人工智能大模型的安全与隐私保护:技术防御与合规实践

第十九章 人工智能大模型的安全与隐私保护:技术防御与合规实践 一、章节学习目标与重点 1.1 学习目标 全面掌握大模型面临的核心安全风险(如对抗攻击、数据泄露、恶意生成)与隐私威胁(如训练数据提取、用户隐私泄露),理解风险产生的技术原理。 熟练运用大模型安全防护技术(对抗训练、输入过滤、输出审查等&

Flutter for OpenHarmony:html_unescape 安全解码 HTML 实体字符,从网页抓取数据到友好展示(文本转义处理) 深度解析与鸿蒙适配指南

欢迎加入开源鸿蒙跨平台社区:# 前言当我们从网页抓取数据(爬虫),或者接收富文本编辑器生成的后端接口时,常常会遇到像 <、'、  这样的 HTML 实体字符。如果直接显示在 UI 上,不仅丑陋,而且难以阅读。html_unescape 是一个专为 Dar

PySide6 + QML - 多线程02 - QThread 生命周期与安全退出

线程不仅要能启动,还要能正确退出。 否则容易出现 内存泄漏、僵尸线程、甚至程序崩溃。在上一章节《01:QThread 基础》中,我们学习了如何用 Worker + QThread 的模式把耗时任务放到子线程执行,并通过信号把结果传回 UI,从而保证界面不卡顿。那一章的重点是 “能跑起来”。但是,线程的生命周

图解Elasticsearch下载与服务启动流程

从零开始图解 Elasticsearch 部署:下载、配置到服务启动全流程实战 你有没有遇到过这样的场景?刚接手一个日志分析项目,文档里第一句就是“请先部署 Elasticsearch”,然后你就一头扎进官网,点来点去不知道该下哪个包,解压后又卡在启动报错上—— JAVA_HOME not set 、 vm.max_map_count too low ……各种错误接踵而至。 别急,这

ElasticSearch 全面解析:为什么它成为现代搜索与日志分析的首选引擎

在大数据与云计算迅速发展的背景下,企业对高效搜索、实时分析和海量数据处理的需求日益增长。传统数据库在复杂搜索和实时分析方面逐渐显露出性能瓶颈,而 ElasticSearch 正是在这一需求推动下脱颖而出的分布式搜索与分析引擎。本文将系统介绍 ElasticSearch 的核心概念、技术优势以及常见应用场景。 一、什么是搜索引擎搜索引擎本质上是一种用于存储、检索和分析数据

【Java手搓RAGFlow】-8- Elasticsearch 集成

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最全的 ESLint 配置流程

目录~ 简单说一下 ESLint 是做什么的 ~最快的集成方式:借助编辑器和 IDE 实现 ESLint 自动化检查和修复(你不能错过的最简单方法)1. 如何在 VS Code 中快速配置 ESLint 插件?2. 配置 .vscode/settings.json3.添加工作区建议搞定ESLint集成在提交代码时自动执行 ESLint 检测并

搜索引擎的模块设计及结果展示

目录1、清洗数据的模块(Parser)1.1 思路1.2 代码实现1.2.1 paeser.cc1.2.2 util.hpp1.3 简单测试2、建立索引的模块(Index)2.1 思路2.2 代码实现2.2.1 index.hpp2.2.2 util.hpp3、编写搜索引擎的模块(Searcher)3.1 思路3.2 代码实现3.2.1 searcher.hpp3.3 简单测试4、编写http_s

Flink CDC 用 Oracle CDC 实时同步数据到 Elasticsearch

一、整体架构与 Demo 思路本 Demo 会启动 3 个容器: Oracle 19c:作为上游业务库; Elasticsearch 7.6.0:存储 Flink 处理后的结果; Kibana 7.6.0:可视化 Elasticsearch 数据。 数据流非常简单直观: Oracle PR