基于对抗攻击的LLM安全性评估实践 在大模型安全研究领域，对抗攻击是评估模型鲁棒性的重要手段。本文将介绍如何通过可控的对抗攻击方法来评估LLM的安全性。 对抗攻击基础原理 对抗攻击主要通过在输入数据中添加微小扰动来欺骗模型输出。对于LLM而...

在Linux系统中，sudoers文件是实现细粒度权限控制的核心配置文件。通过合理配置，可以精确控制用户对特定命令和目录的访问权限，有效降低系统安全风险。 基础配置方法 首先，使用 visudo 命令编辑sudoers文件，该命令会自动检查...

大规模分布式训练中的动态batch size调整踩坑记录 最近在做大规模分布式训练时，尝试了动态batch size调整策略，结果却让人大跌眼镜。 背景 我们使用PyTorch Distributed Data Parallel进行16卡训...

分布式训练节点通信协议选择与优化技巧 在大规模模型训练中，节点间的通信效率直接影响整体训练性能。本文将从实际工程角度出发，分享几种主流通信协议的选型建议和优化实践。 常见通信协议对比 NCCL (NVIDIA Collective Comm...

Linux防火墙配置：iptables与nftables性能对比分析 在Linux系统安全防护中，防火墙配置是关键环节。本文将通过实际测试对比iptables与nftables的性能表现。 环境准备 bash 系统环境 uname a Ce...

容器化部署模型文件版本控制机制 在TensorFlow Serving微服务架构中，模型版本控制是确保服务稳定性和可追溯性的关键环节。本文将详细介绍如何通过Docker容器化实现模型文件的版本管理。 核心思路 采用多版本模型目录结构，在Do...

在大模型训练过程中，数值稳定性问题是影响模型收敛和性能的关键因素。本文将系统性地诊断特征工程中常见的数值稳定性问题，并提供实用的修复机制。 常见问题诊断 数值稳定性问题主要体现在以下几个方面： 1. 浮点数精度丢失 ：在特征缩放过程中，特别...

跨模态融合算法的可维护性研究 在多模态大模型架构中，跨模态融合算法的可维护性是系统长期稳定运行的关键。本文通过具体的数据处理流程和模型融合方案，探讨如何构建高可维护性的跨模态融合系统。 数据预处理流程 首先，图像数据需要进行标准化处理： p...

对抗样本生成器性能对比分析 引言 在大模型安全防护体系中，对抗样本生成器是评估模型鲁棒性的重要工具。本文对比了三种主流对抗样本生成算法的性能表现。 实验环境 GPU: NVIDIA RTX 3090 (24GB) Python 3.8 Py...

模型安全测试工具使用经验 在大模型安全防护体系建设中，合理使用安全测试工具是保障模型安全的重要环节。本文分享几个实用的安全测试工具及使用方法。 1. 模型输入验证工具 首先推荐使用 model robustness 工具包进行输入扰动测试：...