详解 Go 三色标记法与混合写屏障:为什么不再需要 STW 也能保证安全
在高性能后端开发中,垃圾回收(GC)的停顿时间(STW)往往是系统响应抖动的元凶。Go 语言通过不断演进,在 1.8 版本引入了混合写屏障(Hybrid Write Barrier),极大地缩短了 STW 耗时。本文将带你透视这一机制的核心...
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JVM的Safepoint(安全点)停顿是保障JVM内部操作(如垃圾回收、JIT编译优化或去优化、偏向锁撤销等)正确执行的关键机制。当JVM需要进行这些“世界级”的操作时,它必须确保所有Java线程都停止在一个稳定且已知的状态,即Safep...
引言:为什么形式化验证对AI基础设施至关重要 随着AI模型被部署到自动驾驶、医疗诊断和关键基础设施管理等安全敏感领域,仅依靠传统的测试集准确率已远远不够。我们必须能够证明模型在面对预期外的输入或对抗性扰动时,仍然能够保持预期的安全属性(例如...
AI模型部署流程(MLOps)正在快速整合DevSecOps原则。在每次将模型服务推送到生产环境之前,强制执行严格的安全基线是防止供应链攻击、恶意依赖注入和配置错误的关键步骤。本文将聚焦于如何通过集成容器扫描工具,在CI/CD流水线中建立并...
如何利用 MethodHandle 实现比反射更安全且性能更高的动态方法调用n动态方法调用是Java等语言中实现框架、AOP或元编程的关键技术。在Java 7之前,我们通常依赖于传统的 java.lang.reflect (反射)。然而,反...
作为云原生环境的核心组件,Kubernetes(K8s)的安全性至关重要。容器默认以 Root 用户(UID 0)运行是K8s环境中最常见的安全隐患之一。一旦容器被攻破,攻击者可能利用 Root 权限在宿主机上执行恶意操作。 本文将聚焦两个...
在复杂的AI模型部署环境中,模型漂移(Model Drift)、数据偏移(Data Skew)或恶意攻击都可能导致灾难性的业务后果。建立一个有效的AI安全“保险”机制,核心在于将抽象的风险转化为可量化的、可实时监控的指标,并基于此指标触发自...
在高风险应用场景(如金融信贷审批、医疗诊断辅助、自动驾驶决策)中,纯粹依赖AI模型输出是不可接受的。我们需要设计一个鲁棒的“人类干预”机制(Human-in-the-Loop, HITL),以确保模型的决策安全、可控且可追溯。 本文将聚焦于...
Faiss (Facebook AI Similarity Search) 是一个高效的向量相似度搜索库。然而,在将其部署到需要高并发查询的环境(例如 Web 服务)时,如果简单地使用 Python 的多线程,很快就会遇到性能急剧下降甚至不...
在现代 Python 编程中,尤其是使用 asyncio 进行高并发开发时,管理状态和上下文是一个常见挑战。如果你习惯使用全局变量来存储请求相关的信息(例如,请求 ID、用户会话数据),在异步环境中会立即遇到问题:当事件循环在不同任务之间切...