人工智能和大数据

2026-01-16andy阅读(31)评论(0)

引言：多Agent系统中的信任挑战 随着大模型（LLMs）驱动的Agent技术快速发展，构建复杂的多Agent系统（MAS）已成为AI应用部署的新趋势。然而，当多个自治Agent在分布式环境中协作时，最核心的挑战是如何确保它们之间通信的安全...

2026-01-16andy阅读(31)评论(0)

如何利用向量数据库的访问控制机制保护RAG中的敏感文档 导语 检索增强生成（RAG）系统是构建现代知识型AI应用的核心范式。然而，在企业级部署中，安全性是一个巨大的挑战。如果将敏感和非敏感文档混合存储在同一个向量索引中，没有适当的访问控制，...

2026-01-15andy阅读(30)评论(0)

在AI模型部署中，特别是涉及LLM的对话应用，敏感信息泄露（如个人身份信息 PII, Personally Identifiable Information）是一个重大的安全和合规风险。无论是用户在Prompt中误输入PII，还是LLM在生...

2026-01-15andy阅读(35)评论(0)

随着大型语言模型（LLM）被广泛应用于企业级服务和数据处理，建立一个健壮的隐私影响评估（PIA）流程变得至关重要。与传统软件不同，LLM面临独特的隐私挑战，包括训练数据泄露（Memorization）、提示词（Prompt）中的敏感信息暴露...

2026-01-14andy阅读(41)评论(0)

随着LLM在各个行业的广泛应用，确保模型输出内容的真实性（Provenance）和完整性（Integrity）变得至关重要。用户必须能够验证接收到的文本确实是由声称的模型服务生成的，且内容未被篡改。本文将深入探讨如何结合AI基础设施和标准数...

2026-01-14andy阅读(34)评论(0)

简介：RAG系统中的数据隐私挑战 检索增强生成（RAG）系统通过从私有语料库中检索相关信息来增强大型语言模型（LLM）的回复质量。然而，当RAG系统应用于企业级或多租户场景时，数据隔离和隐私保护成为一个关键的架构问题。 如果用户A的查询不小...

2026-01-13andy阅读(35)评论(0)

引言：模型窃取与防御的必要性 数据提取攻击（Data Extraction Attacks），也称为模型窃取（Model Stealing），是指恶意用户通过查询公开的机器学习API，收集输入-输出对，并利用这些数据训练一个功能相似的“代理...

2026-01-13andy阅读(40)评论(0)

随着大型语言模型（LLM）的广泛应用，模型部署不仅仅是追求高性能和低延迟，数据治理和法律合规性已成为AI基础设施必须解决的关键挑战。尤其是《通用数据保护条例》（GDPR）和《加州消费者隐私法案》（CCPA）等法规，要求企业必须保护用户在与A...

2026-01-12andy阅读(33)评论(0)

在训练大型语言模型（LLM）时，数据泄露是一个核心风险。强大的模型往往会“记忆”训练集中的特定样本，导致敏感的个人信息（PII）被恶意重构或提取。为了解决这一问题，差分隐私随机梯度下降（Differential Private Stocha...

2026-01-12andy阅读(33)评论(0)

在部署高价值的AI模型（尤其是大型语言模型LLMs）时，API的访问控制是基础设施中至关重要的一环。不加限制的访问不仅可能导致高昂的计算成本，更可能暴露服务稳定性问题，并允许恶意用户通过自动化手段系统性地进行知识提取（即窃取模型的训练成果）...