人工智能和大数据

2026-01-04andy阅读(84)评论(0)

在AI基础设施和数据管道维护中，我们经常需要对大型日志表或特征表进行数据清理操作。当尝试使用子查询（Subquery）来确定需要删除的行时，MySQL用户可能会遇到一个经典的错误：“You can’t specify targe...

2026-01-04andy阅读(85)评论(0)

引言：RAG面临的“检索投毒”威胁 检索增强生成（RAG）架构通过结合大语言模型（LLM）的推理能力和外部知识库的实时信息，极大地提升了模型响应的准确性和时效性。然而，RAG的安全性高度依赖于其检索到的数据的质量和信任度。当攻击者能够向知识...

2026-01-04andy阅读(81)评论(0)

如何利用分级审核策略高效过滤LLM的毒性输出？ 随着大型语言模型（LLM）在生产环境中的广泛应用，确保模型输出的安全性和合规性成为了AI基础设施中的核心挑战。用户可能通过提示注入（Prompt Injection）诱导模型生成仇恨言论、暴力...

2026-01-03andy阅读(82)评论(0)

在大型语言模型（LLM）的部署中，提示注入（Prompt Injection）是一种严重的安全威胁。它允许攻击者通过恶意输入劫持模型的行为，可能导致数据泄露、权限提升或服务滥用。为了应对这一挑战，我们需要一个实时、可靠的监控系统来快速识别和...

2026-01-03andy阅读(78)评论(0)

如何设计一个多层防御的鲁棒系统提示以防止大模型越狱攻击 在模型部署中，系统提示（System Prompt）是AI基础设施安全性的第一道防线。然而，仅仅依靠一段文本指令很难抵御日益复杂的“越狱”（Jailbreaking）和“提示注入”（P...

2026-01-02andy阅读(88)评论(0)

在AI基础设施部署中，Kubernetes是核心调度层，而RKE（Rancher Kubernetes Engine）是快速部署K8s集群的强大工具。然而，RKE对底层依赖，尤其是Docker运行时版本，有着严格的限制。当遇到 Unsupp...

2026-01-02andy阅读(75)评论(0)

深入理解DPO：高效RLHF的替代方案 在使用开源大型语言模型（LLMs）时，安全性和伦理对齐是模型部署前必须解决的核心问题。传统上，我们使用基于强化学习的人类反馈（RLHF），例如近端策略优化（PPO）。然而，PPO存在计算资源消耗巨大、...

2026-01-02andy阅读(173)评论(0)

在AI模型部署中，尤其是大型语言模型（LLM）的应用场景下，输入安全（如提示注入Prompt Injection、恶意代码注入）是一个核心挑战。传统的单模型部署方式，要么需要将昂贵的大模型用于安全过滤（资源浪费），要么采用简单的硬编码规则（...

2026-01-01andy阅读(186)评论(0)

为什么需要双层防御？ 提示注入（Prompt Injection, PI）是目前LLM应用面临的最严重的安全威胁之一。攻击者通过操纵输入，试图让LLM忽略开发者提供的系统指令（System Prompt），从而执行恶意或未经授权的任务。 仅...

2026-01-01andy阅读(179)评论(0)

如何通过通用对抗性后缀（GCG）分析与防御大型语言模型的越狱攻击 大型语言模型（LLMs）的安全对齐是一个核心挑战。尽管开发者投入了大量精力来对模型进行安全训练和红队测试（Red Teaming），恶意用户仍能通过构造精巧的“输入扰动”来诱...