如何设计速率限制和行为分析来防御LLM API的恶意访问?
概述:LLM API安全面临的挑战 大型语言模型(LLM)API的开放带来了极大的便利性,但也引入了新的安全挑战。恶意用户可能会尝试通过以下方式滥用服务: 资源耗尽攻击 (DDoS/Draining): 快速消耗昂贵的计算资源(Tokens...
概述:LLM API安全面临的挑战 大型语言模型(LLM)API的开放带来了极大的便利性,但也引入了新的安全挑战。恶意用户可能会尝试通过以下方式滥用服务: 资源耗尽攻击 (DDoS/Draining): 快速消耗昂贵的计算资源(Tokens...
引言:AI Agent工具使用的安全挑战 AI Agent的能力主要来源于其使用外部工具(Tools)的能力,这些工具通常是Wrapper了外部API的函数。然而,不受约束的Agent行为可能导致严重的安全问题,包括: 数据泄露或破坏: A...
如何利用分级审核策略高效过滤LLM的毒性输出? 随着大型语言模型(LLM)在生产环境中的广泛应用,确保模型输出的安全性和合规性成为了AI基础设施中的核心挑战。用户可能通过提示注入(Prompt Injection)诱导模型生成仇恨言论、暴力...
API Aggregation是Kubernetes集群中扩展API的重要机制,它允许第三方服务(如Metrics Server、Istio或特定的Rancher组件)将它们的API注册到主Kube-APIServer中。当Rancher启...
在构建大规模AI应用时,推理服务的性能是决定用户体验的关键因素。我们通常面临一个挑战:如何在保证极低延迟(如10ms以内)的同时,最大限度地提升并发吞吐量。传统的基于同步HTTP/REST的API设计往往在网络传输和序列化/反序列化上引入了...
在AI模型部署和基础设施管理中,依赖冲突是一个常见且令人头疼的问题。其中,runtimeError: module compiled against API version 0xe but this version of numpy is ...
在现代DevSecOps流程中,将静态应用安全测试(SAST)工具集成到自动化流水线中至关重要。Semgrep是一个高性能、易于配置的SAST工具。本文将指导您如何利用Python Flask框架,将Semgrep命令行工具封装成一个可供内...