郑明-轻量级大语言模型与AI安全.pdf

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1、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巨大的计算资源和能源消耗复杂性对抗性攻击挑挑战轻量级大语言模型：AI安全领域的新动力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132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：定义、特性与技术革新轻量级大语言模型：发展历史与技术突破减少参数量模型压缩量化技术剪枝技术知识蒸馏123入侵检测异常检测与早期警告行为分析与预防措施网络守护者：轻量级大语言模型在网络安全中的应用6合规性与审计4恶

2、意软件识别与动态分析、静态分析5自动化威胁狩猎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边缘计算的智能防线：轻量级大语言模型的安全应用设备认证行为分析自适应认证数据守完整性验证实时监控异常检测IoT设备安全本地处理安全更新合规性与审计参数减少资源受限环境存储和带宽限制性能维持精度保持计算能力限制010203040506性能与精度的平衡：轻量级大语言模型的挑战安全优先：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

3、、硬件安全特性综合考量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AI安全的新时代：轻量级大语言模型的机遇未来展望：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适应安全防护优化自。实时学习自动化防御策略硬件协同可解释性和透明度智能响应机制行为分析跨学科合作预测性维护技术整合联邦学习多模态学习边缘计算金融行业制造业云计算医疗行业跨行业应用：轻量级大语言模型的部署可行性分析技术成熟度成本效益分析用户接受度综合评估：轻量级大语言模型部署的可行性因素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

4、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设计阶段的安全控制持续的安全评估适应性安全策略透明度和可解释性风险缓解策略：确保轻量级大语言模型的安全性数据保护合规性用户教育跨学科合作模型压缩技术自适应安全防护量化技术联邦学习对抗性攻击防御02010305技术前沿：轻量级大语言模型与AI安全的最新研究进展DistilBERTMobileBERTSqueezeBERT具体项目和论文TinyBERTALBERTQ-BERT030201具体项目和论文TensorRTPhi系列EdgeBERT具体项目和论文未来未来视角：轻量级大语言模型在AI安全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性能与资源平衡自。实时安全监测合规性支持数据隐私保护边缘计算的安全性跨学科合作自适应安全防护技术创新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轻量级大模型：AI安全的未来安全的未来趋势与挑战感谢观看