随着AI技术的不断发展，LLM已经成为了我们日常生活的一部分。但当我们享受它带来的便利时，也不能忽视它可能带来的安全风险。**AI不会背叛你，但它的“记忆”**需要我们小心照料。希望通过这篇文章，你能够意识到敏感信息泄露的风险，并采取有效的防护措施，确保AI成为我们最值得信赖的助手，而不是潜在的风险源。

MCP，全称是 Model Context Protocol，是一种用于配置分发的 gRPC 协议，最初被 Istio 引入，用于把配置从 control plane 推送到 data plane。简单来说，它让你可以通过 gRPC 发送一大堆“配置资源”（例如服务发现、路由规则、安全策略等）给一个客户端。客户端接收之后就可以更新本地的服务网格配置。虽然 MCP 后来被 xDS 替代，但了解它仍有

摘要：OWASP发布的LLM应用十大安全风险列表(LLM Top 10)针对大语言模型应用的新型安全威胁提供了系统指南。该榜单包含提示注入、训练数据中毒、敏感信息泄露等10大关键风险，并提出了防御建议：重构prompt模板、输出无害化处理、最小权限设计等。作为AI应用安全设计的重要参考，该指南帮助开发者打造可信可控的LLM系统，助力安全思维在AI时代的落地实践。（149字）

技巧描述💥 找“最宽”火焰，锁定主要瓶颈函数📈 查“上游调用链”，找出是谁触发的🔬 看“热点函数的下游”，是不是内部有隐藏逻辑🧹 如果是 Heap 火焰图，关注有没有没释放的结构体。

PARAM_MISSING(10001, "参数缺失"),TOKEN_EXPIRED(20004, "Token 已过期"),MODEL_TIMEOUT(30001, "模型响应超时"),PLUGIN_ERROR(40003, "插件处理异常"),INTERNAL_ERROR(50001, "系统异常");

摘要：OWASP发布的LLM应用十大安全风险列表(LLM Top 10)针对大语言模型应用的新型安全威胁提供了系统指南。该榜单包含提示注入、训练数据中毒、敏感信息泄露等10大关键风险，并提出了防御建议：重构prompt模板、输出无害化处理、最小权限设计等。作为AI应用安全设计的重要参考，该指南帮助开发者打造可信可控的LLM系统，助力安全思维在AI时代的落地实践。（149字）

APIsec 的事情告诉我们：“测试不是没有责任的游乐场，而是必须受控的实验室。企业的安全短板，往往不是在最硬的地方，而是在“你以为不重要”的地方。当你在写一个“方便调试”的接口时，也许你正在给未来埋一个舆论炸弹。

本文介绍了使用Docker Compose快速部署Dify AI平台的方法。主要步骤包括：克隆最新版本代码、配置环境变量并启动容器（包含3个核心服务和6个依赖组件）。文档详细说明了访问初始化页面、运维管理、模型接入（特别是Ollama本地模型配置）以及离线部署要点。同时提供了K8s/Helm等可选部署方式，并汇总了端口冲突、文件大小限制等常见问题的解决方案。文中多次引用官方文档和GitHub资源，

本文介绍了使用Docker Compose快速部署Dify AI平台的方法。主要步骤包括：克隆最新版本代码、配置环境变量并启动容器（包含3个核心服务和6个依赖组件）。文档详细说明了访问初始化页面、运维管理、模型接入（特别是Ollama本地模型配置）以及离线部署要点。同时提供了K8s/Helm等可选部署方式，并汇总了端口冲突、文件大小限制等常见问题的解决方案。文中多次引用官方文档和GitHub资源，

摘要： 随着软件复杂度激增，传统人工代码审计已无法应对千万行代码的安全挑战。大模型（LLM）通过语义理解与静态分析（SAST）的深度融合，重构代码审计范式：静态层精确定位缺陷，模型层解析漏洞上下文并生成修复建议，实现"检测-理解-修复"闭环。其核心价值在于通过逻辑推理降低误报率（如识别隐藏的输入校验），并输出带自然语言解释的智能报告。系统持续学习人工反馈，形成企业私有知识库，推