摘要：
大模型 部署 self-llm：https://github.com/datawhalechina/self-llm/tree/master 原理 書happy-llm：https://github.com/datawhalechina/happy-llm 動手學大模型開發：https://gith 閱讀全文
posted @ 2025-09-02 22:05
PamShao
閱讀(47)
評論(0)
推薦(0)
摘要：
## 數域 $R$：實數 $Z$：整數 $C$：復數 $Q$：有理數 ### 空間 $R^n$：n維實數 $Z^n$：n維整數 $C^n$：n維復數 $Q^n$：n維有理數 ### 集合 $Z^+$：正整數 $R^+$：非負實數 $Z_q,q\geq 1$：商環$Z/qZ$ $\left [ n \ 閱讀全文
posted @ 2022-06-16 16:47
PamShao
閱讀(1900)
評論(3)
推薦(2)
摘要：
菜鳥工具 https://c.runoob.com/ 編碼 ASCII碼 https://www.habaijian.com/ 在線轉換 https://www.107000.com/T-Ascii/ http://www.ab126.com/goju/1711.html Base64 在線轉換 h 閱讀全文
posted @ 2022-06-16 12:04
PamShao
閱讀(766)
評論(0)
推薦(1)
摘要：
收集有關MPC的優秀文章，方便查閱。 同態加密 原理 介紹 程序員的干貨！核心理論之同態加密 https://mp.weixin.qq.com/s/1uH0UjnS_Mo8ShXJ-16UXw BGV BGV方案簡介（同態加密） https://blog.csdn.net/AdijeShen/art 閱讀全文
posted @ 2022-05-21 09:05
PamShao
閱讀(1548)
評論(0)
推薦(0)
摘要：
國密 國密復習：http://www.rzrgm.cn/pam-sh/p/16888492.html ZUC ZUC-生成隨機序列 鏈接 ZUC-S盒輸入輸出測試 鏈接 SM2 加解密 簽名 SM3 鏈接 SM3和Blake 鏈接 SM4 SM4原理介紹 鏈接 SM4代碼實現 鏈接 SM9 閱讀全文
posted @ 2022-04-04 22:46
PamShao
閱讀(1220)
評論(0)
推薦(0)
摘要：
記錄一些常用小工具（編程） 隨機素數（指定范圍）生成器 #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #include stdio.h #include stdlib.h #include time.h #define randomInt(a,b) (rand()%(b-a)+a) 閱讀全文
posted @ 2021-07-24 15:48
PamShao
閱讀(272)
評論(0)
推薦(0)
摘要：
?? 這里給出一個共享文檔：【期刊&會議匯總】，歡迎補充～ 推薦 國內期刊 國外期刊 國外會議 三大密碼學頂會 CRYPTO EUROCRYPTO ASIACRYPT 四大安全頂會 Security & Privacy USENIX Security CCS NDSS 期刊會議查詢 中國計算機學會C 閱讀全文
posted @ 2021-03-08 15:36
PamShao
閱讀(1049)
評論(0)
推薦(2)
摘要：
根據2025年10月28日通過的《網絡安全法》修改決定，該修正案將于何時正式施行？ A. 2025年11月1日 B. 2025年12月1日 C. 2026年1月1日 D. 2026年3月1日 答案：C 解析：文章明確指出"自2026年1月1日起施行"。 新修改的《網絡安全法》在第三條中新增的內容是？ 閱讀全文
posted @ 2025-10-31 21:37
PamShao
閱讀(23)
評論(0)
推薦(0)
摘要：
代碼 代碼庫：https://github.com/haihuangcode/CMG 部署測試 安裝依賴 git clone https://github.com/haihuangcode/CMG cd CMG #您實際上不必在txt文件中安裝所有庫，您可以根據需要選擇安裝它們。 #建議使用Pyth 閱讀全文
posted @ 2025-10-08 15:53
PamShao
閱讀(17)
評論(0)
推薦(0)
摘要：
學習論文：基于大模型的電信網絡詐騙預警技術研究 研究背景與核心問題 問題現狀 電信網絡詐騙案件數量持續上升（2017-2021年全國案件超28萬件，詐騙罪占比36.53%），詐騙手段快速迭代導致傳統基于知識庫的預警技術效果有限。 當前難點：詐騙話術冗長、線索分散（平均1182字，最長超6000字）， 閱讀全文
posted @ 2025-09-04 23:01
PamShao
閱讀(417)
評論(1)
推薦(0)
摘要：
轉載學習：具身智能安全：內涵及治理（第二十一期CCF秀湖會議報告） 背景與意義 具身智能被視為AI創新的下一波浪潮，其核心是“機器人 + 大模型”（如“DeepSeek + 宇樹”模式）。 這種將大模型技術與物理實體（機器人）深度融合的系統，其硬件、軟件、算法和數據都存在安全風險，惡意攻擊可導致現實 閱讀全文
posted @ 2025-08-07 22:11
PamShao
閱讀(324)
評論(0)
推薦(0)
摘要：
政務大模型應用安全指引 政務大模型通用技術與應用支撐能力要求 轉載學習： 政務大模型應用的21個安全要求（網安標委,2025.7） 規范明確，大模型在政務領域的主要應用包括： 對內 為日常辦公提供支撐 對外?服務公眾的政務辦理需求 對應的核心風險為內容安全、數據安全和系統安全。為管控這些風險，企業在 閱讀全文
posted @ 2025-07-30 21:22
PamShao
閱讀(442)
評論(0)
推薦(0)
摘要：
轉載學習：盤古大模型安全解決方案 介紹 華為云盤古安全護欄憑借四道防線，全面覆蓋大模型使用的全生命周期，兼容開源、三方大模型，為企業用戶提供最佳的大模型安全解決方案。 數據防護防線：通過數據脫敏、數據血緣、數據防毒等技術手段，從預訓練模型的數據集，直至數據治理階段，全方位保障企業構建高質量、安全合規 閱讀全文
posted @ 2025-07-27 15:04
PamShao
閱讀(99)
評論(0)
推薦(0)
摘要：
轉載學習：火山引擎大模型應用防火墻 產品介紹 大模型應用防火墻提供針對大語言模型推理服務的安全防護服務，確保模型輸入和輸出內容安全、可用和可信。產品嵌入 AI 大模型服務業務流程中，實時監控模型的輸入和輸出內容，保護模型業務不受 OWASP LLM Top10 攻擊，提供包括算力消耗防護、提示詞攻擊 閱讀全文
posted @ 2025-07-27 14:48
PamShao
閱讀(310)
評論(0)
推薦(0)
摘要：
轉載學習：大模型應用防火墻 需求分析 隨著DeepSeek成為當前最熱的現象級產品，中國企業級大模型市場將迎來爆發。以DeepSeek為核心的大模型的應用場景將不斷拓展，深入到金融、醫療、教育、政務、制造業等各行各業。為應對大模型出現的安全風險，構建大模型安全防護體現在國家政策、技術群構建多方面進行 閱讀全文
posted @ 2025-07-27 13:55
PamShao
閱讀(119)
評論(0)
推薦(0)
摘要：
轉載學習：字節跳動安全研究團隊公布大模型聯邦精調最新研究進展 論文：https://arxiv.org/pdf/2312.15603 概述 字節跳動安全研究團隊聯合南京大學在?語?模型聯邦精調領域發布了研究論文 A Split-and-Privatize Framework for Large La 閱讀全文
posted @ 2025-07-27 13:34
PamShao
閱讀(107)
評論(0)
推薦(0)
摘要：
轉載學習：阿里云AI安全護欄 AI安全護欄（AI Guardrails）是阿里云為人工智能系統設計的安全防護產品，旨在通過高可用、高精準的風險檢測方案，幫助AI系統在響應用戶指令時，提供安全、合規、可靠的服務。 產品功能 在開發和運營AI應用、AI Agent時，開發者和AI企業往往面臨安全威脅，包 閱讀全文
posted @ 2025-07-27 10:46
PamShao
閱讀(298)
評論(0)
推薦(0)
摘要：
學習轉載：專題·人工智能安全 | 政府部門DeepSeek私有化部署的安全管理策略研究 模型私有化部署的安全風險分析 與使用公有大模型相比（將數據上傳給公有大模型進行訓練、微調、分析和運用），私有化部署雖然避免了數據外溢的風險（或將風險控制在一定的范圍內），但政府部門的管控措施和技術能力與阿里、騰訊 閱讀全文
posted @ 2025-07-26 16:59
PamShao
閱讀(159)
評論(0)
推薦(0)
摘要：
轉載學習：大模型安全實踐方案 構建大模型風險評估方案，需要分析全鏈路管理大模型的風險，從模型基礎構建時風險、模型運行時風險、模型生成時風險、模型服務時風險四個維度形成模型生命周期風險規范流程。 全鏈路大模型安全防護要求 大模型安全應用測試工具，通過結合已有的內容安全語料、大模型滲透攻擊能力和業務規則 閱讀全文
posted @ 2025-07-25 17:26
PamShao
閱讀(318)
評論(0)
推薦(0)
摘要：
從官方市場中下載插件到本地 下載插件 上傳到linux環境中 下載編譯工具，參考 https://juejin.cn/post/7496712869172248617 注意：服務器上的python版本要大于3.12 在 /dify-plugin-repackaging-main 運行編譯命令 ./p 閱讀全文
posted @ 2025-07-23 14:32
PamShao
閱讀(316)
評論(0)
推薦(0)
摘要：
轉載學習：AI操作網頁：browser-use和AI大模型互動解析 開源的 AI 驅動的瀏覽器自動化框架browser-use：https://github.com/browser-use/browser-use browser-use框架的核心功能 自動化瀏覽器任務 支持復雜操作：購物結賬、Lin 閱讀全文
posted @ 2025-07-21 22:44
PamShao
閱讀(134)
評論(0)
推薦(0)
摘要：
轉載學習：隱語Meetup大灣區站x數據安全沙龍：數據要素安全流通技術剖析與場景案例 基于 K8s 的跨域隱私計算編排框架 Kusica 技術演進及特性介紹 PPT：https://studio.secretflow.com/activity/6fy6d326214172j/detail Kusic 閱讀全文
posted @ 2025-07-20 23:32
PamShao
閱讀(69)
評論(0)
推薦(0)
摘要：
學習：智能體安全實踐-360 概述 隨著大模型推理能力提升，智能體（Agent）因其環境感知、自主決策和任務執行能力，在應用場景快速擴展的同時也暴露了顯著的安全風險。報告由360漏洞研究院與清華大學合作，針對智能體全生命周期開展安全研究，覆蓋開發框架、生態協同、沙箱隔離三大場景，挖掘20+開源項目漏 閱讀全文
posted @ 2025-07-19 13:20
PamShao
閱讀(165)
評論(0)
推薦(0)
摘要：
轉載學習：大模型安全風險分析與防護架構 大模型作為新興的IT應用技術，因其廣泛的通用和專用業務場景，以及高效的智能分析、推理、生成能力，受到各行業的積極應用和推廣。隨著大模型應用業態的不斷豐富，預計其技術影響范圍將持續擴大。為了保障大模型的安全和合規使用，企業組織必須以全面的風險管控框架，進行風險分 閱讀全文
posted @ 2025-07-13 13:31
PamShao
閱讀(284)
評論(0)
推薦(0)
摘要：
轉載學習：綜合人工智能安全：人工智能與安全的共舞、PPT |綜合人工智能安全:安全與人工智能的共舞，人工智能時代的安全圖景 背景 人工智能發展迅速，國內加大政策扶持 人工智能的概念在20世紀50年代被提出后，由于受到發展條件的整體限制，人工智能技術的突破和進展未盡如人意。21世紀伊始，人類社會的數據 閱讀全文
posted @ 2025-07-13 12:06
PamShao
閱讀(76)
評論(0)
推薦(0)
摘要：
轉載學習：大模型安全防護技術發展與展望 大模型平臺是需要重點保障的信息基礎設施，其安全建設需實現雙軌并進： 一方面完善基礎架構安全，在云主機、容器集群、應用程序編程接口（API）等層面強化防御、監測、資源隔離等機制，既有效防御滲透入侵風險，也輔以彈性擴縮容及實時熔斷機制，抵御資源耗盡型攻擊； 另一方 閱讀全文
posted @ 2025-07-11 09:08
PamShao
閱讀(183)
評論(0)
推薦(0)
摘要：
轉載學習：Python: 從async/await理解協程的高效世界 在Python編程的領域中，異步處理就像一位高效的時間管理大師，能讓程序在處理IO密集型任務時大幅提升效率。Python 3.5引入的async和await語法糖，讓原本復雜的異步編程變得清晰易懂。接下來，我們就通過日常生活中的例 閱讀全文
posted @ 2025-07-05 11:27
PamShao
閱讀(63)
評論(0)
推薦(0)
摘要：
轉載學習：ObfusLM - 基于參數混淆的語言模型隱私保護訓推方案 ObfusLM: Privacy-preserving Language Model Service against Embedding Inversion Attacks 研究背景 近年來，隨著大語言模型（LLM）能力的快速發展 閱讀全文
posted @ 2025-06-29 10:46
PamShao
閱讀(296)
評論(0)
推薦(0)
摘要：
2025數據智能大會--數智安全論壇成功召開 護航人工智能，首批AI安全治理能力評估啟動！ 演講內容 《可信數據空間賦能數據要素安全流通》：深入剖析可信數據空間如何構建安全可信環境，打破數據流通壁壘，保障數據在共享與交易中的安全，為企業數字化轉型與社會數據高效利用提供新思路與新路徑。 《AI+數據安 閱讀全文
posted @ 2025-06-26 22:37
PamShao
閱讀(155)
評論(0)
推薦(0)
摘要：
轉載&學習：云上LLM數據泄露風險研究系列（一）:基于向量數據庫的攻擊面分析 研究背景 云計算賦能LLM發展 提供彈性算力資源，降低LLM訓練/推理成本 云服務商提供預訓練模型API和微調工具，加速業務部署 云生態集成數據存儲與分析工具，推動LLM商業化 向量數據庫的核心作用 解決非結構化數據（文本 閱讀全文
posted @ 2025-06-24 23:19
PamShao
閱讀(337)
評論(0)
推薦(0)
摘要：
主題：AI+安全，智能體技術在安全領域的應用探索 本次討論主要圍繞AI賦能安全展開： 基于agent的APT情報運營能力建設 當前困難： 人力分析耗時耗力 非中文環境阻礙 LLM分析深度不夠，準確度不夠 機讀情報生產：LLM 人讀情報生成：智能體，增加更多數據分析 第一步：數據采集 第二步：機讀情報 閱讀全文
posted @ 2025-06-24 22:02
PamShao
閱讀(140)
評論(0)
推薦(0)
浙公網安備 33010602011771號