SELinux 安全模型——MLSBLP 模型：于1973年被提出，是一种模拟军事安全策略的计算机访问控制模型，它是最早也是最常用的一种多级访问控制模型，主要用于保证系统信息的机密性，是第一个严格形式化的安全模型多层安全的核心...因为文件A的安全级别程度高于进程，所以进程不能读。...这时你的策略应该也要支持 MLS，也就是定义某个文件的安全上下文的时候应该带上它的 mls/mcs开启多层安全后安全上下文扩展最后一个字段 "安全级别（Security Level or Level）"...这个整体就是安全级别有两个安全级别：低安全级别-高安全级别，高安全级别可选。定义方式：level s0:c0.c2; #此安全级别的敏感度为s0，类别为c0 c1 c2，即 ....level[0], &(r1).level[0]) && \ mls_level_dom(&(r1).level[1], &(r2).level[1]))通过 mlsconstrain 实现 BLP 模型
windows 安全对象模型 windows中的内核对象由进程和线程进行操作，而对象就好像一个被锁上的房间，进程想要访问对象，并对对象进程某种操作，就必须获取这个对象的钥匙，而线程就好像拥有钥匙的人...安全描述符中的所有者和用户组 2. 被ACE认可的访问者 3....（DACL）、系统访问控制列表（SACL） 安全描述符是以SECURITE_DESCRIPTOR结构开始，后面连续跟着安全描述符的其它信息 访问控制列表 访问控制列表（Access Control...ACE用于标识一个用户、组或局部组以及它们中每一个允许的访问权； 安全描述符的创建 在创建安全访问对象的函数中一般都需要填入一个SECURITY_ATTRIBUTES结构体的指针，我们要么给定一个NULL...值使其具有默认的安全属性，或者自己创建一个安全描述符并将他的指针传入。
SELinux 安全模型——TE 通过前面的示例策略，大家对 SELinux 应该有那么点感觉认识了，从这篇开始的三篇文章讲述 SELinux 的三种安全模型，会涉及一些代码，旨在叙述 SELinux...内部的原理 SELinux 提供了 3 种安全模型： RBAC：Role Based Access Control安全模型，每一个主体客体都被分配一个类型，且使用白名单策略决定指定类型之间的访问权限。...这是 SELinux 对 BLP(Bell-La Padula Model) 模型的实现，编写策略可实现 "no read up, no write down" 本篇文章讲述 SELinux 最重要的安全模型...TE 这种安全模型主要有两种规则，在之前示例策略种也说过，本文再来复习一遍： Access Vector Rules，简单理解为 allow、neverallow、dontaudit 这些规则属于 AV
在公共语言运行时(CLR)过往的版本中，安全模型一直是最为复杂的模块之一，由于涉及Evidence，CAS策略等机制，难以被用户使用。...在Silverlight中，CLR团队提出了三层安全级别，大大简化了安全模型，得到了很多积极的反馈。...所以CLR4.0对之加以改进，希望能帮助用户开发出更为安全的应用程序，在 Microsoft .NET Framework 4 中，公共语言运行时 (CLR) 安全模型发生了不少变化。...三层安全级别及其运作机制 CLR4.0中的安全级别，从低到高排列如下： Transparent SafeCritical Critical 其运作机制如下图所示，可以用三个箭头加以说明： 标记为...SecurityTransparent 的代码从安全性角度而言是可靠的。
起到第一道安全保障作用的双亲委派类加载模型 双亲委派方式的类加载，指的是优先从顶层启动类加载器开始，自顶向下的方式加载类的模型（参见第一条类装载器体系结构）。...这种模型的好处是，底层的类装载器装载的类无法与顶层类装载器装载的类相互调用。 哪怕是同包下的类，只要他们不属于同一类装载器，都是相互隔绝的。这对一些有安全隐患的类起到了安全隔离的作用。...jvm类型安全特性 这些都是基础的java语言特性，他们降低了java程序出现内存混乱，崩溃的几率。...结构化内存访问（不使用指针，一定程度上让黑客无法篡改内存数据） 自动垃圾收集 数组边界检查 空引用检查 数据类型安全 Java api的安全管理器 securityManager 这是安全沙箱中，离我们程序员最接近的一环...(只能在一定程度上，提供一些安全性)
多线程编程一直是老生常谈的问题，在Java中，随着JDK的逐渐发展，JDK提供给我们的并发模型也越来越多，本文摘取三例使用不同原理的模型，分析其大致原理。...COW之CopyOnWriteArrayList cow是copy-on-write的简写，这种模型来源于linux系统fork命令，Java中一种使用cow模型来实现的并发类是CopyOnWriteArrayList...setTabAt将tab的第i项设置为v 有了这三个函数就可以保证ConcurrentHashMap的线程安全吗？...cas模型来保证线程安全。...并且私有，外部无法更改，所以，LinkedBlockingQueue只需要保证head与last的安全即可保证真个队列的线程安全。
Java内存模型 Java内存模型(JMM)主要目标是定义多线程的情况下线程访问变量的规则。...关于线程安全 什么是线程安全问题？ 当多个线程同时共享同一个全局变量做写的操作时候，可能会受到其他线程的干扰，导致数据脏读。（数据一致性问题） 如何解决线程安全问题？...通过加锁使线程更加安全，也使程序的执行效率更低。...衡量线程安全的3个要素： 原子性：一个操作或者多个操作要么全部执行，要么都不执行 可见性：多个线程访问同一变量，一个线程修改了变量的值，其他线程可以立即看到修改的值 有序性：程序按照代码的顺序先后执行...volatile能否保证线程安全？ 不能，保证线程安全需要同时具备原子性，可见性和有序性。而volatile只能保证可见性和有序性，无法保证原子性。
coze使用 coze简称扣子，是字节开放的大模型 AI 应用开发平台，用户可以借助该平台完成bot的开发以完成用户特定的需求。...记得使用coze.com而不是coze.cn,com里面包含的大模型更多。...## 技能 ### 技能 1: 安全问题解答 - 根据用户面临的安全问题，提供专业的解决方案。 - 执行全面的安全检查并采取相应的补救措施。...### 技能 3: 安全性建议和修复代码供应 - 根据需要，给出个性化的安全建设方案和漏洞修复建议。...而workflow那里可以选gemini，因为他处理比较快，毕竟平台所有模型都是免费的，用的人很多，因此如果响应慢的话得自行调节模型选择。
前言 本篇是安全思维模型解读谷歌零信任安全架构系列文章，其它文章将陆续推出。...思维模型三：边界与隔离模型 边界和隔离是安全防御的第一手段； 与美国边界的隔离墙。...安全思维模型，解读谷歌零信任安全体系 下面就要用安全思维模型来分析零信任安全体系，只从纯技术角度去分析零信任安全体系，不谈零信任安全体系的部署和实施，也不谈实现零信任安全防护体系的产品节奏。...，它可能够适用的安全思维模型有： 1、CIATriad原则； 2、访问控制的三要素模型； 3、边界与隔离安全模型； 初步的问题解构可以把问题拆成以下三个： 1、设备与用户的身份定义以及安全状态感知...运用模块化思维，Google零信任安全体系从技术层面上来看，就是这么简单。运用CIA Triad原则，边界与隔离模型，特别是访问控制模型，从底层上解构了零信任安全体系。
3 月 30 日，「大模型时代：安全如何洗牌」TVP AI 与安全高峰论坛将在北京启幕。论坛汇聚安全领域的顶尖专家和行业领袖，直击大模型时代安全领域的真问题、硬挑战。...从技术突破、产业实践、风险治理多个维度，共同探索大模型时代的安全破局之道。...精彩亮点抢先看 直击AI与安全热点，议题全面多元 本次论坛聚焦大模型时代下 AI 与安全的热点话题，上午场围绕 “AI 赋能安全”，深入探讨 AI 如何推动安全能力升级，解析大模型赋能带来的新机遇。...前沿引领与思想碰撞，探索安全新未来 本次论坛从安全领域大模型构建到 AI 治理体系，覆盖 AI 赋能安全场景、AI 内生安全与应用安全等核心议题。...即可报名，快来线上和顶尖大咖一同交流，共同探寻属于大模型时代的安全新图景。
Java内存模型和线程安全 Java内存模型 引言 volatile关键字 synchronized关键字 Java线程 Java线程安全 synchronized锁优化 锁优化技巧列举 自旋锁 锁消除...锁粗化 具体实现 轻量级锁 偏向锁 Java内存模型 引言 对于多核处理器而言,每个核都会有自己单独的高速缓存,又因为这多个处理器共享同一块主内存,为了在并行运行的情况下,包装各个缓存中缓存的结果的一致性...指令重排序只会在多线程情况下存在并发问题 ---- volatile修饰的变量一定是并发安全的吗?...volatile修饰符提供的两个作用并没有体现出其一定是并发安全的,上面的例子也证明了,那么为什么呢？...状态转换: ---- Java线程安全 不可变对象一定是线程安全的,如: String,Integer等 synchronized关键字实现互斥同步: 通过monitorEnter和monitorExit
云安全的共享责任模型 客户和云计算提供商各自负责云堆栈的不同部分。这个概念称为共享责任模型(SRM)。...快速思考此模型的方法是云计算提供商负责云平台的安全性，采用云平台的用户则需要负责在云中的业务安全性。 AWS和Microsoft Azure公司都明确支持此模型。...如果仔细观察，人们会发现AWS公司提供三种不同的共享责任模型(SRM)。这些是基础设施服务、容器服务、抽象服务。Azure和其他公共云服务商也具有类似的安全策略设置。...使用此模型，用户可以像在本地部署或自己的数据中心一样在AWS云平台中安装和配置操作系统和平台。除此之外，还可以安装应用程序。最终，用户可以将数据驻留在自己的应用程序中，并由自己进行应用程序管理。...云计算提供商负责云平台的安全，而用户负责其云平台业务的安全。 未来的云计算复杂度更高 云原生计算已经混淆了共享责任模型(SRM)中的内容。例如，AWS公司现在提供AWS Lambda。
引言随着深度学习模型在各个领域的广泛应用，模型的安全性和防御能力变得尤为重要。攻击者可能会利用模型的漏洞进行对抗性攻击，导致模型输出错误的结果。...本文将介绍如何使用Python实现深度学习模型的安全与防御，并提供详细的代码示例。...可以使用以下命令安装：pip install tensorflow cleverhans步骤二：训练深度学习模型我们将使用MNIST数据集训练一个简单的卷积神经网络（CNN）模型。...model.save('mnist_model_defended.h5')步骤五：评估模型防御效果我们可以通过对抗性样本评估防御后的模型效果。...x_test_adv, y_test)print(f'Accuracy on adversarial samples: {accuracy * 100:.2f}%')结论通过以上步骤，我们实现了一个简单的深度学习模型的安全与防御
基于这个原因，任何有违信息的“可用性”都算是违反信息安全的规定。因此，世上不少国家，不论是美国还是中国都有要求保持信息可以不受规限地流通的运动举行。
引言 随着深度学习模型在各个领域的广泛应用，模型的安全性和防御能力变得尤为重要。攻击者可能会利用模型的漏洞进行对抗性攻击，导致模型输出错误的结果。...本文将介绍如何使用Python实现深度学习模型的安全与防御，并提供详细的代码示例。...可以使用以下命令安装： pip install tensorflow cleverhans 步骤二：训练深度学习模型 我们将使用MNIST数据集训练一个简单的卷积神经网络（CNN）模型。...以下是训练模型的代码： import tensorflow as tf # 加载MNIST数据集 mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train),...(x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 # 定义模型 model
前言 在企业安全运营中，安全运营中心（SOC）部署了各种安全设备，收集到了海量安全数据，并针对这些数据开发出各种检测模型，但随之而来的问题就是： 如何高效地对安全告警进行分析和处置 如何保证当前的模型可以覆盖检测到所有攻击...总结起来，安全告警分析能做到： 1 识别已成功的攻击行为 安全告警的核心目的，也是安全设备的初衷，如： 系统存在wordpress漏洞被命令执行成功 攻击者正在内网执行端口扫描、数据外带动作 xx主机被内置挖矿病毒...四 模型开发/规则维护 现网大部分无效告警最终还是需要通过优化告警模型和规则来解决。攻击检测效果的提升本质上还是基于对攻击行为和数据的深刻理解。...我理解，一种相对科学的规则维护和模型开发过程是： 1 选定攻击类型/日志源 这是模型开发的出发点，通常是两种思路： 从日志源出发：比如新接入了crontab日志，思考可检测哪些攻击 攻击类型出发...为了减少误报同时避免漏报，模型开发者需要更多的思考，从行为模式的角度，寻找一些元素，来细分业务正常操作和攻击者操作。
在丁珂看来，面对AI大模型引发的全新安全挑战，传统的安全工具、经验、策略将失去效力，企业亟需重建适应智能化时代的安全体系，打造更灵活、弹性、可扩展的数字安全免疫能力。...AI大模型时代安全攻防战升级一直以来，在安全领域，攻击方和防守方就存在天然的不对等关系。而AI大模型的广泛应用，更是开启了新一轮的攻防战。...今年上半年，腾讯安全联合IDC发布的“数字安全免疫力”模型也提出，企业需要重建安全价值原点，将企业核心业务与企业数据资产作为所有安全的防御目标，设置防御纵深。...论坛上，腾讯安全配合免疫力模型发布了“数字安全免疫力模型评估工具”。...腾讯安全“数字安全免疫力”模型框架，把复杂的安全体系抽象成了一个洋葱模型，围绕企业的数据和业务从内到外建立3个层次6大模块的安全体系。
AI安全技术框架在模型开发过程中进行了全面评估，包括内部和公共基准测试，以及内部/自动化与第三方红队演练。最终模型完成后，优先获取了针对RAI控制稳健性的第三方无偏评估。...PRISM AI评估技术细节PRISM Eval的行为诱导工具（BET）动态系统地压力测试AI模型的安全防护机制。该方法专注于测量在多个关键风险维度上诱导模型生成有害内容所需的对抗尝试次数（步骤数）。...核心指标是"诱导步骤数"——模型生成不当响应前所需的日益复杂的提示尝试次数。步骤数越多表明安全措施越强，因为模型更抗操纵。...BET Eval MAX测试套件显示，Nova模型展现出卓越的整体安全性能：Premier平均43步，Pro平均52步，而对比模型中最高的仅为37.7步。...Nova Premier的标记率为12.0%，显著低于对比模型的20.6%和22.4%，表明其安全性能最优。技术结论这些评估证明了防护机制的有效性和保护客户安全的能力。
独立评估表明Nova Premier的安全性——某机构科学研究院在黑盒压力测试和红队演练中，Nova Premier均表现优异。通过行为诱导工具（BET）动态系统化地压力测试AI模型安全防护栏。...步数越多表明安全措施越强，因为模型抗操纵能力更高。PRISM风险维度（受MLCommons AI安全基准启发）包括CBRNE武器、暴力犯罪、非暴力犯罪、诽谤和仇恨等类别。...PRISM BET通过API对模型进行黑盒评估（模型开发者无法接触测试提示）。...采用PRISM最全面/激进的测试套件BET Eval MAX进行的评估显示，针对恶意指令的安全性存在显著差异：Nova模型整体安全性能优越，Premier平均需43步，Pro需52步，而Claude 3.5...Nova Premier的标记率低于另外两个模型，表明其安全性最优：模型 第三方标记率 越低越好Nova Premier 12.0%
随着大型语言模型（LLM）如ChatGPT、文心一言等在众多领域展现出前所未有的能力，其安全、可靠、负责任地部署与应用已成为全社会关注的焦点。大模型并非完美无缺，其内在风险可能带来严重的现实世界危害。...#大模型备案##安全评估##生成式人工智能#一、语料安全评估二、生成内容评估暴力、仇恨与非法内容： 评估模型是否会生成宣扬暴力、恐怖主义、种族歧视、性别歧视、仇恨言论等的内容。...代码安全： 对于能生成代码的模型，需严格评估其生成代码的安全性，避免产生含有安全漏洞（如SQL注入、缓冲区溢出）的代码。...六、模型性能(拒答率）评估大模型的安全评估是一个动态、持续且多学科交叉的复杂工程，它需要技术专家、伦理学家、法律学者、社会科学家和领域专家的共同参与。...建立“设计-开发-部署-监控”全生命周期的安全治理体系，通过迭代式的评估和反馈，才能不断降低风险，最终推动大模型安全、可靠、负责任地造福人类社会。
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