如何实现数据和模型日志系统的完整可追溯(Data Lineage)?
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...
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在高风险(High-Risk)AI系统,如金融信贷决策、医疗诊断或自动驾驶等领域,部署强制性的透明度日志(Transparency Logs)和审计跟踪(Audit Trails)不仅是技术最佳实践,更是满足监管合规(例如欧盟AI法案)的强...
如何设计一个多层防御的鲁棒系统提示以防止大模型越狱攻击 在模型部署中,系统提示(System Prompt)是AI基础设施安全性的第一道防线。然而,仅仅依靠一段文本指令很难抵御日益复杂的“越狱”(Jailbreaking)和“提示注入”(P...
概述:系统指令泄露的风险 对于部署在生产环境中的大模型(LLMs),如ChatGPT或Claude,它们的行为和安全边界主要由一个被称为“系统指令”(System Prompt或System Configuration)的隐藏配置控制。这些...