汤不热吧
如何针对时序预测模型发起扰动攻击并评估其业务影响？
在金融、供应链和能源管理等领域，时序预测模型（如LSTM或Transformer）是核心决策依据。然而，这些模型对输入数据的微小、恶意修改异常敏感。评估时序模型的鲁棒性是模型部署阶段至关重要的环节。本文将聚焦于如何使用最经典的对抗攻击方法—...
人工智能和大数据
第75页怎样使用SMPC库（如FATE）在联合数据下安全地训练模型？
简介：联合学习与隐私保护的交汇点 随着数据隐私法规（如GDPR、CCPA）的日益严格，AI模型的训练面临着严峻的挑战。联合学习（Federated Learning, FL）允许多个数据持有方（各方数据不离开本地）共同训练一个全局模型。然而...
rancher搭建的k8s默认一个node最多创建110个pod，如何调大限制
在AI基础设施部署中，尤其是面对微服务化部署的大量模型服务（如使用KServe或VLLM部署小型专用模型）或高密度计算任务时，Kubernetes集群的节点Pod密度限制往往成为瓶颈。Rancher部署的K8s集群（通常基于RKE或RKE2...
pytorch报错:torch.nn.modules.conv.py:line 456, in _conv_forward return F.conv2d(input,weight,bias,self.stride) RuntimeError: expected scalar type Byte but found Float
在构建和部署深度学习模型时，PyTorch 的类型系统是强大且严格的。开发者经常会遇到各种 RuntimeError，其中最常见且令人困惑的一种就是类型不匹配，尤其是在进行核心算术操作（如卷积 conv2d）时。 本文将深入解析 Runti...
如何通过模型集成（Ensemble）方法提升整体鲁棒性？
如何在生产环境中高效部署模型集成（Ensemble）以提升AI服务鲁棒性 在AI模型部署中，单个模型的鲁棒性总是面临挑战，例如数据漂移、对抗性攻击或特定的边缘案例失败。模型集成（Ensemble）是一种强大的策略，它通过结合多个独立模型的预...
怎样在AI推理服务中加入对抗样本检测器进行实时监测？
导言：为什么需要实时对抗样本检测？ 随着AI模型在关键业务系统中的广泛应用，模型的安全性（尤其是对抗鲁棒性）变得至关重要。对抗样本（Adversarial Examples, AE）是经过微小、人眼难以察觉的扰动处理后的输入数据，却能导致模...
如何将模型安全防护层（Guardrails）部署为独立服务？
在复杂的AI模型部署环境中，将大语言模型（LLM）的安全防护层（Guardrails）与模型推理服务解耦，部署为一个独立的微服务是最佳实践。这种架构允许集中管理安全策略、提高策略更新速度，并确保核心模型服务不受安全逻辑复杂性的影响。 本文将...
怎样在联邦学习中检测并过滤出恶意或数据投毒的客户端？
在联邦学习（FL）的去中心化架构中，客户端是不可信的。恶意参与者（也称为拜占庭客户端，Byzantine Clients）可能会故意发送错误或毒化的模型更新（Data Poisoning或Model Poisoning），从而导致全局模型崩...
如何用PyTorch Opacus在训练过程中实现差分隐私保护？
简介：差分隐私与Opacus 在模型训练中保护用户数据隐私是AI基础设施面临的关键挑战。差分隐私（Differential Privacy, DP）提供了一种量化的、数学上可证明的隐私保护机制。实现DP-SGD（Differentially...
怎样在模型部署前进行鲁棒性微调以增强对常见攻击的抵抗力？
在将AI模型投入生产环境（特别是安全敏感领域，如自动驾驶或金融欺诈检测）之前，模型的鲁棒性是部署成功的关键因素。近年来，对抗性攻击（Adversarial Attacks）的威胁日益凸显，攻击者通过对输入数据添加人眼难以察觉的微小扰动（Pe...