andy的文章

2025-12-13andy阅读(19)评论(0)

在管理WordPress站点时，尤其是在基于Linux的AI基础设施或云主机上部署时，我们经常遇到一个恼人的问题：安装或更新插件/主题时，系统不会直接写入文件，而是弹出一个“连接信息”（Connection Information）窗口，要...

2025-12-13andy阅读(25)评论(0)

在AI模型部署中，保证模型对恶意输入的鲁棒性是基础设施层面的关键挑战。对抗性攻击（Adversarial Attacks）利用微小的、人眼难以察觉的扰动来使模型做出错误判断。输入转换（Input Transformation）是一种高效的防...

2025-12-13andy阅读(27)评论(0)

深入理解防御蒸馏（Defensive Distillation） 防御蒸馏（Defensive Distillation, DD）是一种旨在提高深度学习模型对对抗性攻击（Adversarial Attacks）鲁棒性的技术。它由Papern...

2025-12-12andy阅读(27)评论(0)

在构建AI模型部署所需的Docker镜像时，我们经常需要添加第三方PPA（Personal Package Archives）来获取特定版本的工具链或驱动，例如用于CUDA、特定Python版本或深度学习框架的依赖。然而，像add-apt-...

2025-12-12andy阅读(24)评论(0)

对抗训练（Adversarial Training, AT）是提高深度学习模型鲁棒性的黄金标准方法。然而，其代价是巨大的：相比标准训练，对抗训练通常会使计算成本增加10倍甚至更多。这种高成本主要来源于在每个训练步骤中，都需要使用梯度下降方法...

2025-12-12andy阅读(27)评论(0)

在AI模型部署到真实世界时，我们经常遇到模型在训练集上表现优异，但在生产环境（OOD, Out-of-Distribution）中性能急剧下降的问题。这通常是因为模型学习了非鲁棒特征（Non-Robust Features），即与标签存在虚...

2025-12-11andy阅读(37)评论(0)

API Aggregation是Kubernetes集群中扩展API的重要机制，它允许第三方服务（如Metrics Server、Istio或特定的Rancher组件）将它们的API注册到主Kube-APIServer中。当Rancher启...

2025-12-11andy阅读(33)评论(0)

在使用Rancher Kubernetes Engine (RKE) 部署或升级集群时，尤其是在节点被替换或主机名发生变化后，用户可能会遇到一个令人困惑的错误：Error getting node xxx not found。尽管这个节点可...

2025-12-11andy阅读(31)评论(0)

推荐系统是许多互联网产品的核心组件，但它们也面临着被滥用的风险。协同过滤（CF）攻击，特别是Top-K攻击（或称Shilling Attack），旨在通过注入虚假的用户偏好数据来恶意影响推荐结果。作为AI基础设施的维护者，理解和模拟这些攻击...

2025-12-11andy阅读(28)评论(0)

简介：AI基础设施中的安全漏洞 随着语音识别（ASR）模型，如Wav2Vec2和DeepSpeech，在云端和边缘设备上的广泛部署，它们的安全性和鲁棒性变得至关重要。对抗性攻击是AI模型部署中一个被忽视但极其危险的漏洞。攻击者通过向原始音频...