‌ComfyUI是一款基于节点流程的Stable Diffusion操作界面，专为图像生成任务设计。‌它通过将深度学习模型的工作流程简化为图形化节点，使用户操作更加直观和易于理解。ComfyUI提供了高度的可视化和扩展性，用户可以通过拖放操作来构建和调整图像生成流程，无需编写代码。‌作为大模型图像生成领域的最热门框架之一，其在GitHub斩获了接近7W Star，备受开发者喜爱，根据网络空间测绘数

通过标准高效的智能评估，平台能够大幅提升合规审计的效率和质量，降低企业的评估成本，帮助企业及时发现并处置潜在的个人信息安全风险，确保个人信息处理活动的合规性。平台不仅可以自动解析并比对企业提交的海量数据、提取关键信息，还能基于内置的多种智能模板，针对个保审计、PIA 评估、数据跨境风险评估等不同场景快速启动评估项目，实现 “从材料上传到合规报告一键生成” 的全流程自动化处理。在合规审计过程中，平台

首先，百度多模态内容安全解决方案采用多维度综合布控策略，通过多图像摘要、语义理解和目标检测实现跨模态安全对齐，构建了全面的跨模态一体化安全防护能力。作为AI安全领域的领军企业，百度安全将继续深耕技术创新，持续完善多模态内容安全解决方案，为行业提供更加全面、可靠的安全保障。随着多模态大模型应用的普及，内容安全面临着前所未有的挑战。百度多模态内容安全解决方案基于深厚的技术积累，融合了前沿的视觉理解技术

在开发阶段，安全智能体的引入，让代码更安全，一方面通过安全增强模式，让AI生成代码更安全，通过敏感信息脱敏，避免数据传输过程中造成泄露，另一方面可针对工程师代码自动发现和修复漏洞；他指出，百度通过将安全能力深度“左移”至研发全流程，并引入智能体技术，不仅破解了安全与效率难以兼得的传统困局，更让安全成为企业发展的内生动力。陈洋介绍，百度在研发流程各关键节点部署了具备决策与执行能力的专属智能体，比如说

例如，当一张本身无害的图片配上一段具有隐喻性的违规文字时，传统模型极易漏判，而百度大模型安全护栏能精准识别两者结合后产生的“化学反应”，有效拦截隐晦的色情、暴恐或敏感内容。对于隐蔽性极强的恶意指令，系统会结合语义分析与攻击模式识别，在模型推理前即完成风险清洗，不仅于此，这套防御体系并非静态的，它具备自适应进化能力。从云端的“红线大模型”到端侧的“离线安全算子”，百度大模型安全护栏正以立体化的防御体

本期「度安讲」技术沙龙将于12月20日在北京召开。在大模型技术快速迭代的今天，如何构建安全可靠的应用环境已成为业界关注的焦点。本次沙龙将由行业领军专家，，旨在通过专业对话与经验分享，共同描绘大模型安全发展蓝图。

此外，基于红线知识库与信任域检索增强，百度大模型安全防火墙对涉政、舆情等高敏问题提供官方口径代答，规避模型幻觉并实现正向引导。中国网络安全优秀案例征集活动由2025北京网络安全大会携手中国互联网协会、中国安全防范产品行业协会、CCF计算机安全专业委员会，以及《信息安全研究》杂志社共同开展，旨在发掘在网络安全领域具有创新性、实用性和示范价值的优秀案例，涵盖新型信息基础设施安全、实战化安全运营、新质生

WAVE SUMMIT 深度学习开发者大会 2024 由深度学习技术及应用国家工程研究中心主办，百度飞桨、文心大模型联合承办。大会将由深度学习技术及应用国家工程研究中心主任、百度首席技术官王海峰等业界重磅嘉宾领衔，将与万千开发者分享国产大模型在技术创新、产业应用、生态社区等方面的最新进展。本届大会共设 1 场主论坛、6 大平行论坛、多场 Workshop 以及展区。“智变应用 码动产业” 论坛将围

在大模型内容合规方面，百度大模型安全解决方案构建了分层分级治理的方案思路，通过语料清洗方案，基于文心大模型模型领先的内容理解能力，构建了通用的训练语料清洗模型，能够高效检出训练语料中的有害内容、无效内容及身份信息等隐私数据，从根本上提高模型生成内容的质量和安全性；针对模型输入输出侧，构建包含多语种安全、多轮对话安全、回复干预、输入安全、输出安全等多道大模型内容安全防线机制，全方位检测大模型线上服务

相比较大模型提示词注入风险，大模型高级攻击风险实施门槛更低，暴露的风险更直观。为了更好地帮助大模型开发者及时发现模型自身的风险，在对大模型的评测过程中需要包含高级攻击的评测，百度大模型内容安全评测建立了科学，全面的高级攻击分类体系与构造工具，并且提出与基础内容类别结合的方法去评测高级攻击的风险情况，从而对于被评测大模型在高级攻击方面的风险情况可以做到更细致，更准确的认知，助力企业构建平稳健康、可信