鄭明-輕量級大語言模型與AI安全.pdf

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1、輕量級大語言模型與AI安全極安云（深圳）科技有限公司鄭明AI技術新浪潮：大模型的崛起與挑戰巨大的計算資源和能源消耗復雜性對抗性攻擊挑挑戰輕量級大語言模型：AI安全領域的新動力第一時間內識別潛在的安全威脅更好地理解能力、更精準靈活性和可擴展性132輕量級大語言模型：是AI領域的一個創新方向核心特性：高效性和靈活性技術手段的革新：模型壓縮技術、量化技術、剪枝技術、知識蒸餾輕量級大語言模型：定義、特性與技術革新輕量級大語言模型：發展歷史與技術突破減少參數量模型壓縮量化技術剪枝技術知識蒸餾123入侵檢測異常檢測與早期警告行為分析與預防措施網絡守護者：輕量級大語言模型在網絡安全中的應用6合規性與審計4惡

2、意軟件識別與動態分析、靜態分析5自動化威脅狩獵數據加密輔助自動化合規性檢查隱私保護數據泄露預防合規性保護用戶隱私意識提升數據隱私的守護者：輕量級大語言模型在數據安全中的應用邊緣計算的智能防線：輕量級大語言模型的安全應用設備認證行為分析自適應認證數據守完整性驗證實時監控異常檢測IoT設備安全本地處理安全更新合規性與審計參數減少資源受限環境存儲和帶寬限制性能維持精度保持計算能力限制010203040506性能與精度的平衡：輕量級大語言模型的挑戰安全優先：壓縮模型時的安全性保障模型壓縮的必要性安全特性的保護保持模型的魯棒性數據隱私保護避免信息泄露避免引入安全隱患：安全性評估、對抗性訓練、安全編碼實踐

3、、硬件安全特性綜合考量實時安全快速響應持續監控低功耗設備的安全增強本地化處理安全更新智能響應機制自動化防御自適應學習跨領域應用成本效益AI安全的新時代：輕量級大語言模型的機遇未來展望：輕量級大語言模型在自適應安全防護與智能響應中的作用自適應安全防護優化自。實時學習自動化防御策略硬件協同可解釋性和透明度智能響應機制行為分析跨學科合作預測性維護技術整合聯邦學習多模態學習邊緣計算金融行業制造業云計算醫療行業跨行業應用：輕量級大語言模型的部署可行性分析技術成熟度成本效益分析用戶接受度綜合評估：輕量級大語言模型部署的可行性因素運維支持風險管理跨領域應用長期投資價值安全考量：輕量級大語言模型的風險識別與緩

4、解透明度和可解釋性問題數據泄露的風險對抗性攻擊模型魯棒性合規性挑戰設計階段的安全控制持續的安全評估適應性安全策略透明度和可解釋性風險緩解策略：確保輕量級大語言模型的安全性數據保護合規性用戶教育跨學科合作模型壓縮技術自適應安全防護量化技術聯邦學習對抗性攻擊防御02010305技術前沿：輕量級大語言模型與AI安全的最新研究進展DistilBERTMobileBERTSqueezeBERT具體項目和論文TinyBERTALBERTQ-BERT030201具體項目和論文TensorRTPhi系列EdgeBERT具體項目和論文未來未來視角：輕量級大語言模型在AI安全安全領域的發展趨勢增強學習自動化防御系統智能監控跨領域融合隱私保護模型可解釋性開源合作硬件協同設計核心驅動：輕量級大語言模型在AI安全領域的重要性與貢獻性能與資源平衡自。實時安全監測合規性支持數據隱私保護邊緣計算的安全性跨學科合作自適應安全防護技術創新性能優化安全性與隱私保護自適應與智能化跨平臺兼容性模型可解釋性對抗性攻擊防御持續的研究與創新跨學科合作輕量級大模型：AI安全的未來安全的未來趨勢與挑戰感謝觀看