在网络连接应用场景中，使用QAT加速能够保证Nginx服务器的性能保持稳定，在线程数较低时，使用QAT加速Nginx能最大限度的调用cpu性能来保证Nginx的网络连接性能，而不使用QAT加速会导致Nginx实际调用cpu达不到预定的工作进程数，实际性能会远低于预期。测试结果：在使用QAT的情况下，OpenSSL单位时间内能够执行的签名操作数量提升约18倍，OpenSSL 库在单位时间内能够执行的

NLP入门赛：新闻文本分析—数据处理与分析

基于深度学习的文本分类学习目标了解Transformer的原理和基于预训练语言模型（Bert）的词表示学会Bert的使用，具体包括pretrain和finetune文本表示方法Part4Transformer原理Transformer是在"Attention is All You Need"中提出的，模型的编码部分是一组编码器的堆叠（论文中依次堆叠六个编码器），模型的解码部分是由相同数量的解码器的

安全管理平台是一套基于B/S架构的软件，负责针对所有受保护云主机进程安全策略的统一制定、安全事件的集中存储和分析、安全状态的统一监控；Agent部署在需要被保护的主机中，负责安全策略的执行和安全数据的采集。云峦操作系统安全防御软件企业版（以下简称“KSecure企业版”） 是一款集安全检测、安全防御、安全响应为一体，面向云主机环境的集成化、可视化的安全防护系统。以资产清点为基础，实现入侵检测、基线

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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，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《大模型安全攻防技术》专题的第二篇文章，将系统剖析推理阶段攻击技术的实现原理，并给出相应的防御方案。《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

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

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