标签：数据

2026-02-04andy阅读(3)评论(0)

在现代的AI基础设施中，模型训练和部署是一个高度迭代的过程。如果无法精确地追溯“哪个模型使用了哪份数据”以及“该数据在哪个时间点经过了哪个预处理脚本”，那么当模型表现下降时，排查问题将变得异常困难。实现数据和模型日志的完整可追溯性（Data...

2026-01-31andy阅读(22)评论(0)

在训练大规模深度学习模型（特别是LLMs）时，单块GPU的计算能力和内存往往无法满足需求。分布式训练是解决这一问题的核心手段。面试中，区分数据并行（DP）、模型并行（MP/TP）和流水线并行（PP）及其切分依据，是考察候选人分布式系统理解能...

2026-01-30andy阅读(19)评论(0)

作为处理大规模日志或时序数据的核心技术，Elasticsearch集群的存储成本和查询性能是需要持续优化的矛盾点。分层存储架构（Hot-Warm-Cold/Frozen）是解决这一问题的标准方案，它允许我们将最新、访问频率高的数据存储在高性...

2026-01-22andy阅读(45)评论(0)

概述：AI训练数据中的“被遗忘权”挑战 GDPR（通用数据保护条例）赋予了用户“被遗忘权”（Right to be Forgotten, RtBF），要求企业在用户请求时永久删除其个人数据。在传统的数据库系统中，这相对简单。然而，在AI基础...

2025-12-25andy阅读(74)评论(0)

在智能制造和工业物联网（IIoT）环境中，传感器数据的完整性至关重要。恶意行为者，无论是内部还是外部，都可能通过注入伪造数据来操纵生产决策、引发设备故障或破坏产品质量。由于传统网络安全手段难以深入到数据有效载荷的语义层面，我们需要一种专注于...

2025-12-21andy阅读(136)评论(0)

1. 背景：表格结构化数据攻击的挑战 传统的对抗攻击研究主要集中在图像和自然语言处理领域。然而，在金融风控、医疗诊断和商业决策等场景中，表格结构化数据上的AI模型扮演着核心角色。针对这类数据的攻击更具挑战性，因为： 特征约束（Feature...

2025-12-03andy阅读(135)评论(0)

如何使用零宽度字符（ZWC）为LLM训练文本数据添加不可见水印追踪意外泄露 在构建大型语言模型（LLM）或其他生成式AI模型时，训练数据的安全性和知识产权保护至关重要。如果专有的数据集不幸发生泄露，追踪泄露源是进行危机处理和法律追责的第一步...