CVE 2021 3957漏洞修复后的系统启动异常问题记录 问题背景 在对内核版本5.10.100进行CVE 2021 3957漏洞修复后，发现部分服务器在重启后出现系统无法正常启动的问题。该漏洞涉及内核中的内存管理子系统，修复方案为添加特...

量化模型安全设计：防止模型被逆向工程分析 在AI模型部署过程中，模型安全性已成为重要考量。本文将介绍如何通过量化技术来增强模型的抗逆向工程能力。 量化防御原理 量化会引入信息损失，使得反向推导原始权重变得困难。通过使用INT8或INT4量化...

大模型微服务部署的安全性测试 随着大模型微服务化改造的推进，安全性测试成为DevOps工程师关注的重点。本文将分享在微服务架构下对大模型部署进行安全测试的实践方法。 测试环境准备 部署测试环境 kubectl create namespac...

大规模模型部署中的网络延迟优化策略 在大规模模型部署中，网络延迟往往是制约系统性能的关键瓶颈。本文将从实际部署经验出发，对比分析几种主流的网络延迟优化策略。 问题背景 以一个典型的Transformer模型部署为例，当模型参数量达到千亿级别...

特征工程中缺失值填充策略效果分析 最近在处理一个大模型训练数据集时，遇到了大量缺失值问题，特此记录几种常见填充策略的效果对比。 数据准备 python import pandas as pd import numpy as np from ...

在分布式大模型训练中，数据传输延迟是影响整体性能的关键瓶颈之一。通过实际项目中的优化实践，我们总结出以下可复现的调优策略。 1. 网络拓扑优化 首先检查集群网络拓扑，确保所有节点间使用RDMA或高速以太网连接。在训练启动前，运行 ib wr...

在LLaMA2微调过程中，模型精度下降是一个常见但棘手的问题。本文将结合生产环境实践经验，分享几种有效的优化手段。 问题现象 微调后模型在验证集上的BLEU、ROUGE等指标明显下降，甚至出现过拟合现象。 常见原因与解决方案 1. 学习率设...

在开源大模型微调过程中，正则化技术的应用往往被忽视，但却是避免过拟合、提升泛化能力的关键环节。本文将分享几个常见的踩坑经验及解决方案。 问题背景 ：在使用Llama2 7B进行下游任务微调时，发现训练集上表现良好，但验证集性能急剧下降。初步...

CVE 2023 34567漏洞分析：内核权限提升攻击向量研究 最近在排查系统安全问题时，偶然发现了CVE 2023 34567这个内核漏洞。该漏洞存在于Linux内核的内存管理子系统中，属于权限提升类漏洞（CVE 2023 34567），...

内核安全架构：Linux中内核模块签名验证机制详解 在Linux系统安全实践中，内核模块签名验证是防止恶意代码加载的重要防线。本文将详细解析内核模块签名验证机制，并提供可复现的测试案例。 核心机制原理 Linux内核通过KEYS subsy...