人工智能和大数据

2026-01-03andy阅读(149)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(169)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(156)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(263)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(387)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(302)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...

2025-12-31andy阅读(349)评论(0)

引言：为什么必须测试越狱抵抗力 在将大型语言模型（LLM）投入生产环境时，模型的安全性是AI基础设施工程师必须解决的首要问题。即使是经过严格对齐（Alignment）训练的模型，也可能被特定的输入序列（即“越狱”或“Jailbreak”）绕...

2025-12-31andy阅读(359)评论(0)

引言：为什么ICL是数据提取的利器？ 在大规模语言模型（LLM）的部署场景中，一项常见的任务是从非结构化文本（如邮件、合同、日志）中提取特定的、结构化的信息（如姓名、金额、日期）。传统的做法是依赖正则表达式或训练特定的命名实体识别（NER）...

2025-12-30andy阅读(368)评论(0)

多模态大语言模型（LMMs），如GPT-4V和Claude 3等，正在成为AI应用的新前沿。它们通过集成的视觉编码器（Vision Encoder）处理图像输入，并将视觉信息转化为语言模型可以理解的嵌入（Embeddings）。然而，这种跨...

2025-12-30andy阅读(177)评论(0)

在AI模型部署，尤其是大型语言模型（LLM）的场景中，输入验证和安全过滤是至关重要的防御层。许多开发者会依赖简单的关键词匹配机制来阻止恶意或不当的输入（例如，阻止“删除数据”、“系统提示”等敏感指令）。然而，攻击者通常使用一种极其简单但有效...