LLM微调时数据清洗过程中的陷阱 在大模型微调过程中，数据清洗是确保模型质量和安全性的关键环节。然而，许多安全工程师在实际操作中容易忽视一些潜在陷阱。 常见陷阱分析 1. 敏感信息泄露风险 在数据清洗时，如果未彻底去除个人身份信息（PII）...

安全工具使用踩坑：ClamAV扫描结果误报处理及过滤技巧 在Linux系统安全防护中，ClamAV作为主流的反病毒引擎被广泛部署。然而，在实际使用过程中，我们经常遇到误报问题，特别是在生产环境中。 误报场景复现 扫描系统时出现以下误报 cl...

大模型特征工程实战经验 在大模型训练过程中，特征工程是决定模型性能的关键环节。本文分享几个实用的特征工程技巧和可复现的方法。 文本特征预处理 首先需要对原始文本进行清洗： python import re import string def...

基于机器学习的大模型攻击检测算法实验 实验目标 构建基于机器学习的攻击检测系统，识别针对大模型的对抗样本攻击。 实验环境 Python 3.8+ TensorFlow 2.10 PyTorch 1.12 CUDA 11.2 数据准备 pyt...

Transformer模型推理安全机制构建 在大模型推理过程中，安全机制的构建是保障系统稳定性和数据隐私的关键。本文将从量化、剪枝等具体技术实现角度，分享构建安全推理机制的方法。 1. 量化安全防护 量化是降低模型计算复杂度的有效手段，但需...

在深度学习模型部署过程中，模型安全防护是至关重要的环节。本文将介绍如何通过代码混淆、模型加密和梯度掩码等手段，防止PyTorch模型被反向工程和逆向分析。 1. 模型权重混淆 对模型权重进行随机扰动，增加逆向分析难度。 python imp...

大模型部署中容错机制实现踩坑记录 最近在为公司大模型服务部署容错机制时遇到了不少坑，分享一下踩坑经验。 问题背景 在生产环境部署时发现，当某个API服务出现临时故障时，整个大模型推理流程会直接中断，无法进行优雅降级。这导致了大量请求失败和用...

多模态模型测试中的数据集划分 在多模态大模型的架构设计中，数据集划分是影响模型性能的关键环节。本文将对比分析两种主流的数据划分方案：基于样本的划分和基于特征的划分。 方案一：传统样本划分 这是最基础的方法，按照固定比例（如8:1:1）对图像...

在Nuxt.js SSR项目中，数据库查询往往是性能瓶颈的核心所在。本文将通过实际项目案例，分享如何识别和优化SSR环境下的数据库查询性能。 问题定位 ：使用 nuxt analyze 工具发现，页面渲染时间主要消耗在API接口调用上，特别...

Server Component组件构建性能优化方法 React Server Component作为React 18+的重要特性，为前端应用带来了全新的性能优化可能性。本文将分享实际项目中Server Component的构建优化实践经验...