在 AI、自动化开发和开源生态高度繁荣的今天，一次 npm 包更新，就足以把攻击者请进你的 CI/CD 和云账号。最新曝光的 Sha1‑Hulud供应链攻击，再次把整个行业敲醒：它不再满足于“顺手偷点凭证”，而是进化出了——可以长期潜伏在开发机和 CI/CD 的 持久化后门覆盖 AWS / GCP / Azure 的 多云凭证批量窃取针对 Azure DevOps 的 特权提升与网络控制绕过在偷不

为了训练并构建一个可用的AI，我们可能需要使用向量数据库，这些数据库专门用于存储和处理向量数据，对于AI模型尤其重要，特别是在相似度搜索等任务中。常见的向量数据库有Redis、PostgreSQL等。我们还需要训练框架来训练AI模型，帮助开发者高效地创建和训练深度学习模型，例如PyTorch、TensorFlow等。最后，推理服务器可以让我们开箱即用一些预训练的模型，例如Ollama、LLaMA等

随着数字化转型的加速，网络安全已经成为各行各业的重要议题。在此过程中，IEC 62443系列标准，特别是IEC 62443-4，作为全球工业控制系统（ICS）和自动化控制系统（IACS）网络安全的国际标准，逐渐发挥了重要作用。这一标准不仅专注于工业控制系统的安全性，还为智能制造、物联网（IoT）、AIoT等领域提供了可行的安全设计理念。IEC 62443-4的开发最佳实践远远超出了工业控制系统的范

Redis 8.4 在性能与开发体验上全面升级，并引入全新的混合搜索能力，让构建 AI 应用的速度和便捷性再上一个台阶。其推出的混合搜索（hybrid search）功能，将全文搜索与向量搜索融为一体，实现更灵活、更智能的查询，同时在性能与内存利用率上带来显著提升。通过对 Redis Streams 逻辑的优化和一系列新增原子操作，Redis 在大规模场景下的运维也变得更加简单可靠。

在掌握了 Redis 的所有核心数据结构和高级特性后，我们面临最后一个关键挑战：如何让 Redis 在生产环境中不宕机？单点 Redis 实例一旦故障，将导致整个应用不可用。这就是 Redis高可用（High Availability）和集群（Cluster）架构要解决的根本问题。​本篇读者收益深入理解 Redis主从复制哨兵模式（Sentinel）和集群模式（Cluster）的架构原理。掌握使用

两种攻击都避开了传统依赖敏感词检测、简单格式识别的防护方式，揭示了当前大模型安全策略的固有缺陷。Echo Chamber 攻击瞄准了大模型对上下文依赖的特性，暴露了当前对齐方法中对多轮对话语义累积风险评估的缺失；EchoGram 攻击则指出主流防护用的 LLM 审核模型与分类模型过度关注核心文本语义，对尾部附加token的权重分配过低，未能识别“恶意核心+无害后缀”的组合攻击模式。

两种攻击都避开了传统依赖敏感词检测、简单格式识别的防护方式，揭示了当前大模型安全策略的固有缺陷。Echo Chamber 攻击瞄准了大模型对上下文依赖的特性，暴露了当前对齐方法中对多轮对话语义累积风险评估的缺失；EchoGram 攻击则指出主流防护用的 LLM 审核模型与分类模型过度关注核心文本语义，对尾部附加token的权重分配过低，未能识别“恶意核心+无害后缀”的组合攻击模式。

Redis 曾是开源世界的明星。它以极简的内核、惊人的性能和清晰的 API 设计，成为全球缓存与内存数据库的事实标准。无论是初创项目还是大型云平台，Redis 几乎是标配组件。然而，从 2024 年初开始，一场关于「Redis 许可证变更」的风波在全球技术圈持续发酵。这场风波不仅改变了 Redis 的法律地位，也撼动了整个基础软件行业对于“开源商业模式”的信任与理解。本篇文章将系统梳理 Redis

随着人工智能（AI）技术的快速发展，企业在利用AI带来效率和创新优势的同时，也不可避免地面临着各种安全威胁。AI模型的复杂性与其广泛的应用领域使其成为潜在的攻击目标，而云计算与AI的深度融合进一步增加了数据和计算资源的安全风险。因此，为了确保AI技术能够在合规与安全的框架下应用，企业必须构建一套系统化的AI安全管理体系，从AI模型的算法层面到云生态环境，全面防范与管理AI应用中的各类安全风险。

随着人工智能（AI）技术的快速发展，企业在利用AI带来效率和创新优势的同时，也不可避免地面临着各种安全威胁。AI模型的复杂性与其广泛的应用领域使其成为潜在的攻击目标，而云计算与AI的深度融合进一步增加了数据和计算资源的安全风险。因此，为了确保AI技术能够在合规与安全的框架下应用，企业必须构建一套系统化的AI安全管理体系，从AI模型的算法层面到云生态环境，全面防范与管理AI应用中的各类安全风险。