内容简介：人工智能（AI）模型正在革命化各个行业，从网络安全和医疗保健到金融和自动化。然而，它们也成为对抗性攻击、数据污染和推理威胁的主要目标。攻击者可以操纵AI系统，提取敏感数据，甚至降低模型性能，导致安全漏洞和不可靠的输出。 本文探讨了从训练到部署保护AI管道的最佳实践，包括： LLM特定威胁（例如，提示注入、内存攻击） 对抗风险（例如，规避、模型提取） AI模型的CI/CD管道强化 实时部署监控...
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