郑明-轻量级大语言模型与AI安全

轻量级大语言模型 与AI安全 极安云（深圳）科技有限公司郑明 AI技术新浪潮：大模型的崛起与挑战 挑战•巨大的计算资源和能源消耗 •复杂性 •对抗性攻击 轻量级大语言模型：AI安全领域的新动力 1 2 3 第一时间内识别潜在的安全威胁更好地理解能力、更精准 灵活性和可扩展性 轻量级大语言模型：定义、特性与技术革新 轻量级大语言模型：是AI领域的一个创新方向 核心特性：高效性和灵活性 技术手段的革新：模型压缩技术、量化技术、剪枝技术、知识蒸馏 轻量级大语言模型：发展历史与技术突破 识 减少 参数量化知 量技术蒸馏 模型剪枝 压缩技术 网络守护者：轻量级大语言模型在网络安全中的应用 1 2 入侵检测 3 异常检测与早期警告 行为分析与预防措施 恶意软件识别与动态分析、静态分析 4 5 自动化威胁狩猎 6 合规性与审计 数据隐私的守护者：轻量级大语言模型在数据安全中的应用 数据加密辅助自动化合规性检查隐私保护数据泄露预防 合规性保护用户隐私意识提升 边缘计算的智能防线：轻量级大语言模型的安全应用 异常检测 实时监控 数据守完整性验证 IoT设备安全本地处理安全更新 合规性与审计 设备认证行为分析自适应认证 性能与精度的平衡：轻量级大语言模型的挑战 性能维持 0102 参数减少 精度保持 0304 资源受限环境 计算能力限制 0506 存储和带宽限制 安全优先：压缩模型时的安全性保障 •模型压缩的必要性 •安全特性的保护 •保持模型的鲁棒性 •数据隐私保护 •避免信息泄露 •避免引入安全隐患： •安全性评估、对抗性训练、安全编码实践、硬件安全特性 •综合考量 AI安全的新时代：轻量级大语言模型的机遇 •实时安全 •快速响应 •持续监控 •低功耗设备的安全增强 •本地化处理 •安全更新 •智能响应机制 •自动化防御 •自适应学习 •跨领域应用 •成本效益 未来展望：轻量级大语言模型在自适应安全防护与智能响 应中的作用 自动化防御策略 预测性维护技术整合 多模态学习 智能响应机制行为分析 实时学习 自适应安全防护优化 自。 联邦学习 硬件协同 可解释性和透明度 跨学科合作 跨行业应用：轻量级大语言模型的部署可行性分析 金融行业 云计算 医疗行业 边缘计算 制造业 综合评估：轻量级大语言模型部署的可行性因素 •技术成熟度 •成本效益分析 •用户接受度 •运维支持 •风险管理 •跨领域应用 •长期投资价值 安全考量：轻量级大语言模型的风险识别与缓解 •透明度和可解释性问题 •数据泄露的风险 •对抗性攻击 •模型鲁棒性 •合规性挑战 风险缓解策略：确保轻量级大语言模型的安全性 设计阶段的安全控制 数据保护 用户教育 持续的安全评估 合规性 跨学科合作 适应性安全策略 透明度和可解释性 技术前沿：轻量级大语言模型与AI安全的最新研究进展 量化技术 02 模型压缩技术 自适应安全防护 0103 05 联邦学习 对抗性攻击防御 具体项目和论文 DistilBERTMobileBERTSqueezeBERT 具体项目和论文 01 02 03 TinyBERT ALBERT Q-BERT 具体项目和论文 EdgeBERT TensorRT Phi系列 未来视角：轻量级大语言模型在AI安全领域的发展趋势 •增强学习 •自动化防御系统 •智能监控 •跨领域融合 •隐私保护 •模型可解释性 •开源合作 •硬件协同设计 核心驱动：轻量级大语言模型在AI安全领域的重要性与贡献 数据隐私保护合规性支持 边缘计算的安全性实时安全监测 自适应安全防护 技术创新 性能与资源平衡 自。 跨学科合作 轻量级大模型：AI安全的未来趋势与挑战 •性能优化 •安全性与隐私保护 •自适应与智能化 •跨平台兼容性 •模型可解释性 •对抗性攻击防御 •持续的研究与创新 •跨学科合作 感谢观看