Cover Image

Фреймворк загального тестування для розподілу задач на основі технологій штучного інтелекту

The paper presents an adversarial testing methodology for evaluating AI-driven task routing systems. The methodology defines structured attack scenarios and strict output constraints to measure resistance against unauthorized data disclosure. To validate suggested  approach, an AI-based...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Date:2026
Author Affiliations:
  • Р.В. Слободян — Вінницький національний технічний університет
  • І.В. Богач — Вінницький національний аграрний університет
Keywords:keywords
Main Authors: Слободян, Р.В., Богач, І.В.
Format: Article
Language:English
Published: Vinnytsia National Technical University 2026
Subjects:
Інʼєкція підказки
адверсарне тестування
системи розподілу задач
великі мовні моделі
корпоративні інформаційні системи
інформаційна безпека.
Online Access:https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/870
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Optoelectronic Information-Power Technologies
Download file: Pdf

Institution

Optoelectronic Information-Power Technologies
Description
Summary:The paper presents an adversarial testing methodology for evaluating AI-driven task routing systems. The methodology defines structured attack scenarios and strict output constraints to measure resistance against unauthorized data disclosure. To validate suggested  approach, an AI-based routing solution implemented using an Salesforce Agentforce Prompt Template powered by ChatGPT 5 was tested in a controlled environment. It has been proven that using a structured approach to testing can reduce the risk of data leakage in AI-based decision support systems.
DOI:10.31649/1681-7893-2026-51-1-374-381

Similar Items