AI大模型「排雷」指南丨想要本地化部署AI大模型,必须先做好这四件事

忽如一夜春风来,DeepSeek满地开。

随着DeepSeek爆火,政府、企业掀起了本地化部署AI大模型的浪潮。有了自己的AI大模型,不但能提升业务效率,为客户提供更好的服务,还能探索AI的应用场景,为组织发展注入动力。

但是,想要保障本地化部署的AI大模型的安全却并不简单。服务器暴露、未授权访问、API攻击、数据泄露……一系列安全问题与大模型如影随形。

如果你已经、正在、将要在本地部署DeepSeek大模型,以下这四大“雷区”你可要多加小心。

本地化部署AI大模型的“雷区”

本地化部署AI大模型的第一大“雷区”,是服务器暴露。

Ollama是当前应用最广泛的本地大模型运行框架。借助Ollama,组织能够将DeepSeek-R1、Qwen、Llama、Gemma 2等语言模型部署在本地服务器中。

为了方便员工、客户,这些大模型往往开放互联网访问,导致服务器暴露在公网之上。2月中旬,安全研究人员在互联网上扫描到了8971个运行Ollama大模型框架的服务器,有6449个处于活跃状态,其中88.9%的服务器未采取有效的安全防护措施,处于“裸奔”状态。

这意味着只要攻击者扫描到了这些服务器,就可以在未经授权的情况下发起访问,利用Ollama的漏洞发起网络攻击。当前,已出现了通过自动化脚本扫描到“裸奔”状态的DeepSeek服务器,并恶意占用大量计算资源,盗取算力并导致部分用户服务器崩溃的事件。

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大模型软件的公网暴露主机国内省份分布情况

本地化部署AI大模型的第二大“雷区”,是未授权访问

使用Ollama在本地部署DeepSeek等大模型时,会在本地启动一个Web服务,并默认开放11434端口且无任何鉴权机制,导致攻击者无需认证即可调用模型服务。而且Ollama目前缺乏原生的多因素认证能力,网络钓鱼、撞库攻击也会对大模型安全造成威胁。

雪上加霜的是,很多政府、企业在尝鲜之后,会逐步放弃对大模型的维护,导致本就“裸奔”的大模型任人攻击,成为黑客进入内网的跳板,给组织造成重大威胁。

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本地化部署AI大模型的第三大“雷区”,是API攻击。

API是组织对内、对外提供AI大模型服务的主要方式。一旦大模型的API密钥被窃取,攻击者就能利用其非法占用他人的计算资源,甚至发起注入攻击、高频调用等恶意行为,导致服务瘫痪。

随着大模型在全球爆火,大模型的API成为了黑灰产团伙的重点攻击目标。今年年初,DeepSeek的最新大模型V3和R1刚发布几天,黑产团队就已经实现API适配支持,并且已经有大批DeepSeek API密钥被窃取和应用。

如何保障API安全,已经成为大模型实用化、商用化的前提条件。

本地化部署AI大模型的第四大“雷区”,是数据泄露。

AI大模型的数据安全问题有二。第一,很多政企员工出于尝鲜、提高工作效率的目的,未经允许,使用机密数据投喂大模型,造成数据泄露。最新调研结果显示,72%的企业员工会通过个人账户访问ChatGPT等AI大模型。同时,在向AI大模型提交数据的用户中,平均每天发生近4次企业数据粘贴行为,其中可能包含商业信息、客户数据、财务计划、源代码等敏感信息。

对于此类行为,组织普遍缺乏有效的管控手段,仅凭强化数据安全培训不足以保证数据安全。

第二,未加密的大模型交互数据在传输过程中可被截获,引发商业机密外泄。中国电信的最新报告显示,只有12.9%的Ollama主机使用了HTTPS替代默认的HTTP协议,这些使用明文协议传输的服务极易遭受中间人攻击。

为了避免数据被劫持,组织在使用HTTPS协议的同时,还应对数据进行加密,保证数据安全传输。

零基础如何学习AI大模型

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为什么要学习大模型?

学习大模型课程的重要性在于它能够极大地促进个人在人工智能领域的专业发展。大模型技术,如自然语言处理和图像识别,正在推动着人工智能的新发展阶段。通过学习大模型课程,可以掌握设计和实现基于大模型的应用系统所需的基本原理和技术,从而提升自己在数据处理、分析和决策制定方面的能力。此外,大模型技术在多个行业中的应用日益增加,掌握这一技术将有助于提高就业竞争力,并为未来的创新创业提供坚实的基础。

大模型典型应用场景

AI+教育:智能教学助手和自动评分系统使个性化教育成为可能。通过AI分析学生的学习数据,提供量身定制的学习方案,提高学习效果。
AI+医疗:智能诊断系统和个性化医疗方案让医疗服务更加精准高效。AI可以分析医学影像,辅助医生进行早期诊断,同时根据患者数据制定个性化治疗方案。
AI+金融:智能投顾和风险管理系统帮助投资者做出更明智的决策,并实时监控金融市场,识别潜在风险。

这些案例表明,学习大模型课程不仅能够提升个人技能,还能为企业带来实际效益,推动行业创新发展。

大模型就业发展前景

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在这里插入图片描述字节、阿里等多个头部公司AI人才紧缺,包括算法工程师、人工智能工程师、推荐算法、大模型算法以及自然语言处理等。
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除了上述技术岗外,AI也催生除了一系列高薪非技术类岗位,如AI产品经理、产品主管等,平均月薪也达到了5-6万左右。
AI正在改变各行各业,行动力强的人,早已吃到了第一波红利。

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构建履带式机器人的运动模型是机器人控制与导航研究中的重要课题。履带式机器人通过其特殊的动力系统和结构,能够在复杂地形中展现出优异的性能,尤其在非结构化环境中,如农业、搜救和军领域。 参考资源链接:[履带式机器人运动模型分析与应用](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/9mg8eudppo?spm=1055.2569.3001.10343) 首,构建履带式机器人运动模型通常涉及对其动力学和运动学的深入分析。动力学分析关注于如何通过施加力和力矩来驱动履带及其附着的地面,而运动学则关注于履带的几何形状、尺寸和运动。在模型构建中,通常将履带式机器人简化为具有两个自由度的两轮差速驱动模型,或者在更复杂的情况下,采用四轮差速驱动模型进行分析。 为了详细阐述履带式机器人的运动模型,通常需要采用数学方法来描述其运动特性,例如基于牛顿第二定律的动力学方程和基于几何关系的运动学方程。通过这些方程,可以推导出履带速度、转向半径和加速度等关键参数之间的关系,从而实现对机器人运动的精确控制。 在非结构化环境下,履带式机器人通过其适应性强的运动模型,能够在多种复杂地形中保持稳定性和通过性。例如,在松软土壤、泥地或者沙地等地面,履带式机器人可以有效分配动力,保持牵引力,实现稳定行驶。 通过模型分析,可以对履带式机器人在特定应用场景中的表现进行预测和优化。在农业应用中,履带式机器人可以携带农用设备进行田间作业,如播种、施肥或收割等。而在军领域,履带式机器人可以用于侦察、排雷或携带武器进行支援任务。此外,在灾害现场,它们可以执行救援工作,穿越碎石、瓦砾等障碍物,到达并帮助受困人员。 总的来说,通过构建和分析履带式机器人的运动模型,不仅可以为机器人设计提供理论支撑,还能指导实际应用,拓展履带式机器人在非结构化环境中的应用范围和效果。为了进一步深入了解相关技术,建议阅读《履带式机器人运动模型分析与应用》等专业文献,这些资料能够提供更为详尽的模型构建方法和应用案例,帮助研究者和工程师掌握这一领域的前沿知识。 参考资源链接:[履带式机器人运动模型分析与应用](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/9mg8eudppo?spm=1055.2569.3001.10343)
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