Part.1欢迎来到我们的新开的专题,通俗易懂说AI之RAG,在开始这篇文章的正文之前还是需要先简单的讲述下为什么会有这个系列?主要的原因有以下:(1)智能体在25年开始变得越发的火爆;(2)各种大模...
AI Agent:功能、架构与安全风险
虽然RAG在提供上下文感知回答方面很强大,但如果希望LLM应用能够自主执行任务呢?这正是AI Agent的用武之地。本文Understanding AI Agent Security[1] 就介绍了A...
深度分享:安全行业大模型落地的正确路径
本文9691字 阅读约需 27分钟1从DeepSeek爆火说起DeepSeek作为中国人工智能领域的重要代表,于2024年12月26日发布DeepSeek-V3模型,随后2025年1月20号发布D...
使用基于 LLM 的代理进行全自动 IP 到 Shell 渗透测试
大模型辅助渗透测试的研究和论文越来越多,今天介绍一篇,只需要输入IP,就可以拿到shell,完全不需要干预的自动化。系统的名称是RapidPen,日本人写的。本文共分五部分:1.预备知识2.系统架构及...
如何保护 RAG 应用的安全?
字数 4142,阅读大约需 21 分钟在当前企业加速AI落地的大背景下,理解并掌握RAG应用的安全防护措施对于构建可靠、合规的AI系统至关重要。本次推介的文章How Do You Secure RAG...
大语言模型私有化部署应用安全防护思路
一、大语言模型私有化部署应用助力组织智能化转型伴随以DeepSeek为代表的大语言模型的飞速发展与成熟应用,大语言模型已经成为各行业领域进行智能化转型的核心驱动,成为各级组织生产效率、竞争能力提升的关...
短评两款Cursor/Windsurf/Cline辅助工具
分别是nodejs实现的https://github.com/yamadashy/repomix 和python实现的https://github.com/cyclotruc/gitingest,两款...
专题解读 | RAG模型的安全挑战:针对RAG的攻击算法
RAG模型的安全挑战:针对RAG的攻击算法随着人工智能技术的飞速发展,大型语言模型(LLMs)在自然语言处理领域的应用日益广泛。其中,检索增强型生成(RAG)模型以其强大的信息检索和文本生成能力,成为...
LLM应用安全风险演进:OWASP LLM应用Top10风险2023版与2025版对比分析
点击蓝字 关注我们LLM应用安全风险演进OWASP LLM应用Top 10风险2023版与2025版对比分析引言春节期间,DeepSeek以“推理能力强、成本低、开源且可免费商用”三个特点爆火出圈,其...
内外网DeepSeek部署实战:Ollama + 多客户端 + RAG + 越狱
1. 前言 (不仅仅是概述)大家好!我是AI安全工坊。最近,我一直在研究如何在内网环境中安全、高效地部署大型语言模型DeepSeek(LLM)。这篇教程不仅仅是操作指南,更是我的实战经验总结,希望能帮...
漫画趣解:一口气搞懂模型蒸馏!
最近,伴随着DeepSeek的火爆,「模型蒸馏」这个专业名词,也频繁出现在大众视野。什么是模型蒸馏呢?“模型蒸馏”就是把大模型学到的本领,用“浓缩”的方式教给小模型的过程,在保证一定精度的同时,大幅降...
避坑指南|本地部署Deepseek后的祛魅之旅
避坑指南|本地部署Deepseek后的祛魅之旅在上一篇介绍如何安装并使用本地大模型后,本文主要讲述近两年的实际使用经验,内容较为直白。如何选择大模型参数近期有大量视频宣传介绍如何安装满血版671B D...