@
|
|||
# Monitoring and Observability for ML Systems
|
||||
|
||||
**Kategori:** MLOps & GenAIOps
|
||||
**Category:** MLOps & GenAIOps
|
||||
**Dato:** 2026-04
|
||||
**Kilder:** Microsoft Learn (azure-machine-learning, azure-monitor)
|
||||
**Konfidensgrad:** ⭐⭐⭐⭐⭐ (Verifisert mot offisiell Microsoft-dokumentasjon)
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,6 +1,6 @@
|
|||
# Prompt Flow and Production Deployment
|
||||
|
||||
**Kategori:** MLOps & GenAIOps
|
||||
**Category:** MLOps & GenAIOps
|
||||
**Dato:** 2026-02-04
|
||||
**Last updated:** 2026-06-19
|
||||
**Confidence:** 🟢 Høy (basert på offisiell Microsoft-dokumentasjon fra Microsoft Foundry og Azure Machine Learning)
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,7 +1,7 @@
|
|||
# Responsible AI Integration in MLOps
|
||||
|
||||
**Kategori:** MLOps & GenAIOps
|
||||
**Sist oppdatert:** 2026-06-19
|
||||
**Category:** MLOps & GenAIOps
|
||||
**Last updated:** 2026-06-19
|
||||
**Confidence:** 95% (basert på offisiell Microsoft-dokumentasjon og Azure Machine Learning-referanser)
|
||||
**Type:** reference
|
||||
**Source:** https://learn.microsoft.com/azure/machine-learning/concept-responsible-ai-dashboard
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,7 +1,7 @@
|
|||
# Anomaly Detection for AI Systems
|
||||
|
||||
**Dato:** 5. februar 2026
|
||||
**Kategori:** Monitoring & Observability
|
||||
**Category:** Monitoring & Observability
|
||||
**Målgruppe:** AI-arkitekter, DevOps-team, MLOps-ingeniører
|
||||
**Type:** reference
|
||||
**Source:** https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/anomaly-detector/overview
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,6 +1,6 @@
|
|||
# Application Insights for LLM Monitoring
|
||||
|
||||
**Kategori:** Monitoring & Observability
|
||||
**Category:** Monitoring & Observability
|
||||
**Dato:** 2026-02-05
|
||||
**Status:** Komplett
|
||||
**Type:** reference
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,7 +1,7 @@
|
|||
# Azure Monitor Setup and Configuration for AI Workloads
|
||||
|
||||
**Kategori:** Monitoring & Observability
|
||||
**Sist oppdatert:** 2026-02-05
|
||||
**Category:** Monitoring & Observability
|
||||
**Last updated:** 2026-02-05
|
||||
**Gjelder for:** Azure OpenAI, Azure AI Services, Azure AI Search, Microsoft Foundry
|
||||
**Type:** reference
|
||||
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,7 +1,7 @@
|
|||
# Custom Dashboards for AI Operations
|
||||
|
||||
**Kategori:** Monitoring & Observability
|
||||
**Sist oppdatert:** 2026-06-19 | Verified: MCP 2026-06-19
|
||||
**Category:** Monitoring & Observability
|
||||
**Last updated:** 2026-06-19 | Verified: MCP 2026-06-19
|
||||
**Brukes av:** Cosmo Skyberg, Microsoft AI Solution Architect
|
||||
**Type:** reference
|
||||
**Source:** https://learn.microsoft.com/azure/azure-monitor/visualize/workbooks-overview
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,6 +1,6 @@
|
|||
# Distributed Tracing for AI Pipelines
|
||||
|
||||
**Kategori:** Monitoring & Observability
|
||||
**Category:** Monitoring & Observability
|
||||
**Dato:** 2026-06-19
|
||||
**Status:** ✅ Komplett
|
||||
**Type:** reference
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,6 +1,6 @@
|
|||
# Log Analytics KQL Queries for AI
|
||||
|
||||
**Kategori:** Monitoring & Observability
|
||||
**Category:** Monitoring & Observability
|
||||
**Dato:** 2026-05
|
||||
**Forfatter:** Cosmo Skyberg, AI Solution Architect
|
||||
**Type:** reference
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,6 +1,6 @@
|
|||
# Token Usage Tracking and Attribution
|
||||
|
||||
**Kategori:** Monitoring & Observability
|
||||
**Category:** Monitoring & Observability
|
||||
**Dato:** 2026-06-19
|
||||
**Versjon:** 1.0
|
||||
**Type:** reference
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,8 +1,8 @@
|
|||
# DFØs 5-stegs modell for gevinstrealisering i AI-prosjekter
|
||||
|
||||
**Sist oppdatert:** 2026-02 (v1.0)
|
||||
**Last updated:** 2026-02 (v1.0)
|
||||
**Status:** Gjeldende
|
||||
**Kategori:** Norwegian Public Sector AI Governance
|
||||
**Category:** Norwegian Public Sector AI Governance
|
||||
**Konfidens:** Høy (basert på DFØ veileder og Prosjektveiviseren)
|
||||
**Type:** methodology
|
||||
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,6 +1,6 @@
|
|||
# Norske NLP-benchmarks og språkkvalitetsvurdering
|
||||
|
||||
**Sist oppdatert:** 2026-02 (v1.0)
|
||||
**Last updated:** 2026-02 (v1.0)
|
||||
**Status:** Gjeldende
|
||||
**Category:** Norwegian Public Sector AI Governance
|
||||
**Type:** reference
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,7 +1,7 @@
|
|||
# AI-trusselbibliotek for ROS-analyse
|
||||
|
||||
**Sist oppdatert:** 2026-06-18
|
||||
**Kategori:** Norwegian Public Sector AI Governance
|
||||
**Last updated:** 2026-06-18
|
||||
**Category:** Norwegian Public Sector AI Governance
|
||||
**Status:** Established Practice
|
||||
**Formål:** Strukturert trusselkatalog for ros-analysis-agent — gir deterministisk trusselidentifisering med standardverdier for sannsynlighet og konsekvens
|
||||
**Type:** methodology
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,7 +1,7 @@
|
|||
# Integrasjonsguide: ROS, DPIA og sikkerhetsvurdering
|
||||
|
||||
**Sist oppdatert:** 2026-02
|
||||
**Kategori:** Norwegian Public Sector AI Governance
|
||||
**Last updated:** 2026-02
|
||||
**Category:** Norwegian Public Sector AI Governance
|
||||
**Status:** Established Practice
|
||||
**Formål:** Veiledning for koordinering mellom ROS-analyse, DPIA og sikkerhetsvurdering — unngå duplisering, sikre dekning, og produser et sammenhengende risikovurderingsgrunnlag
|
||||
**Type:** methodology
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,7 +1,7 @@
|
|||
# MAESTRO 7-lags sikkerhetsmodell for multiagent AI-systemer
|
||||
|
||||
**Sist oppdatert:** 2026-02
|
||||
**Kategori:** Norwegian Public Sector AI Governance
|
||||
**Last updated:** 2026-02
|
||||
**Category:** Norwegian Public Sector AI Governance
|
||||
**Status:** Established Practice
|
||||
**Formål:** Strukturert sikkerhetsmodell for multiagent-orkestrering — brukes av ros-analysis-agent for dybdevurdering av agent-baserte systemer
|
||||
**Type:** methodology
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,7 +1,7 @@
|
|||
# ROS-metodikk: NS 5814, ISO 31000 og AI-spesifikke rammeverk
|
||||
|
||||
**Sist oppdatert:** 2026-06-18
|
||||
**Kategori:** Norwegian Public Sector AI Governance
|
||||
**Last updated:** 2026-06-18
|
||||
**Category:** Norwegian Public Sector AI Governance
|
||||
**Status:** Established Practice
|
||||
**Formål:** Detaljert metodikkguide for ros-analysis-agent — kobler AI-ROS til etablerte standarder og sikrer revisjonssporbarhet
|
||||
**Type:** regulatory
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,7 +1,7 @@
|
|||
# ROS-rapportmaler for AI-systemer
|
||||
|
||||
**Sist oppdatert:** 2026-02
|
||||
**Kategori:** Norwegian Public Sector AI Governance
|
||||
**Last updated:** 2026-02
|
||||
**Category:** Norwegian Public Sector AI Governance
|
||||
**Status:** Established Practice
|
||||
**Formål:** Standardiserte rapportmaler for ros-analysis-agent — Quick ROS og Full ROS
|
||||
**Type:** template
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,7 +1,7 @@
|
|||
# ROS-scoringsrubrikker (7×5)
|
||||
|
||||
**Sist oppdatert:** 2026-02 (v1.0)
|
||||
**Kategori:** Norwegian Public Sector AI Governance
|
||||
**Last updated:** 2026-02 (v1.0)
|
||||
**Category:** Norwegian Public Sector AI Governance
|
||||
**Status:** Established Practice
|
||||
**Formål:** Deterministiske rubrikker for ros-analysis-agent — erstatter vage 1-5 beskrivelser med eksakte, verifiserbare sjekkpunkter
|
||||
**Type:** methodology
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,7 +1,7 @@
|
|||
# Sektorspesifikke ROS-sjekklister for AI-systemer
|
||||
|
||||
**Sist oppdatert:** 2026-02
|
||||
**Kategori:** Norwegian Public Sector AI Governance
|
||||
**Last updated:** 2026-02
|
||||
**Category:** Norwegian Public Sector AI Governance
|
||||
**Status:** Established Practice
|
||||
**Formål:** Sektortilpassede sjekklister for ros-analysis-agent — gir sektor-spesifikk risikoidentifisering utover generell AI-risikovurdering
|
||||
**Type:** template
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,8 +1,8 @@
|
|||
# Samfunnsøkonomisk analyse med NNV-beregning for AI-prosjekter
|
||||
|
||||
**Sist oppdatert:** 2026-02 (v1.0)
|
||||
**Last updated:** 2026-02 (v1.0)
|
||||
**Status:** Gjeldende
|
||||
**Kategori:** Norwegian Public Sector AI Governance
|
||||
**Category:** Norwegian Public Sector AI Governance
|
||||
**Konfidens:** Høy (basert på DFØ veileder 2023 og Finansdepartementets R-109/21)
|
||||
**Type:** methodology
|
||||
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,6 +1,6 @@
|
|||
# EU AI Act — Annex III Sjekkliste for høyrisiko-klassifisering
|
||||
|
||||
**Sist oppdatert:** 2026-02 (v1.0)
|
||||
**Last updated:** 2026-02 (v1.0)
|
||||
**Status:** GA
|
||||
**Category:** Responsible AI & Governance
|
||||
**Hjemmel:** Regulation (EU) 2024/1689, Annex III, Article 6(2)-(3)
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,7 +1,7 @@
|
|||
# AI Center of Excellence - Building Organizational Capability
|
||||
|
||||
**Kategori:** Responsible AI & Governance
|
||||
**Opprettet:** 2026-04 | **Sist oppdatert:** 2026-06-19
|
||||
**Category:** Responsible AI & Governance
|
||||
**Opprettet:** 2026-04 | **Last updated:** 2026-06-19
|
||||
**Confidence:** HIGH (basert på Microsoft Cloud Adoption Framework og offisiell dokumentasjon)
|
||||
**Type:** reference
|
||||
**Source:** https://learn.microsoft.com/azure/cloud-adoption-framework/scenarios/ai/govern
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,7 +1,7 @@
|
|||
# AI Governance Structure - Building an Organizational Framework
|
||||
|
||||
**Dato:** 2026-02-03
|
||||
**Kategori:** Responsible AI & Governance
|
||||
**Category:** Responsible AI & Governance
|
||||
**Målgruppe:** Tekniske beslutningstakere, AI-arkitekter, governance-team
|
||||
**Oppdateringsfrekvens:** Kvartalsvis (Q1 2026)
|
||||
**Type:** methodology
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,7 +1,7 @@
|
|||
# Red Teaming AI Models - Adversarial Testing & Security
|
||||
|
||||
**Dato:** 2026-06-19
|
||||
**Kategori:** Responsible AI & Governance
|
||||
**Category:** Responsible AI & Governance
|
||||
**Målgruppe:** Arkitekter, sikkerhetsteam, AI-utviklere
|
||||
**Konfidensgrad:** ⚠️ HIGH — Basert på offisiell Microsoft-dokumentasjon (jun 2026)
|
||||
**Type:** reference
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,6 +1,6 @@
|
|||
# Adversarial Input Robustness Testing and Fuzzing
|
||||
|
||||
**Kategori:** AI Security Engineering
|
||||
**Category:** AI Security Engineering
|
||||
**Dato:** 2026-06-19
|
||||
**Status:** Aktiv
|
||||
**Type:** reference
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,7 +1,7 @@
|
|||
# AI Prompt Shield — Nettverksnivå Prompt Injection-beskyttelse
|
||||
|
||||
**Kategori:** AI Security Engineering
|
||||
**Sist oppdatert:** 2026-06-19
|
||||
**Category:** AI Security Engineering
|
||||
**Last updated:** 2026-06-19
|
||||
**Målgruppe:** Arkitekter som skal beskytte AI-systemer mot prompt injection og jailbreak-angrep
|
||||
**Status:** To separate produkter — Content Safety Prompt Shields (GA), AI Gateway Prompt Shield (Preview)
|
||||
**Type:** reference
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,7 +1,7 @@
|
|||
# Practical Red Team Operations for AI Systems
|
||||
|
||||
**Kategori:** AI Security Engineering
|
||||
**Sist oppdatert:** 2026-02-05
|
||||
**Category:** AI Security Engineering
|
||||
**Last updated:** 2026-02-05
|
||||
**Relatert:** ai-prompt-injection-defense.md, ai-jailbreak-prevention.md
|
||||
**Source:** https://learn.microsoft.com/security/ai-red-team/training
|
||||
**Type:** reference
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,7 +1,7 @@
|
|||
# Data Leakage Prevention in AI Contexts
|
||||
|
||||
**Kategori:** AI Security Engineering
|
||||
**Sist oppdatert:** 2026-06-19 | Verified: MCP 2026-06-19
|
||||
**Category:** AI Security Engineering
|
||||
**Last updated:** 2026-06-19 | Verified: MCP 2026-06-19
|
||||
**Målgruppe:** Enterprise AI architects og security teams
|
||||
**Type:** reference
|
||||
**Source:** https://learn.microsoft.com/security/benchmark/azure/mcsb-v2-artificial-intelligence-security
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,7 +1,7 @@
|
|||
# Microsoft Entra Agent ID — Zero Trust for AI-agentidentiteter
|
||||
|
||||
**Kategori:** AI Security Engineering
|
||||
**Sist oppdatert:** 2026-06-19 | Verified: MCP 2026-06
|
||||
**Category:** AI Security Engineering
|
||||
**Last updated:** 2026-06-19 | Verified: MCP 2026-06
|
||||
**Status:** Public Preview, utvidet etter Ignite 2025 (50+ nye/oppdaterte artikler i Entra Agent ID-portføljen; opt-out er midlertidig — vil bli obligatorisk for nye agenter) *(Verified MCP 2026-06)*
|
||||
**Målgruppe:** Arkitekter som skal sikre AI-agenter med dedikerte identiteter og Zero Trust-prinsipper
|
||||
**Type:** reference
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,6 +1,6 @@
|
|||
# Model Fingerprinting and Watermarking for Attribution
|
||||
|
||||
**Kategori:** AI Security Engineering
|
||||
**Category:** AI Security Engineering
|
||||
**Dato:** 2026-06-19
|
||||
**Status:** Active
|
||||
**Type:** reference
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,6 +1,6 @@
|
|||
# Secure Model Deployment and Runtime Hardening
|
||||
|
||||
**Kategori:** AI Security Engineering
|
||||
**Category:** AI Security Engineering
|
||||
**Dato:** 2026-02-05
|
||||
**Målgruppe:** Arkitekter som skal sikre AI-modeller i produksjonsmiljøer
|
||||
**Type:** reference
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,7 +1,7 @@
|
|||
# Microsoft Security Copilot — AI-drevet sikkerhetsoperasjonsplattform
|
||||
|
||||
**Kategori:** AI Security Engineering
|
||||
**Sist oppdatert:** 2026-06-19 | Verified: MCP 2026-06
|
||||
**Category:** AI Security Engineering
|
||||
**Last updated:** 2026-06-19 | Verified: MCP 2026-06
|
||||
**Målgruppe:** Sikkerhetsarkitekter og SOC-ledere som vurderer AI-assistert sikkerhetsoperasjon
|
||||
**Type:** reference
|
||||
**Source:** https://learn.microsoft.com/copilot/security/agents-overview
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,7 +1,7 @@
|
|||
# Sikkerhets-scoringsrubrikker (6×5)
|
||||
|
||||
**Sist oppdatert:** 2026-06-19 (v1.0)
|
||||
**Kategori:** AI Security Engineering
|
||||
**Last updated:** 2026-06-19 (v1.0)
|
||||
**Category:** AI Security Engineering
|
||||
**Status:** Established Practice
|
||||
**Formål:** Deterministiske rubrikker for security-assessment-agent — erstatter vage 1-5 beskrivelser med eksakte, verifiserbare sjekkpunkter
|
||||
**Type:** reference
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,6 +1,6 @@
|
|||
# Supply Chain Security for AI Models and Dependencies
|
||||
|
||||
**Kategori:** AI Security Engineering
|
||||
**Category:** AI Security Engineering
|
||||
**Dato:** 2026-06-19
|
||||
**Relatert plattform:** Microsoft Foundry, Azure Machine Learning, Azure DevOps, Microsoft Defender for Cloud
|
||||
**Type:** reference
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,7 +1,7 @@
|
|||
# Zero Trust Architecture Applied to AI Services
|
||||
|
||||
**Kategori:** AI Security Engineering
|
||||
**Sist oppdatert:** 2026-06-19
|
||||
**Category:** AI Security Engineering
|
||||
**Last updated:** 2026-06-19
|
||||
**Målgruppe:** Arkitekter som skal sikre AI-tjenester med Zero Trust-prinsipper
|
||||
**Type:** reference
|
||||
**Source:** https://learn.microsoft.com/security/zero-trust/apply-zero-trust-azure-services-overview
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,6 +1,6 @@
|
|||
# Deterministisk kostnadsberegningsmodell for AI-arkitekturvurderinger
|
||||
|
||||
**Sist oppdatert:** 2026-06 (v1.2)
|
||||
**Last updated:** 2026-06 (v1.2)
|
||||
**Status:** GA
|
||||
**Category:** Cost Optimization & FinOps for AI
|
||||
**Rolle:** Kanonisk prissannhet — eneste autoritative enhetspris-register for pluginen
|
||||
|
|
|
|||
Loading…
Add table
Add a link
Reference in a new issue