大模型部署中服务启动失败问题 在大模型部署过程中，服务启动失败是一个常见但复杂的问题。本文将从安全角度分析可能的原因并提供排查方法。 常见原因分析 1. 端口占用冲突 ： bash 检查端口占用情况 netstat tulnp | grep...

Linux系统审计实战：使用auditd记录敏感系统调用的配置方法 在Linux系统安全防护中，审计系统调用是识别潜在威胁和合规性检查的重要手段。 auditd 作为Linux审计系统的守护进程，能够实时监控并记录系统关键操作。 核心配置步...

模型数据质量异常检测方法 核心监控指标体系 在模型运行时监控中，数据质量异常是导致模型性能下降的主要原因之一。建议建立以下关键指标： 1. 数据分布稳定性 特征均值、方差变化率（阈值：±5%） 分布相似度KL散度（阈值：<0.1） 原始数据...

大模型微调过程中梯度泄露防护技术复盘 在大模型微调场景中，梯度泄露是一个值得关注的安全问题。当多个参与方共同训练一个模型时，通过分析梯度信息可能推断出训练数据的敏感特征。 防护机制分析 1. 梯度压缩与量化 python import to...

最近在参与一个开源大模型训练项目时，踩了不少坑，今天就来分享几个提升训练效率的实用技巧。 1. 数据加载优化 我之前用的是默认的数据加载器，结果发现数据准备阶段耗时占总训练时间的30%以上。通过使用 torch.utils.data.Dat...

CVE 2023 45678漏洞应急响应流程 漏洞概述 CVE 2023 45678是一个影响Linux内核的权限提升漏洞，攻击者可利用该漏洞在受感染系统上获得root权限。与常见的内核漏洞不同，此漏洞存在于内存管理子系统中，可通过特定的系...

项目实战分享：某政务平台LoRA微调项目的完整过程 在政务平台的智能问答系统建设中，我们面临了模型泛化能力不足、领域适应性差等问题。通过引入LoRA（Low Rank Adaptation）微调方案，成功实现了低成本、高效率的模型定制化改造...

在LLM微调工程化实践中，数据安全是不可忽视的重要环节。本文将详细介绍如何通过技术手段防止微调数据被非法访问。 数据加密存储 使用Fernet对称加密算法保护敏感数据： python from cryptography.fernet imp...

TensorFlow Serving负载均衡策略的动态配置管理 在TensorFlow Serving微服务架构中，负载均衡是确保模型服务高可用性和性能的关键环节。本文将深入探讨如何通过Docker容器化部署结合动态配置管理来实现智能负载均...

Spring Boot Actuator配置错误导致监控数据泄露的踩坑记录 在Spring Boot应用监控实践中，我们曾因Actuator配置不当导致敏感监控数据泄露，特此记录以警示同行。 问题背景 某项目使用Spring Boot 2....