人工智能和大数据

2026-01-18andy阅读(140)评论(0)

多模态大型语言模型（MLLM），例如GPT-4V或开源的LLaVA，结合了强大的视觉理解和语言生成能力。然而，正如传统的计算机视觉模型一样，MLLM也容易受到“对抗性攻击”的影响。这些攻击通过向图片添加人眼难以察觉的微小扰动（即对抗性像素）...

2026-01-17andy阅读(140)评论(0)

引言：为什么Agent的工具调用需要“双重保险”？ 在AI Agent的生产部署中，工具调用（Tool Use）是核心功能，但也是最大的安全隐患和可靠性挑战。LLM可能会因幻觉（Hallucination）生成无效、格式错误的参数，或者尝试...

2026-01-17andy阅读(146)评论(0)

随着AI Agent从研究走向实际部署，确保其自主行动的可控性和安全性变得至关重要。一个“失控”的Agent可能导致计算资源耗尽、执行危险操作或产生不可逆的错误。因此，在Agent的执行循环中植入一个可靠的“紧急停止”（E-Stop）机制和...

2026-01-16andy阅读(163)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(141)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(162)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(155)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(176)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(141)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(168)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...