登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
这种审视不再依赖于用户“记得什么”（容易被窃取的静态知识），而是依赖于用户“是如何操作的”（难以模仿的动态行为）。强迫模型学习更深层的、难以伪造的特征（如手指按压屏幕时的微观电容变化纹理，这是脚本无法模拟的）。的思路，将用户的击键序列视为一种“语言”，利用 Masked Language Model (MLM) 预训练任务，让模型学习用户行为的深层语法。当你在手机屏幕上滑动（Swipe）或点击（T
一位普通本科转行网络安全5年的从业者分享经验：目前月薪2W+，但提醒行业门槛已提高，需要扎实技能而非简单考证。文章推荐了零基础友好的学习平台（Hacksplaining、Try Hack Me）、进阶实战平台（Hack The Box、CTF训练站）以及优质视频教程资源（The Cyber Mentor等频道）。作者强调网络安全行业更看重实际能力而非学历，建议有意者保持耐心、注重实践，同时提供了包
摘要： 在AI流量爆发背景下，GEO（地理搜索优化）成为企业精准获客的关键工具。本文以头部服务商E搜即达为例，剖析行业痛点与解决方案：1. 技术适配：自主研发双引擎系统，解决第三方算法依赖问题，客户排名波动低于行业水平；2. 效果交付：通过数据可视化和分阶段目标管理，提升客户信任与续费率；3. 客户留存：构建“基础+增值+定制”多元盈利模式，行业方案复用降低教育成本；4. 代理扶持：提供全链路赋能
摘要：本文针对中小企业HarmonyOS应用开发效率低下的痛点，提出基于HarmonyOS 6.0+的PC端低代码开发平台解决方案。平台采用可视化拖拽引擎、跨端代码生成器等核心技术，实现组件化复用、多端统一渲染和业务逻辑编排。开发过程涵盖环境搭建、拖拽交互、代码生成、性能优化等关键环节，通过组件注册、元数据管理等技术实现"所见即所得"的开发体验。测试验证表明，平台能显著降低开发
场景推荐策略日常开发使用-dev后缀，自动清理 7 天前版本A/B 测试为每个实验分配独立版本号 + 标签生产发布仅允许x.y.z-prod格式，需人工审批灾难恢复保留至少 3 个历史生产版本🔑核心原则版本即代码（Version as Code）—— 模型版本应像 Git 分支一样被管理。在 AI 工程化时代，模型版本管理不再是“可选项”，而是“基础设施”。CANN 通过ops-nn工具链，为昇
软件测试公众号爆款内容聚焦三大赛道：AI工具评测（占流量60%+）、精准测试案例（年增40%）和职业发展趋势（增速超40%），均强调专业深度与实操性。AI美学评估工具成为测试新焦点，可量化评估跨文化审美一致性，解决全球化测试痛点。内容创作建议融合AI工具与专业视角，采用"痛点+工具+案例"框架，结合可下载资源提升传播力。案例显示经AI辅助优化的文章阅读量可达1.2万，分享率提升
纳米机器人协同路径规划面临动态任务调度、多机冲突和环境适应性的技术挑战，需高精度仿真工具验证算法性能。主流验证工具中，SwarmSim-ROS2适合工业场景，Gazebo插件适用于医疗仿真，PSO-EKF平台在多机协同定位表现优异。以仿鱼机器人药物递送为例，测试流程需验证群体聚散行为和贴附精度。AI驱动可提升测试效率，2026年趋势聚焦群体智能和合规性测试。建议根据场景选择工具，复用测试案例并持续
摘要：针对地铁楼梯摔倒事故频发问题，北京地铁10号线国贸站试点部署"手未扶楼梯识别系统"。该系统采用视觉分析技术，通过骨骼关键点追踪判断乘客是否扶扶手，触发温和语音提示而不存储人脸信息。试点3个月后，楼梯摔倒事件下降65%，老年乘客满意度达94%。该系统入选北京市"适老化服务创新案例"，并计划推广至50个重点车站，体现了技术赋能与人文关怀的结合。（149字）
通过。
摘要：杭州市拱墅区德胜新村高空抛物AI预警系统有效解决社区安全隐患。该系统通过计算机视觉技术实现物体轨迹精准识别，误报率仅2.3%，部署3个月后事件发生率下降78%。方案注重隐私保护，采用边缘计算处理数据，符合法规要求。实施后居民安全感提升至91.3分，物业成本年节省7.8万元，并形成"预警-教育-整改"的治理闭环。该案例已纳入浙江省未来社区建设标准，计划推广至全省500个老旧
不仅仅是一个简单的驱动封装库，它通过精巧的跨进程内存管理和严谨的安全审计机制，为开发者提供了一个既高效又安全的 AI 运行环境。在当前的 AtomGit 仓库中，我们可以看到社区对于内存管理效率的持续优化。随着昇腾生态的扩大，跨容器、跨虚拟机的内存安全共享将成为下一个挑战。作为 CANN 架构的重要组成部分，将持续演进，为异构计算提供坚实的基础。CANN 组织主页ascend-host-runti
摘要： AI同步引擎通过三层自动化架构解决文档与测试脚本版本割裂问题：智能感知变更、动态重构脚本及合规自校验。实证显示，某证券系统部署后文档延迟率下降94%，缺陷逃逸率降低80%。2026年建议集成Apifox等工具，设置CI/CD校验关卡，并预判大模型将实现端到端自动化，人力投入缩减至20%以下。核心价值在于同步效率提升与合规风险防控。
本地运行并不意味着绝对安全。当你为了省事，给一个语言模型赋予访问你生产环境服务器或加密钱包的权限时，你实际上是在和一个潜在的「超级实习生」共享你的命门。如果你非要在自己的主力机上运行这些甚至不稳定的 AI 代理，至少请把它们扔进虚拟机（VM）里，或者像一些极客建议的那样，专门买一台只有物理网络连接的旧电脑折腾。毕竟，在这个连文档里的代码都不一定是安全的年代，保持一点「技术洁癖」或许能帮你保住私房钱
AI 可以帮你写 Boilerplate（样板代码），但不能替你思考。当你的代码库里充满了TODO而你却选择视而不见，甚至试图删除注释来掩盖时，你就已经不再是一个工程师，而成了一个代码的搬运工。至于那个号称「后量子加密」的 Matrix 服务器，目前最靠谱的功能，大概就是教大家如何优雅且自欺欺人地「清理代码注释」了。
本文将深入CANN仓库的`security/`、`trust/`模块源码、可信执行环境集成与安全策略引擎，首次系统性解构其如何在昇腾AI软件栈中构建“天生可信”的AIGC基础设施，并探讨这一能力对全球AI安全治理的战略价值。
本文将深入CANN仓库的安全模块源码、加密原语与审计日志，首次系统性解构其如何通过**模型完整性保护、推理过程隔离、输入可信验证、输出合规过滤与硬件级可信根**五大支柱，打造“即使被入侵也无法作恶”的AIGC防御体系。
本文深入解析CANN项目中卷积算子的安全校验机制，重点探讨conv2d_validator.cpp实现的三层防护体系：编译期静态检查、运行时动态验证和异常安全处理。通过ACL_CHECK_SHAPE宏的展开机制分析，展示了零运行时开销的错误检测技术，并提供了完整的测试用例与性能数据，证明分层校验策略可有效平衡安全与性能。文章还包含企业级实践方案，如分布式环境校验、内存越界诊断工具等，为AI工程化部
本文介绍了CANN生态中的cann-security-module威胁检测功能，涵盖威胁识别、分析和响应三个方面。在威胁识别部分，详细解析了基于签名的检测（通过特征匹配识别已知威胁）和基于行为的检测（通过异常行为分析识别潜在威胁）两种方法，并提供了相应的C语言实现代码示例。文章旨在帮助开发者理解如何通过cann-security-module的安全功能来保护AI应用免受恶意攻击、数据篡改等威胁，确
本文介绍了CANN生态系统中cann-security-module的身份认证功能，重点分析了密码认证和令牌认证两种主要认证方法。在密码认证方面，通过盐值生成、密码哈希计算和用户数据库管理实现安全认证；令牌认证则通过随机令牌生成、有效期管理和令牌数据库验证确保访问安全。这些认证机制共同构成了CANN生态的安全保障体系，为AI应用提供了可靠的身份验证和访问控制基础。文章还提供了相关CANN组织链接和
本文介绍了CANN生态系统中cann-security-module的身份认证功能，重点分析了密码认证和令牌认证两种方法。密码认证通过存储用户密码哈希和盐值进行验证，令牌认证则通过生成随机令牌并设置有效期来确保安全性。文章提供了两种认证方式的C语言实现代码示例，展示了用户添加、令牌生成和验证等核心功能。这些认证机制为AI应用提供了基础安全保障，防止未授权访问并保护系统资源。
AI 安全不是附加功能，而是系统基石。CANN TADS 通过编译器-运行时协同设计，将防御能力“编织”进 AI 的每一层，让开发者无需成为安全专家，也能构建可信智能系统。在 AI 深度融入社会的今天，这既是技术责任，也是商业护城河。cann组织链接：https://atomgit.com/cannops-nn仓库链接：https://atomgit.com/cann/ops-nn。
本文介绍了CANN生态中cann-security-module的审计日志功能。审计日志主要用于安全监控、威胁检测、事件追踪和合规审计，包含访问日志、操作日志、错误日志和安全日志等类型。文章详细解析了日志记录的实现，包括日志结构定义、日志级别分类以及日志查询功能，展示了如何通过代码实现日志的创建、记录和写入文件等核心功能。这些审计日志机制为AI应用开发提供了重要的安全保障。
摘要：大模型微调中常见的OOM问题往往源于对显存消耗的线性误判。batch size和sequence length并非独立变量，而是相互放大的乘法因子。关键发现包括：1）sequence length会平方级增加attention显存；2）反向传播阶段显存消耗骤增；3）显存分配存在临界点；4）梯度累积无法缓解length导致的OOM。工程建议：优先缩短sequence length而非减小bat
自演化编译器不是取代人类，而是将专家从重复劳动中解放，聚焦更高层次的创新。CANN 的 SEC 架构标志着 AI 编译器从“工具”迈向“智能体”，开启基础设施自主进化的时代。cann组织链接：https://atomgit.com/cannops-nn仓库链接：https://atomgit.com/cann/ops-nn。
当85%的对抗攻击成功率降至3.2%，当隐私泄露风险从63%压缩至5.1%——CANN全栈安全引擎正在将“安全焦虑”转化为“信任基石”。真正的安全智慧，是让防护融入智能的血脉；真正的工程温度，是在每一次梯度更新中守护隐私的尊严，在每一次水印嵌入中捍卫创造的价值。ops-nn仓库中的每一条安全规则，都在为AI的可信未来铺就道路。你的安全守护之旅4️⃣ 贡献方案：提交经验证的安全方案（带攻击成功率/隐
AI 的未来不仅是“更智能”，更是“更可信”。CANN 通过密码学、硬件安全与系统设计的深度融合，为开发者提供了一套开箱即用的可信 AI 能力。在这个数据即资产的时代，安全不是附加功能，而是基础设施。cann组织链接：https://atomgit.com/cannops-nn仓库链接：https://atomgit.com/cann/ops-nn。
在移动开发领域，我们总是面临着选择与适配。今天，你的Flutter应用在Android和iOS上跑得正欢，明天可能就需要考虑一个新的平台：HarmonyOS（鸿蒙）。这不是一道选答题，而是很多团队正在面对的现实。Flutter的优势很明确——写一套代码，就能在两个主要平台上运行，开发体验流畅。而鸿蒙代表的是下一个时代的互联生态，它不仅仅是手机系统，更着眼于未来全场景的体验。
当41%的延迟波动收敛至3.1%，当1.2秒的端云切换压缩至0.3秒——CANN全场景推理引擎正在将“推理不确定性”转化为“体验确定性”。真正的推理智慧，是让智能在每一毫秒中精准绽放；真正的工程温度，是在每一次延迟波动中看见道路的安全，在每一次无缝切换中守护用户的信任。ops-nn仓库中的每一条推理规则，都在为智能与世界的每一次握手铺就道路。你的全场景推理之旅4️⃣ 贡献方案：提交经验证的推理优化
安全
——安全
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
2048 AI社区
昇腾开源生态专区
人工智能6S服务平台
