为什么在AI期间，Gray和Yely总是爆炸？

抽象使用安全的模型来保护不安全的模型，并使用智能系统来抵抗智能的攻击。 Geeks开展业务，初学者购买课程，而画家失业了，但令人尴尬的事实是：AI已经结束了，但轮廓不是关于到达的路线，而是关于骰子的。此外，在该行业的早期阶段，该骰子首先到达的表面通常是黄色或颜色。原因也很简单。创造动力是一笔巨大的利润，更不用说在发展初期的行业总是充满漏洞。从数据集中可以清楚地看出这一点：当前，超过43％的MCP服务节点不再验证Shell呼叫路径，并且超过83％的部署具有KAHMCP（模型上下文协议）调整； 88％的AI组件部署禁用任何形式的保护机制；目前，AI部署的15万轻量化框架目前暴露于全球公共网络，超过1个十亿美元的计算能力是用于采矿的hijacks ...更具有讽刺意味的是，攻击最聪明的大型模型只需要足够最低的水平，大型模型将帮助颜色行业找到方向的颜色。企业数据门仅在AI期间内外。但是问题是不溶性的：AI具有一代和攻击的两个以上。如何使用AI进行保护已成为本赛季越来越多的主题。同时，设置云中AI中的规则Yetra也是领先的云制造商探索的重点，而阿里巴巴云的安全是最常见的代表。一旦启动了阿里巴巴云Feitian，阿里巴巴云正式宣布了两条云安全路径：AI和AI安全的安全性，并发布了“ AI云盾牌）系列产品”，以提供“模型应用程序的端到端安全解决方案”的客户，这是Curr的最佳示例，这是Curr的最佳示例Ent行业研究。 01ai在滚动骰子时，为什么灰色和黄色总是面对面？在人类技术史上，AI不是第一个“首先通过色情测试”的新物种。首先，灰色黄色爆炸也是技术受欢迎的定律，而不是事故。一旦银牌摄影于1839年发行，用户的第一波就在色情行业。在互联网的早期，电子商务没有开始，成人网站开始考虑在线付款。当今的大型羊毛派对，有些大小，也类似于“域名时代”中丰富的神话。小时的股息总是以颜色和黄色触摸。因为他们不关心合规性，并且不等于监督，所以他们自然是很棒的。因此，技术爆炸的每个时代首先都有一锅“光滑汤”，而AI自然也不例外。 2023年12月，黑客只使用一个快速词 - “ $ 1 Quote”，激励客户服务4S商店的机器人几乎以1美元的价格出售雪佛兰。这是AI期间最常见的“提示注入”：经过许可，没有原木的痕迹，并且可以用“尖锐的单词”代替整个逻辑链。另一个步骤是“越狱袭击”。这次袭击成功要求该模型说不应该说的话：色情内容，毒品制作，假警告消息...在香港，有些人甚至使用假行政声音从公司帐户中删除2亿港元。除骗局外，AI还冒着“意外产出”的风险：在2023年，一个大型教育模型的大型系统在制定课程计划时会错误地发布具有极端内容的“有毒教科书”。在短短3天内，保护父母的权利和公众意见的保护爆炸了，该公司的股价发展了120亿元人民币。 ai an不了解法律，但它具有能力，一旦它失控，它就会有害。但是从另一点可以看出，AI技术是新的，但是最终的流量和颜色方法-Aboard和Yellow保持不变，并且为了解决它，它取决于安全性。 AI的02赛车首先讨论了AI行业避免的冷知识：大型模型的本质不是“智能”或“理解”，而是控制控制的语义产生。因此，一旦训练环境超出，意外的结果可能是输出的。这种类型的杂音可能希望您写新闻，它为您写诗。或者您可能希望它推荐产品，突然间，东京的温度现在超过25摄氏度。更重要的是，您说的是，如果您没有获得特定软件的真实序列号，它将被拍摄，并且大型型号可以尽力帮助用户以0的成本找到一个真正的软件序列号。如果您想确保受控的产出，公司必须同时了解模型和安全性。根据最新的IDC“ ChiNA安全性大型模型能力评估报告“，阿里巴巴的PK以及所有在中国具有出色安全能力的领先制造商，第一个指标中有4个是第一个指标，其余3个高于平均行业。在培训方面，阿里巴巴云安全答案也直接直接在这三层中，最新的AI应用程序是“ AI Guardrail”（AI护栏），专门为中间层中大型模型的风险而设计，大型模型的主要风险是：违反敏感的数据泄漏，攻击性攻击，是为了造成越来越多的攻击。n程序”，因此自然而然地，他们不会准确地识别并应对大型应用程序所特有的风险。诸如内容安全性，在攻击中进行攻击以及产出模型的可靠性更难以克服。传统解决方案缺乏良好的控制方法和良好的视觉效果机制，如果您不知道一个问题。 true strength will not only prevent it, but if you make pre-trained large models, AI services, AI agents, it knows what you're talking about and what big models develop, thus providing accurate detection of risk and active defense capabilities, and using compliance, security and stability. Specifically, the AI ​​guardrail is responsible for the protection of the three types of scenarios: ꔷ Compliance with the bottom line: Perform a multi-dimensional adherence to the text of text and output ofAI开发涵盖了诸如政治敏感性，色情，偏见和歧视以及不良价值之类的风险类别。深入检测在AI互动过程中可以链接的隐私数据和敏感信息，支持涉及个人隐私，公司隐私等敏感内容的身份。爬行者防止模型滥用，滥用或不受控制的输出，并为AI系统生成“免疫线”；最重要的是，AI Guardrail不仅是 - 发现发现模块，而且在API中实现了真正的全部，而没有分开模块，增加资金或更换产品。对于输入和输出风险，客户没有E购买其他产品；对于各种模型风险：注射风险，恶意文件，内容合规性，幻觉和其他问题，它们都在同一产品中解决。一个接口涵盖了10多种攻击者的场景，支持4种扩展方法（API代理，平台集成，网关访问，WAF安装座），毫秒响应，数千个并发处理，准确性速度高达99％。因此，AI护栏的真正含义是成为“产品能力”中的“安全模型”，该模型允许接口支持安全组。当然，大型模型不是悬挂空气的概念，而是在硬件和代码上运行并制造高层应用程序的系统。阿里巴巴云安全性也正在升级基础架构和AI应用程序服务保护的安全性。在基础架构级别，阿里巴巴云安全性推出了一个云安全中心，该中心具有AI-BOM，AI-SPM和其他产品的核心。具体来说，AI-bom（AI材料清单）和AI-SPM（AI安全状况管理）两个基本功能解决了两个问题，即“我已经安装了什么AI组件”和“这些组件有多少个孔？”。 AI-BOM核心是将部署环境中的所有AI组件放在一个地方：让30多种主要成分，例如Rays，Ollama，Mlflow，Mlflow，Jupyter，Torchserve等。当发现问题所有者的情况下，而不是依靠人类的研究，而是依靠人类的调查，而是符合天然云。 AI-SPM定位类似于“雷达”：从许多方面，诸如弱点，港口曝光，凭证泄漏，简单的文本调整和未经授权的访问等许多方面不断评估系统安全状况，并提供风险水平和维修建议。它将安全性从“遵循快照”更改为“流式治理”。句子的摘要：ai-bom知道您可以在哪里修补，ai-spm知道在哪里击中打击，避免避免作为S尽可能。对于AI应用程序保护层，阿里巴巴云安全性的主要产品是WAAP（Web Application Protection API）。无论该模型的输出多么聪明，如果入口填充了脚本请求，摘要Tokensforgive或浏览接口，则不需要几秒钟。阿里巴巴WAAP（Web Application Protection API）诞生了。它不将AI应用程序作为“传统网络系统”管理，而是提供特殊的AI组件策略，AI业务指纹库和流量配置文件系统。示例：WAAP征服了50多个组件弱点，例如不公正上传MLFLOW文件，Ray Service远程命令执行等；内置的AI爬网指纹库可以确定每小时添加10,000多个语料库和模型分析工具； API资产识别可以自动发现业务中的哪个系统接触到GPT接口，并为安全团队“设置地图”。最重要的ly，waap和ai护栏不矛盾，但是互相补充：一个看着“谁在这里”，另一个看着“什么是说”。一个就像“身份身份验证者”，另一个就像“单词和契据审查员”。它通过身份，隔离，跟踪和对策提供了一种“自我免疫”能力，不仅是“阻止坏人”，而且“不要让模型本身变得不好”。 03ai是安全的，因为AI着陆掷骰子，有人说命运，有些人要求写爱情诗，有些人用它来制作灰尘产品，难怪有些人会用它来确保安全。过去，安全行动需要一群人白天和黑夜巡逻，当时观看一堆红色和绿色的日子，昨天白天抓住混乱，并陪伴系统到夜间夜班。现在，所有这些都可以由AI完成。 2024年，阿里巴巴云安全系统完全连接到汤蒂大型型号L启动AI功能集群涵盖数据安全性，内容安全性，业务安全性和安全操作，并传递新口号：保护AI速度。这意味着很多：业务运行速度更快，风险更高，但安全需要更快。使用AI获得安全性实际上是两件事：提高安全操作的效率 +智能升级安全产品。传统安全系统的最大疾病点是“策略更新滞后”：攻击已经改变，规则没有改变；警报迷，没有人理解。更改大型模型的关键是将安全系统从规则驱动的规则中移动，并使用“ AI理解用户行为 +用户用户”开发闭环生态系统 - AI了解用户行为→用户反馈结果→连续培训→发现功能变得越来越准确，更准确。这称为“数据飞轮”：其好处是两个：一方面，租户的效率“安全操作：过去，威胁通常意味着“大规模警报 +手动筛选”模型不佳。现在，通过智能建模，对异常行为的准确识别，例如恶意流量，主机干扰，后门脚本和警报命中率得到了高度改进。同时，在处置链接周围，该系统在自动处置和强烈反应之间实现了深度的协调 - 宿主的纯度稳定为99％，交通纯度接近99.9％。此外，AI还将深入参与诸如令人震惊的成长，事件分类，过程建议等活动等活动。当前，警报警报类型的范围已达到99％，大型模型的用户范围超过88％，并且该操作的人为效率已发布。另一方面，云安全产品正在迅速改善。在数据安全层和业务安全层中，AI被赋予“ Gatekeeper”的责任：基于该模型的出色能力可以自动识别800+ ropekal云数据和智能脱敏以及I -Crypt处理。该系统不仅有组织的数据，还具有30多个文档和图像识别模型，这些模型可以识别，分类和加密敏感信息，例如实时图片中的ID号和合同元素。数据评分的总体效率为5次，识别准确性率高达95％，大大降低了隐私数据泄漏的风险。示例：在内容安全方案中，传统实践依赖于检查，人类标签和出色的注释培训。如今，通过立即的工程和语义增强，阿里巴巴实现了100％提高标签效率的真正好处，模糊表达识别率提高了73％，图像内容识别的提高了88％，在AI实时面部攻击中的准确性为99％。如果飞轮专注于自主预防和AI控制结合人类的经验，智者助手是安全人员的整个助手。安全运营商面临的最常见问题是：此警告是什么意思？为什么这有问题？这是一个错误的警报吗？我应该怎么办？过去，要查看这些问题，您需要搜索日志，历史记录，询问老员工，做工作订单并调整技术支持...现在，只需要一个句子。但是，明智的助手的功能定位不仅是一个问答机器人，而且更像是安全领域的垂直副驾驶。它的五个主要功能包括：产品问答助手：Awtomical回答如何配置特定操作以及为什么它能够诉诸于每种方法，哪些资源被禁用以保护，更换大量的工作订单服务；警报说明中的专家：输入警报号，自动输出事件解释，链攻击，建议技术和支持多L痛苦的输出；安全事件审查助理：自动对干涉事件的完整链进行分类，生成时间表，附加路径图和判断责任的建议；发电机报告：单击“每月/季度/季度/紧急安全报告”，涵盖事件统计，评论处理，操作结果和视觉导出支持；完整的语言支持：以中文和英语覆盖，国际版本于6月推出，并支持自动改编以在国外使用团队使用实践。不要低估“五件小事”。迄今为止，阿里巴巴的官方数据表明，用户数量已超过40,000，用户的满意度为99.81％，警报类型为100％范围，而Propt支持能力提高了1175％（年度Year Year年）。简而言之，它在夜班中包装了所有同事，带有完整的表现标记，实习生撰写报告，持有警报的工程师和安全顾问，他们了解BusineSS在API中。在这种能力上，人们只是决定而不再巡逻。 04从过去，历史从未失败过“天气制造技术”，但缺乏是可以生活在第二个taon的繁荣中的技术。互联网，P2P，区块链，没有驱动癫痫发作...每一波技术都会爆炸，有时称为“新基础架构”，但最终它才能成为真正的基础架构，只有少数人可以跨越“真空管理”。生成性AI现在处于类似的阶段：一方面，模型在开花，资本很着急，并且应用突破是由一层层制成的。另一方面，即时单词注入，内容覆盖，数据泄漏，模型操纵，漏洞，模糊边界，而无需关注责任。但是AI与以前的技术不同。它不仅可以绘制图片，写诗歌，节目和翻译，还可以模仿人类的语言，判断甚至情感。但是由于这个原因，人工智能的破坏离子不仅是由于代码中的弱点，而且还构成了人类本性的映射。如果人们有偏见，他们将学习；如果人们为舒适而贪婪，他们也会利用您的优势。技术本身的便利性是，这种放大器堆：在先前的IT系统中，还谈到了“用户许可”，攻击依赖于渗透；现在，大型模型只需要及时注射单词，与您聊天可以导致系统错误和隐私泄漏。当然，没有“完美的” AI系统，这是科幻小说，不是工程学。唯一的答案是使用安全的模型来保护不安全的模型；使用智能系统来应对情报的威胁 - 使用AI掷骰子，阿里巴巴选择安全而向上。提高产品技术的知识，并关注＃阿里巴巴云菲特释放时刻