大模型训练平台权限管理踩坑记录 在为某大模型训练平台设计权限管理系统时，遇到了一个典型的权限控制漏洞。该平台使用RBAC模型进行用户权限管理，但存在一个关键缺陷。 问题复现 通过以下代码可以复现该问题： python 模拟权限检查函数 fr...

容器化应用安全扫描实践 在DevOps实践中，容器化应用的安全扫描是模型监控体系的重要环节。本文将介绍如何通过自动化工具链实现容器镜像的安全检测。 核心扫描流程 1. 镜像拉取与静态分析 ：使用Trivy进行基础漏洞扫描 bash triv...

多机训练节点通信协议选择建议 在多机分布式训练中，节点间通信协议的选择直接影响训练性能。本文将基于Horovod和PyTorch Distributed框架，分析不同通信协议的适用场景与配置方法。 通信协议类型对比 NCCL（NVIDIA ...

大模型攻击检测系统中的误报率控制实验 实验背景 在大模型安全防护体系中，攻击检测系统的误报率直接影响实际部署效果。本实验针对LLM推理过程中的恶意输入检测进行优化。 实验设计 我们构建了一个基于特征提取+分类器的检测系统，通过调整阈值来控制...

量化安全加固：量化后模型反向工程防护技术 在AI模型部署过程中，量化后的模型面临着严重的反向工程风险。本文将深入探讨如何通过量化技术实现模型安全加固。 量化后模型脆弱性分析 量化后的模型参数范围被限制在8位或4位整数范围内，这种压缩使得攻击...

LLM微服务负载测试实战分享 在大模型微服务化改造过程中，负载测试是确保系统稳定性和性能的关键环节。本文将分享一个可复现的负载测试实践案例。\n 测试环境准备 首先，部署一个简单的LLM微服务实例： bash 启动服务 kubectl ap...

模型安全测试自动化实现 在大模型时代，安全测试的自动化已成为保障AI系统可靠性的关键环节。本文将介绍如何构建一个基础的模型安全测试自动化框架。 测试框架搭建 首先，我们需要建立一个可复现的测试环境。使用Python编写基础测试脚本： pyt...

大模型微调中的损失函数设计踩坑记录 最近在参与一个大模型微调项目时，遇到了一个令人头疼的问题：训练过程中损失函数表现异常，模型收敛缓慢甚至出现震荡。经过深入排查，发现损失函数的设计确实存在不少坑。 问题复现 使用HuggingFace Tr...

在开源大模型微调与部署实践中，模型效率评估是关键环节。基于FLOPS（每秒浮点运算次数）的评估标准为我们提供了量化模型计算效率的客观指标。 FLOPS基础概念 FLOPS是衡量计算性能的重要指标，尤其在大模型训练和推理中至关重要。一个典型的...

LLM模型后门攻击防护：实战防御方案 攻击原理 后门攻击通过在训练数据中注入恶意样本，在模型推理阶段触发特定条件时执行恶意行为。攻击者通常使用"触发器"（trigger）来激活后门。 防护策略：多层检测机制 1. 数据清洗过滤 python...