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《2024年大模型安全实践白皮书》.pdf

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简介：
本白皮书聚焦于2024年大模型的安全策略与实际操作，深入剖析当前大模型面临的挑战，并提供详实的风险评估和解决方案。 《大模型安全实践（2024）》白皮书提供了关于如何确保大型语言模型在设计、开发及部署过程中的安全性指导原则和最佳实践。该文档深入探讨了当前面临的挑战，并提出了一系列策略，旨在帮助技术社区构建更加稳健且可信的人工智能系统。

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  • 《2024年大模型安全实践白皮书》.pdf
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    本白皮书聚焦于2024年大模型的安全策略与实际操作，深入剖析当前大模型面临的挑战，并提供详实的风险评估和解决方案。 《大模型安全实践（2024）》白皮书提供了关于如何确保大型语言模型在设计、开发及部署过程中的安全性指导原则和最佳实践。该文档深入探讨了当前面临的挑战，并提出了一系列策略，旨在帮助技术社区构建更加稳健且可信的人工智能系统。
     
  • 2024年大模型安全实践白皮书
    优质
    《2024年大模型安全实践白皮书》深入探讨了当前大模型技术面临的安全挑战，并提供了详尽的风险评估与应对策略，旨在推动行业的健康发展。 大模型安全实践白皮书2024详细介绍了当前大模型领域的安全挑战，并提供了全面的安全策略和技术建议。该文档旨在帮助开发者、研究人员及行业专家更好地理解和应对与大规模语言模型相关的风险，确保技术的健康发展和社会应用的可靠性。
     
  • 2024年金融领域大模型应用技术与安全白皮书.pdf
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    本白皮书深入探讨了2024年金融行业大模型的应用趋势和技术发展，并全面分析其面临的安全挑战及应对策略。 2024年大模型在金融领域的应用技术与安全白皮书.pdf介绍了大型语言模型在金融行业的最新进展和技术细节，探讨了如何利用这些先进的工具来提高金融服务的安全性和效率，并分析了相关的风险及应对策略。文档深入研究了数据隐私保护、交易监控以及智能投顾等关键领域的发展趋势和挑战。
     
  • 2024年军事大模型评估体系白皮书.pdf
    优质
    本白皮书深入探讨了2024年军事大模型的发展趋势与挑战，并提出了全面的评估体系，旨在提升军事智能化水平和决策效能。 《2024军事大模型评估体系白皮书》是一份全面而深入的研究报告，旨在构建一套科学、系统且可操作的军事大模型评估体系。该白皮书首先定义了军事大模型的概念范畴与重要性，并详细阐述了评估体系的设计原则、核心指标、评估方法及流程。通过多维度和多层次的评估框架，白皮书为军事领域决策者、科研人员和技术人员提供了标准化工具，用于评估军事大模型的性能、效能及可靠性。这有助于优化资源配置，提升军事智能化水平，增强国防实力。
     
  • 数据治理行业实践白皮书(2024年版).pdf
    优质
    本白皮书全面解析了2024年数据治理行业的最新趋势与挑战，汇集实际案例和最佳实践，为业界提供宝贵的参考与指导。 《私信博主免下载领取》 一、数据治理是数字化转型的必经之路 1. 数字全球化催生数字治理需求 2. 中国数字时代的治理新范式 二、数据治理概念 1. DAMA体系 2. 信通院的数据治理服务商成熟度模型 3. 国家标准：数据治理规范 4. 数据中台 5. 数据治理与数据中台的关系 三、数据治理目标与价值 1. 构建统一的数据标准体系 2. 提升数据质量 3. 推动安全体系建设 4. 建立和管理资产体系 5. 完善组织管理体系 6. 促进应用及共享 四、数据治理新范式 1. 数据治理架构设计 2. 模式的探讨与选择 2.1 数据治理模式介绍 2.2 不同模式的对比分析 2.3 如何选择合适的模式 3. 实施路径规划 4. 具体项目交付流程及建议 - 组织架构推荐 - 步骤说明 - 预期成果展示 五、数据治理保障体系 1. 组织结构支持 2. 制度建设确保实施 六、平台工具的应用与选择 1. 数据治理平台的全景图示例 2. 袋鼠云的数据治理管理平台介绍 2.1 模型设计部分 - Hive建表操作指南 - Flink建表说明 2． 开发功能模块 实时开发流程 离线开发步骤 发布任务指导 运维支持服务 3． 安全保障措施 数据脱敏策略管理 权限控制机制设计 分级分类规则设定 4． 标准化建设模块 - 基础词根维护 - 码表配置优化 - 行业模板定制开发 - 模型提取工具介绍 - 定义标准流程指导 - 映射关系建立方法论 - 统计分析功能展示
     
  • 2025年工业大模型白皮书.pdf
    优质
    该白皮书全面分析了至2025年的全球工业大模型发展趋势，涵盖了技术创新、应用案例及市场前景等关键领域。 2025年工业大模型白皮书概述了未来几年内工业领域大模型的发展趋势和技术应用前景。该文档详细分析了当前的技术挑战，并提出了创新的解决方案，旨在推动制造业向智能化、高效化方向发展。通过深入研究和案例展示，白皮书为相关企业和研究人员提供了宝贵的参考信息和指导建议。
     
  • Docker容器安全最佳实践白皮书.pdf
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    本白皮书深入探讨了在使用Docker进行应用开发和部署时的安全策略与技术措施，提供了详尽的Docker容器安全最佳实践指导。 Docker容器最佳安全实践白皮书提供了关于如何在使用Docker技术时确保应用程序的安全性的指导原则和建议。这份文档涵盖了从镜像构建到运行维护的各个环节中应注意的关键安全措施，旨在帮助用户建立更加健壮且可靠的应用环境。通过遵循这些最佳实践，可以有效减少潜在的安全风险，并提高系统的整体安全性。
     
  • 2024年安全性与有效性验证能力白皮书.pdf
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    本白皮书深入探讨了2024年在产品和服务的安全性和有效性验证方面的新趋势和技术，为企业提供全面指导和实用建议。 《2024年安全有效性验证能力白皮书》旨在全面分析并探讨当前及未来一年内网络安全领域中的各种挑战与机遇。该文档深入研究了如何有效评估现有技术的安全性和可靠性，同时提出了一系列创新性的解决方案和技术框架，以应对日益复杂的网络威胁环境。 此外，《白皮书》还强调了跨行业合作的重要性，并呼吁各组织机构共同建立一个更加安全、稳定和高效的网络安全生态系统。通过对最新趋势的研究以及对未来发展的预测，《2024年安全有效性验证能力白皮书》为相关领域的专业人士提供了宝贵的见解与指导，帮助他们更好地理解和应对未来的挑战。 该文档涵盖了广泛的主题，包括但不限于：最新的信息安全技术进展；如何实施有效的风险管理策略；最佳实践分享等。其目标是通过提供全面的知识体系和实用指南来促进整个行业的进步与发展。
     
  • 2022年中国大模型发展白皮书.pdf
    优质
    本白皮书全面分析了2022年中国大模型的发展现状、技术趋势及应用案例，为行业提供深度洞察和未来发展方向。 2022年中国大模型发展白皮书全面分析了中国在人工智能领域的最新进展和技术趋势，涵盖了从基础研究到应用实践的各个方面，并展望未来的发展方向。该报告为相关行业的研究人员、从业者及决策者提供了宝贵的参考信息。
     
  • 阿里研究院2024年大模型训练数据白皮书
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    该白皮书由阿里研究院发布，全面分析了2024年大模型训练数据的发展趋势、技术挑战和应用场景，为行业提供深度见解与策略建议。 01. 训练数据对大模型发展的重要性 强调训练数据作为大模型发展的基础，并分析其需求的演变趋势。指出在大模型训练过程中，不依赖于用户个人信息，而是更侧重于世界知识和高质量语料的支持。 02. 模型训练所需的数据类型 介绍不同类型的训练数据及其特征，包括语言模型与多模态模型。阐述了一些常见疑问及误解，并澄清了诸如“大模型训练无需使用个人隐私信息”、“中文语料短缺并不是主要制约因素”的观点。 03. 科学理解高质量数据的含义与作用 分析高质量数据对于提升模型准确性和性能的重要性，强调其在优化算法表现中的关键角色。 04. 合成数据作为解决训练数据供给不足的新方案 讨论了由于真实世界中获取足够数量和多样性训练样本所面临的挑战，并提出了利用合成数据来应对这一问题的方法。介绍了合成数据的概念、生成技术以及如何应用这些虚拟创建的数据集以增强模型训练效果。 05. 对大模型训练数据治理的思考 分析当前大模型在处理与使用大规模训练数据时所具有的特点，探讨了确保其合规性的策略及管理措施。 06. 政府与社会力量协同构建的大规模语言模型训练生态体系 对比美国与中国在此领域的不同实践。指出美国采取政府主导下的资源整合和社会各界积极参与相结合的方式推进相关工作；而中国则面临公共数据资源供给不足以及民间创新活动分散等问题亟需解决。 07. 阿里巴巴集团在大模型研究与应用方面的探索 介绍阿里巴巴集团在此领域内的尝试和进展，展示其为推动技术进步所做出的努力。