汤不热吧
如何将模型安全防护层（Guardrails）部署为独立服务？
在复杂的AI模型部署环境中，将大语言模型（LLM）的安全防护层（Guardrails）与模型推理服务解耦，部署为一个独立的微服务是最佳实践。这种架构允许集中管理安全策略、提高策略更新速度，并确保核心模型服务不受安全逻辑复杂性的影响。 本文将...
标签：模型
第3页怎样在模型部署前进行鲁棒性微调以增强对常见攻击的抵抗力？
在将AI模型投入生产环境（特别是安全敏感领域，如自动驾驶或金融欺诈检测）之前，模型的鲁棒性是部署成功的关键因素。近年来，对抗性攻击（Adversarial Attacks）的威胁日益凸显，攻击者通过对输入数据添加人眼难以察觉的微小扰动（Pe...
怎样实现并评估防御蒸馏（Defensive Distillation）的防御效果？
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...
怎样分析并消除模型训练中引入的非鲁棒特征依赖？
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...
怎样使用TextAttack工具包对文本分类模型进行对抗性攻击？
深入理解AI模型的“软肋”：对抗性攻击实战 随着BERT、RoBERTa等大型预训练模型在NLP任务中取得SOTA表现，模型部署已成为AI基础设施的关键环节。然而，这些模型并非无懈可击，它们对对抗性扰动（Adversarial Pertur...
如何制作一个“对抗性贴纸”成功欺骗行人识别系统？
深入理解AI防御：如何使用FGSM生成对抗性补丁 随着AI模型，特别是计算机视觉模型（如YOLO、Mask R-CNN）在自动驾驶和监控系统中的广泛应用，评估它们的鲁棒性变得至关重要。对抗性攻击（Adversarial Attacks）揭示...
如何用Foolbox/ART工具箱生成针对图像分类模型的PGD对抗样本？
深入理解与实践：使用Foolbox生成L-inf PGD对抗样本 在AI模型部署到生产环境时，模型的鲁棒性（Robustness）是与准确性同等重要的指标。对抗样本（Adversarial Examples）揭示了深度学习模型的脆弱性。其中...
如何使用ImageNet-C基准来测试模型在各种自然损坏下的鲁棒性？
在AI模型部署到真实世界场景中时，一个关键的挑战是模型对于“自然损坏”（Natural Corruptions）的抵抗能力。这些损坏包括雾、雪、亮度变化、数字噪声等。ImageNet-C（ImageNet-Corrupted）基准是量化模型...
如何设计针对特定高价值AI应用的红队测试场景？
在AI模型，特别是大语言模型（LLM）被用于高价值、高风险决策的场景中（如金融风控、医疗诊断或关键基础设施控制），对其进行严格的红队测试（Red Teaming）是确保鲁棒性和安全性的关键步骤。红队测试的目标不仅仅是发现传统的软件漏洞，更重...
如何利用鲁棒性验证工具（如VerifAI）量化模型的鲁棒边界？
在AI模型部署到生产环境，尤其是自动驾驶或医疗等安全攸关领域时，模型的鲁棒性是至关重要的。量化模型的鲁棒性边界，即找到导致模型分类失败的最小输入扰动，是保障系统可靠性的关键步骤。本文将深入探讨如何利用像NVIDIA的VerifAI这样的形式...