汤不热吧

2026-01-15andy阅读(78)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(86)评论(0)

作为站长，我们常常在公有云虚拟机或 VPS 上部署基于 Java 的 Web 应用（如 Spring Boot, Tomcat）。在高并发环境下，如果不对共享变量进行适当处理，极易发生“脏读”或“数据不可见”的问题。这不仅会导致用户体验下降...

2026-01-15andy阅读(78)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(81)评论(0)

对于运行在VPS或公有云虚拟机上的Java应用来说，理解JVM（Java虚拟机）如何管理类是优化性能和排查启动问题的关键。Java类的生命周期涉及五个核心阶段：加载、连接、初始化、使用和卸载。 本文将重点关注其中最关键且最易操作观察的阶段：...

2026-01-14andy阅读(83)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(89)评论(0)

对于运行在VPS或云虚拟机上的Java应用来说，合理设置线程池大小是性能优化的关键一步。线程池设置得太小会导致任务排队和处理速度慢（线程饥饿），设置得太大则会浪费系统资源，增加线程上下文切换的开销，反而降低性能。 科学设置线程池大小的核心原...

2026-01-14andy阅读(74)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(93)评论(0)

OpenResty 是高性能 Web 平台，它通过将强大的 LuaJIT 嵌入到 Nginx 核心中，使得个人站长和企业用户能够编写高度定制化的逻辑来处理请求、管理流量和优化性能。本文将聚焦于 OpenResty 中最常用的几个配置参数以及...

2026-01-13andy阅读(108)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...

2026-01-13andy阅读(116)评论(0)

对于个人站长或小型业务而言，Google Sheets是收集和管理数据的一个非常便捷的工具。然而，当这些数据需要被网站应用程序调用时（例如展示产品列表、用户反馈），就需要将其同步到高性能的数据库，如MySQL。 本文将详细指导您如何利用运行...