2.修改指定平台的依赖: key:[tool.briefcase.app.appname.macOS、windows、linux、iOS、web、android]5.briefcase run iOS --test、 briefcase run android --test #指定平台运行测试用例。3.指定克隆仓库的路径: 如"git+https://github.com/encode/httpx

数据标注和数据预处理是数据处理过程中的两个重要环节，它们既相互区别又相互联系，共同为机器学习和其他数据驱动的任务提供高质量的数据支持，以下是具体说明：

大型语言模型 (LLM) 已成为人工智能领域的核心技术，广泛应用于自然语言理解、内容生成、智能客服等场景。然而，随着模型规模和应用范围的不断扩大，大模型的数据安全问题日益凸显。大模型的数据安全生命周期涵盖从数据采集到模型退役的全过程，每个阶段都面临独特的安全风险和挑战。在当前监管环境日益严格的背景下，如欧盟 AI 法案、中国《生成式人工智能服务管理暂行办法》等法规的出台，大模型的数据安全合规性已成

一、美国的合规性要求。

中国在 AI 安全合规领域已形成 “法律 - 标准 - 实践” 三位一体的体系。

欧盟《人工智能法案》（AI Act）是全球首部全面规范人工智能的法规，旨在平衡技术创新与风险防控，保护基本权利和民主价值。

大模型在训练过程中会“记忆”大量训练数据，攻击者可通过精心设计的提示词（Prompt）诱导模型输出这些记忆的敏感信息（如个人隐私、商业秘密、未公开文本等），实现数据泄露。常见攻击方法包括直接提示提取、越狱提示提取、CoT与越狱结合的提取和响应验证四类，具体如下：定义：攻击者通过直白的提示词，直接要求模型输出训练数据中的特定内容，利用模型对“明确指令”的服从性实现数据提取。核心原理：大模型的训练目标

国家网信办《生成式 AI 合规工具集》通过 “工具 + 标准 + 服务” 的三位一体架构，为企业提供了可落地的合规解决方案。企业需结合自身业务场景，灵活选择工具组合（如金融领域侧重公平性检测，医疗领域强化内容标识），并通过持续迭代（如每季度更新过滤词库）应对监管要求的动态变化。通过工具集的深度应用，企业可在满足合规要求的同时，加速 AI 技术的商业化落地，实现安全与创新的平衡。

摘要：成员推理攻击是通过分析模型输出推断特定样本是否属于训练数据的隐私攻击方式。根据实现方法可分为三类：(1)影子模型攻击：利用同分布数据训练相似模型构建推理规则；(2)指标指导攻击：直接分析输出指标（如置信度）差异；(3)联邦推理攻击：针对联邦学习场景分析参数更新。攻击可能导致医疗、金融等敏感数据泄露。防御措施包括模型正则化、输出扰动、梯度加密等技术，核心是削弱模型对训练数据的记忆效应。

我国对大模型安全的合规性要求已形成覆盖全生命周期的监管框架，核心围绕数据安全、算法透明、内容合规、行业适配等维度展开，同时强调技术创新与风险防控的平衡。