标签：模型

2025-12-05andy阅读(80)评论(0)

在AI模型部署中，数据隐私是一个核心且日益受到关注的问题。成员推断攻击（Membership Inference Attack, MIA）是一种常见的隐私泄露风险测试方法。攻击者试图判断某个特定的数据点是否被用于模型的训练集。 当模型过拟合...

2025-12-04andy阅读(64)评论(0)

在AI模型部署到生产环境之前，模型安全审计是至关重要的环节。后门攻击（Backdoor Attack）是一种隐蔽性极强的威胁，它使得模型在遇到特定微小触发器（Trigger）时，会产生预期的恶意输出，而在正常输入下表现如常。对于AI基础设施...

2025-12-04andy阅读(69)评论(0)

模型窃取（Model Stealing）是一种严重的知识产权威胁，攻击者通过反复查询目标模型的API接口，收集输入-输出对，然后利用这些数据训练一个功能相似的“窃取模型”。这种黑盒提取（Black-Box Extraction）方法，特别是...

2025-12-02andy阅读(78)评论(0)

简介：为什么传统威胁模型在AI领域失效？ 随着AI模型大规模投入生产环境，针对AI基础设施的攻击面急剧扩大。传统的威胁建模方法，例如STRIDE（Spoofing, Tampering, Repudiation, Information D...

2025-11-29andy阅读(105)评论(0)

在现代AI基础设施中，模型的知识产权（IP）保护和用户数据的隐私保护至关重要。这意味着我们需要在数据处于静止状态（Encryption at Rest，如存储在磁盘或S3上）以及数据传输状态（Encryption in Transit，如A...

2025-11-28andy阅读(135)评论(0)

简介：大模型时代下的隐私挑战 随着大型语言模型（LLM）的广泛应用，模型输出中意外泄露敏感个人信息（PII，Personally Identifiable Information）的风险日益增加。这可能是由于训练数据泄露、模型幻觉、或用户在...

2025-11-26andy阅读(116)评论(0)

在AI模型部署的生命周期中，一个常见挑战是如何让业务分析师或领域专家（非技术用户）能够安全、快速地迭代和测试模型，而无需接触复杂的Python环境或命令行工具。本文将聚焦于利用轻量级Python库Streamlit，结合Scikit-lea...

2025-11-26andy阅读(96)评论(0)

简介：为什么模型部署需要GitOps？ 传统的模型部署流程通常涉及脚本执行和手动干预，这在面对模型快速迭代和严格的合规性要求时，会变得不可持续。 GitOps是一种基于Git的持续交付（Continuous Delivery）实践，它将Gi...

2025-11-21andy阅读(104)评论(0)

简介：Ollama与SafeTensors的兼容性挑战 Ollama是一个强大的本地化LLM运行环境，极大地简化了模型部署。然而，Ollama主要依赖于GGUF (GPT-GEnerated Unified Format) 格式的模型，该格...

2025-11-21andy阅读(112)评论(0)

在AI模型部署领域，性能是决定服务质量的关键因素。尽管PyTorch提供了灵活的Eager模式和JIT（TorchScript），但其运行时仍可能存在解释器开销和次优的计算图融合。为了将PyTorch模型的推理速度推向极致，我们需要引入专业...