基于Actuator的业务监控方案 Spring Boot Actuator为应用提供了丰富的监控和管理功能，通过HTTP端点和JMXBeans来暴露应用运行时信息。本文将介绍如何基于Actuator构建一套完整的业务监控方案。 1. 基础...

特征工程数据预处理技巧 在大模型训练中，高质量的特征工程是决定模型性能的关键因素。本文将分享几个实用的数据预处理技巧，帮助数据科学家提升特征质量。 1. 异常值检测与处理 异常值会严重影响模型训练效果，推荐使用IQR（四分位距）方法进行检测...

大模型对抗攻击防护策略的实际部署效果 防护策略概述 本文基于实际部署环境，验证了三种核心防御策略的防护效果。主要针对LLM的投毒攻击、后门攻击和模型窃取等威胁场景。 1. 输入验证与过滤机制 部署输入内容过滤器，过滤恶意prompt: py...

分布式推理系统安全优化：如何防止中间人攻击 在大模型分布式推理系统中，中间人攻击是不容忽视的安全风险。近期项目中遇到的TLS证书验证问题让我深刻认识到安全配置的重要性。 问题复现 部署时发现服务间通信存在安全隐患。通过tcpdump抓包分析...

模型隐私保护技术实践总结 在大模型时代，隐私保护已成为安全工程师必须关注的核心议题。本文将从实际应用场景出发，分享几种可复现的隐私保护技术实践。 差分隐私保护 差分隐私是保护个体数据隐私的重要数学框架。通过在训练过程中添加噪声，可以有效防止...

机器学习模型响应时间波动性监控指标设计 在生产环境中的ML模型监控中，响应时间波动性是衡量模型稳定性的关键指标。本文将详细介绍如何构建针对响应时间的监控体系。 核心监控指标定义 1. 响应时间P95/P99分位数 python import...

LLM模型输入过滤实验数据 实验目标 验证输入过滤机制对对抗攻击的防护效果，测试不同过滤策略在真实攻击场景下的有效性。 实验环境 模型：Llama2 7B 攻击类型：Prompt Injection攻击 测试数据集：1000条构造的对抗样本...

TensorFlow Serving微服务性能调优实战 在TensorFlow Serving的微服务架构中，性能调优是确保模型服务稳定高效的关键环节。本文将通过Docker容器化部署和负载均衡配置，展示如何实现高性能的模型服务。 Dock...

容器化TensorFlow服务的负载均衡配置调试技巧 在TensorFlow Serving微服务架构中，容器化部署与负载均衡配置是核心环节。本文将分享一个完整的实践方案。 Docker容器化部署 首先，构建TensorFlow Servi...

机器学习模型验证集测试 踏坑记录 最近在为ML模型搭建监控系统时，发现验证集测试环节存在严重隐患。按照常规流程，我们通常会设置如下监控指标： 核心监控指标配置 关键指标监控 验证集准确率 (val accuracy) < 0.85 时告警 ...