深度探索 LLaMa
随着人工智能技术的迅速发展，大模型在处理各种复杂任务中展示出了卓越的能力，特别是在网络安全领域，大模型的应用潜力巨大，它们可以帮助自动化处理大量数据、识别潜在威胁和提供安全建议，然而，新型大模型层出不穷，要有效利用这些模型，首先必须验证它们......
Rejection 高效 Best Speculative
一、背景本文中我们简单介绍一个新的BestofN速度优化的论文，其提出了SpeculativeRejection，投机拒绝，，虽然也是用于LLM推理生成加速，但是和SpeculativeDecoding，投机采样，场景、方案都很不一样，对于......
应对大模型即时感染 斯坦福大学和伦敦大学学院联合打造多智能体系统中的安全防线
在多智能体系统中，LLM的应用变得越来越普遍，通过多个LLM协作来解决复杂任务的需求日益增加，然而随着这些技术的不断进步，新的安全威胁也随之而来，提示注入攻击是一种利用恶意提示来劫持模型执行非预期操作的攻击方式，在单智能体系统中，研究人员已......
Unix安全编程 最小化特权
安全的程序必须最小化特权，以降低，bug，转化为安全缺陷的可能性，本文讨论了如何通过最小化有特权的模块、授与的特权以及特权的有效时间来最小化特权....。...