人工智能和大数据

2025-12-09andy阅读(365)评论(0)

深入理解AI防御：如何使用FGSM生成对抗性补丁 随着AI模型，特别是计算机视觉模型（如YOLO、Mask R-CNN）在自动驾驶和监控系统中的广泛应用，评估它们的鲁棒性变得至关重要。对抗性攻击（Adversarial Attacks）揭示...

2025-12-09andy阅读(382)评论(0)

在AI模型的生命周期中，数据投毒（Data Poisoning）是一种严重的供应链安全威胁。攻击者通过向训练集中植入携带“后门”触发器（Trigger）的恶意样本，使得模型在部署后对常规输入表现正常，但一旦输入中包含特定触发器，模型就会做出...

2025-12-08andy阅读(487)评论(0)

引言：编译器，AI部署的幕后英雄 在现代AI基础设施中，模型部署的速度和效率往往取决于底层的C++/CUDA代码优化。无论是使用PyTorch的TorchScript，TensorFlow的XLA，还是独立的推理引擎如ONNX Runtim...

2025-12-08andy阅读(757)评论(0)

如何解决 Windows 上 nvcc fatal: Cannot find compiler ‘cl.exe’ in PATH 的问题 在使用 NVIDIA CUDA 工具链进行模型部署或编译自定义 PyTorch...

2025-12-08andy阅读(405)评论(0)

作为AI基础设施工程师，我们经常需要在命令行中处理敏感数据，例如模型仓库的API密钥、私有云存储的凭证，或是特定的部署路径。一旦这些敏感信息意外地被记录到Shell历史文件（如~/.bash_history或~/.zsh_history）中...

2025-12-08andy阅读(392)评论(0)

1. 引言：黑盒攻击中的查询悖论 在模型部署（Model Deployment）环境中，我们通常只能通过API接口访问目标模型，即“黑盒”场景。对抗性攻击（Adversarial Attacks）在这种场景下最具挑战性，因为攻击者无法访问模...

2025-12-08andy阅读(382)评论(0)

引言：为什么需要C&W攻击？ 在AI模型部署中，模型的鲁棒性是核心挑战之一。常见的快速攻击方法如FGSM（Fast Gradient Sign Method）和其迭代版本PGD（Projected Gradient Descent）...

2025-12-07andy阅读(426)评论(0)

深入理解与实践：使用Foolbox生成L-inf PGD对抗样本 在AI模型部署到生产环境时，模型的鲁棒性（Robustness）是与准确性同等重要的指标。对抗样本（Adversarial Examples）揭示了深度学习模型的脆弱性。其中...

2025-12-07andy阅读(600)评论(0)

在AI模型部署到真实世界场景中时，一个关键的挑战是模型对于“自然损坏”（Natural Corruptions）的抵抗能力。这些损坏包括雾、雪、亮度变化、数字噪声等。ImageNet-C（ImageNet-Corrupted）基准是量化模型...

2025-12-06andy阅读(725)评论(0)

概述：理解“Healthcheck timed out”的深层原因Java应用在AI基础设施中，尤其是作为高性能推理服务（如基于Spring Boot加载大型深度学习模型）运行时，经常会遇到java.lang.IllegalStateExc...