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随着大模型在生产环境中的广泛应用,其部署运维阶段的安全问题日益凸显。与训练和推理阶段不同,部署运维阶段攻击者可能通过污染模型依赖库、劫持API接口或利用系统漏洞实施攻击,导致模型服务中断、数据泄露等问题。作为《大模型安全攻防技术》专题的收官之作,本文将深入分析大模型在部署运维阶段面临的主要攻击技术,并给出相应的防御方案,为构建安全可靠的大模型生产环境提供参考。
大模型安全攻防技术》专题的首篇文章探讨了训练阶段面临的数据投毒、后门植入等安全问题,此类问题如同模型的"基因缺陷",会在其全生命周期中产生持续影响,比如训练阶段的安全问题(如后门)可能在推理阶段被触发。具体方法如:收集人工标注的偏好数据,训练奖励模型评估输出质量,并利用强化学习微调原始模型,使其更倾向于生成符合社会价值观和用户期望的响应,从而实现模型输出的价值对齐与安全增强。在越狱攻击中,攻击者通
大模型安全攻防技术》专题,专题将从训练、推理、运维三个阶段,对大模型全生命周期的安全风险进行系统性分析。本文作为专题首篇文章,将聚焦训练阶段,探讨数据投毒、后门攻击等核心安全问题及防御方案。以GPT-4、LLaMA、DeepSeek等为代表的大语言模型正在引领人工智能领域的变革。这些模型在自然语言处理、多模态理解等方面展现出卓越的认知能力,推动着医疗、金融、教育等行业的智能化转型。据麦肯锡研究预测
大模型安全攻防技术》专题,专题将从训练、推理、运维三个阶段,对大模型全生命周期的安全风险进行系统性分析。本文作为专题首篇文章,将聚焦训练阶段,探讨数据投毒、后门攻击等核心安全问题及防御方案。以GPT-4、LLaMA、DeepSeek等为代表的大语言模型正在引领人工智能领域的变革。这些模型在自然语言处理、多模态理解等方面展现出卓越的认知能力,推动着医疗、金融、教育等行业的智能化转型。据麦肯锡研究预测
浪潮信息KOS是浪潮信息基于Linux Kernel、OpenAnolis等开源技术自主研发的一款服务器操作系统,支持x86、ARM等主流架构处理器,性能和稳定性居于行业领先地位,具备成熟的 CentOS 迁移和替换能力,可满足云计算、大数据、分布式存储、人工智能、边缘计算等应用场景需求。详细介绍见官网链接id=12126vLLM是一种用于大规模语言模型(LLM)推理的框架,旨在提高模型的吞吐量和
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目前,国内关于可信的定义为:可信计算系统是能够提供可靠性、可用性和安全性的计算机系统;国外TCG(Trusted Computing Group,可信计算组织)关于可信的定义为:一个可信的实体意味着它的行为总是以预期的方式、达到预期的目标。可信计算技术的核心是可信根。可信根即信任根,是可信计算系统中信任的起点。可信根包括3个根:可信度量根(Root of Measurement,RTM),负责完整

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