摘要：
这篇文章信息量很大，特别是提到了 h2oGPTe 平台融合了预测型 AI 和生成式 AI，并拥有强大的新功能，如多代理系统、模型风险管理和多模态分析等。 您特别关注其**安全防护（Guardrails and PII controls）**的具体实现方式。新闻稿中提到，这项功能允许企业“控制响应边界 阅读全文
posted @ 2025-07-10 15:05
bonelee
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摘要：
GuardAgent 核心要点及机制解析 https://arxiv.org/pdf/2406.09187 一、提出背景与设计目的 安全挑战：随着大型语言模型（LLM）代理广泛应用，安全问题日益突出。以医疗为例，LLM代理若被滥用，易泄露患者机密信息。 传统局限：现有LLM防护主要针对文本输出，常采 阅读全文
posted @ 2025-07-09 20:27
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摘要：
https://arxiv.org/pdf/2309.15817 ToolEmu 框架要点总结与应用案例 一、核心问题与设计目标 风险识别挑战：LM代理的风险识别通常需要手动实现工具、搭建环境和搜集风险案例。随着工具和代理复杂度提升，测试成本激增，长尾高风险案例难以被发现。 ToolEmu 目标：引 阅读全文
posted @ 2025-07-09 19:54
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摘要：
AgentSpec 技术概述与应用案例 https://arxiv.org/pdf/2503.18666 一、AgentSpec 概览 AgentSpec是一种轻量级领域特定语言（DSL），旨在为大型语言模型（LLM）代理提供运行时的定制化约束执行，从而提升其安全性、可靠性及伦理合规性。 二、核心特 阅读全文
posted @ 2025-07-09 18:03
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摘要：
核心要点 (Key Points) 研究表明，AI智能体安全至关重要，因为这些系统可能遭受数据泄露和未授权操作等攻击。 保护AI智能体似乎涉及多种技术，如提示词加固（Prompt Hardening）、工具净化（Tool Sanitization）和持续评估（Continuous Evaluatio 阅读全文
posted @ 2025-07-09 16:25
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摘要：
Technical Blog: Strengthening AI Agent Hijacking Evaluations Authored by the U.S. AI Safety Institute Technical Staff January 17, 2025 https://www.nis 阅读全文
posted @ 2025-07-09 16:11
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摘要：
JoyAgents-R1: Joint Evolution for Multi-LLM Agents with Reinforcement Learning https://arxiv.org/pdf/2506.19846 “JoyAgents-R1”论文介绍了一种针对异构多大型语言模型（LLM）智 阅读全文
posted @ 2025-07-08 19:45
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摘要：
【问题分析】Flask大模型推理服务高并发下Segmentation fault根因剖析与解决 一、问题背景 近期在为Python+Flask部署的BERT类NLP意图分类API做高并发压测时，遇到在QPS较高时服务进程意外崩溃，控制台与日志提示Segmentation fault，服务端口短暂消失 阅读全文
posted @ 2025-06-23 19:48
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摘要：
JA3 和 JA4 都是用于网络安全领域识别加密流量指纹的方法，主要应用于TLS/SSL流量识别与恶意行为检测。两者的区别如下： JA3 指纹 提出时间：2017年 原理：对TLS客户端Hello报文中的参数（如SSL版本、支持的加密套件、扩展选项等）进行规范化处理后拼接，并对拼接字符串做MD5哈希 阅读全文
posted @ 2025-06-09 16:35
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摘要：
from paddleocr import PaddleOCR ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="ch") file_path = r'D:\data\douyin.png' result = ocr.ocr(file_path, cls=True) 阅读全文
posted @ 2025-05-23 11:07
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