"大语言模型提示注入攻击安全风险分析报告" 大语言模型提示注入攻击安全风险分析报告是大数据协同安全技术国家工程研究中心发布的一份报告，该报告详细分析了大语言模型提示注入攻击的安全风险，并提出了相应的防御策略。 报告首先介绍了提示和提示学习的概念，包括提示的定义、类型和应用场景，以及提示学习的原理和方法。然后，报告详细分析了提示注入攻击的概念、类型和危害，包括直接提示注入和间接提示注入两种类型，并对其进行了深入分析和讨论。 报告还详细介绍了提示注入攻击的防御策略，包括输入侧防御和模型侧防御两种方法，并对其进行了比较和分析。报告最后还对大语言模型提示注入攻击的安全风险进行了总结和评估，并提出了相应的安全建议。 该报告的主要贡献在于，它对大语言模型提示注入攻击的安全风险进行了系统性的分析和讨论，并提出了相应的防御策略和安全建议，为业界和学术界提供了有价值的参考和借鉴。 知识点： 1. 提示和提示学习的概念：提示是指人工智能模型在执行任务时所需的输入信息，而提示学习则是指模型从已有的数据中学习和泛化的能力。 2. 大语言模型的安全风险：大语言模型存在着提示注入攻击的安全风险，该攻击可以使模型产生错误的输出或泄露敏感信息。 3. 直接提示注入攻击：直接提示注入攻击是指攻击者直接将恶意输入注入到模型中，使模型产生错误的输出或泄露敏感信息。 4. 间接提示注入攻击：间接提示注入攻击是指攻击者通过修改模型的输入或参数来使模型产生错误的输出或泄露敏感信息。 5. 提示注入攻击的防御策略：包括输入侧防御和模型侧防御两种方法，输入侧防御是指对输入数据进行过滤和检测，以防止恶意输入的注入，而模型侧防御是指对模型进行改进和优化，以增强其对恶意输入的抵抗力。 6. Inputsidedefense：输入侧防御是指对输入数据进行过滤和检测，以防止恶意输入的注入。 7. Model-sidesdefense：模型侧防御是指对模型进行改进和优化，以增强其对恶意输入的抵抗力。 8. 安全大脑国家新一代人工智能开放创新平台：是一个国家级的人工智能开放创新平台，旨在推动人工智能技术的发展和应用。 9. 大数据协同安全技术国家工程研究中心：是一个国家级的研究机构，旨在推动大数据和人工智能技术的发展和应用，并确保其安全和可靠性。

原服务量数据来自于某客服中心从2016年至2018年7月的数据中心记录。2016年至2017年上半年数据为按照每小时进行数据统计，2017年下半年至2018年上半年数据为按时间点记录，含服务初始时间与结束时间。信息已进行脱敏处理并且进行了按小时为单位的统计，如需参考使用，请注明出处（网址）。

【维特64位输出中心软件】是一款专为Win7 64位操作系统设计的驱动程序和输出软件，主要用于配合维特双喷绘图仪进行高效精准的图像打印作业。这款软件是针对维特唛架机USB版量身定制的，确保了设备与计算机之间的无缝连接，提供稳定可靠的打印性能。 在这款软件中，我们可以看到以下几个关键组成部分： 1. **setup.bat**：这是一个批处理文件，通常用于执行安装过程中的自动化操作，如复制文件、设置注册表项等。用户通过运行这个批处理文件，可以便捷地完成软件的安装步骤。 2. **EasyISP1581Ex.dll**：这是一个动态链接库（DLL）文件，通常包含特定功能的函数库，用于支持软件的正常运行。EasyISP1581Ex可能涉及到设备的编程或固件更新，尤其是对于嵌入式系统如唛架机的微控制器。 3. **维特科技输出中心.exe**：这是主应用程序的可执行文件，用户通过它来操作和控制维特唛架机进行打印工作。该程序可能包含图形用户界面，使得用户能够设置打印参数，如打印质量、色彩管理、打印速度等，并能监控打印状态。 4. **维特输出.ico**：这是一个图标文件，通常用作软件在桌面或任务栏上的代表图标，提供用户友好的视觉标识。 5. **config.ini**：这是一个配置文件，存储了软件的设置和用户偏好，比如默认打印设置、设备连接信息等。用户或软件本身可以通过修改这个文件来调整行为。 6. **58寸裤子打印有止口.plt**、**60寸无止口裤子.plt**、**63寸宽框格文件.plt**、**1.2X1.6米框格.plt**、**60X100框格.plt**：这些是PLT格式的文件，是绘图仪常用的矢量图形文件。它们包含了具体的打印模板，例如不同尺寸的服装裁剪图样，用户可以根据需要选择合适的模板进行打印，确保打印精度和效率。 综合来看，【维特64位输出中心软件】不仅提供了驱动支持，还有一套完整的输出解决方案，包括用户界面、配置管理、模板资源等，旨在优化维特唛架机的使用体验，满足专业用户在服装打印、广告制作等领域的高要求。通过这款软件，用户可以更加便捷地管理和控制他们的设备，提高工作效率。

7.3 双中心化子定理 � 定定定理理理 7.7 (双中心化子). 设 A是任一给定的方阵，如果方阵 C和每一个与 A可交换 的方阵都可交换，则 C可以表示为 A的多项式。 证明. 首先把 A, C都看成某个向量空间上的线性变换，如果结论成立的话，显然下面 的条件是必须满足的： 引引引理理理 7.8. A的不变子空间直和分解必定也是 C的不变子空间直和分解。 引理的证明：设 V在 A的作用下分解为不变子空间的直和 V = V1 ⊕ · · · ⊕ Vr，P是从 V 到 Vi 上的投影，则有 AP = PA，那么根据已知有 CP = PC，所以 Vi 也是 C的不 变子空间，引理得证。 我们还是来考虑 V 在 A的作用下的循环子空间分解 V = {v1} ⊕ {v2} ⊕ · · · ⊕ {vr}． 这里的 v1, . . ., vr 满足的条件仍然与定理 7.1中一致。由于 C在每个 {vi}上的限制与 A交换，所以立刻想到用上定理 7.5的结论：C在子空间 {vi}上可以表示为 A的多项 式 C = gi(A)。问题是这些 gi(x)相等吗？如果是同一个多项式那问题就解决了，但是 这个不那么显然，所以得分析的再细一点。我们回忆前面证过的结论（参考引理 7.4） 引引引理理理 7.9. 对任何 i > 1，存在与 A交换的变换 B使得 Bv1 = vi。（道理是一样一样的） 现在是它派上用场的时候了。我们有 v1 B−−−−→ vi C−−−−→ gi(A)vi， v1 C−−−−→ g1(A)v1 B−−−−→ g1(A)vi． 由于 CB = BC 所以两条路径的结果应该是一样的，也就是 gi(A)vi = g1(A)vi。再 强调一遍：循环空间上一个与 A 交换的变换由它在生成元处的值完全决定，所以 gi(A) 和 g1(A) 在 {vi} 上相同，所以我们可以统一用 g1(x) 来代替所有的 gi(x)，即 C = g1(A)。 这个定理的意义就是在环Matn(F)中，对矩阵 A生成的子环 R求两次中心化子 以后又得到了 R，所以叫做双中心化子定理。双中心化子性质是单代数的核心性质， 在结合代数理论中会经常见到它。 29

在CT（Computed Tomography）成像技术中，旋转中心偏移是一个常见的问题，它会导致图像质量下降，产生伪影。本文将深入探讨CT仿真旋转中心偏移的现象、影响以及Shepp-Logan模型在其中的应用，同时介绍如何通过Matlab进行仿真与矫正。 CT扫描的基本原理是利用X射线对物体进行环绕扫描，根据各角度的投影数据重建二维或三维图像。当扫描过程中，X射线源和探测器围绕的旋转中心不准确，即出现旋转中心偏移，会导致重建图像中出现径向的条纹状伪影，这些伪影会干扰医生对病灶的判断。 Shepp-Logan模型是CT图像重建中常用的数学模型，由多个椭圆组成，模拟了人体不同组织的衰减特性。S-L（Shepp-Logan）模型能够简洁地表示复杂形状，便于进行理论分析和仿真研究。在本项目中，使用Shepp-Logan模型可以直观地展示旋转中心偏移对图像的影响，帮助我们理解其产生的伪影形态。 Matlab作为一个强大的数值计算和可视化平台，常被用于CT成像的仿真。在这个案例中，开发者可能首先定义了一个Shepp-Logan模型，然后模拟CT扫描过程，包括X射线源和探测器的运动轨迹，以及由于旋转中心偏移导致的数据采集误差。接下来，使用滤波反投影算法（如Feldkamp-Davis-Kress, FDK）进行图像重建，这个过程会把收集到的投影数据转换成图像。在重建过程中，可以看到由于旋转中心偏移，图像上出现了明显的伪影。 为了消除这些伪影，开发者可能实施了一系列校正策略。例如，可以通过调整重建算法参数，或者采用迭代重建方法，对旋转中心进行估计和补偿。此外，还可以利用先验知识（如模型的几何信息）来改善重建结果。在Matlab中，这些步骤可以通过编写和运行自定义代码实现，从而观察和分析校正效果。 “CT 仿真旋转中心偏移 S-L Shepp-Logan”项目旨在研究和解决CT成像中的一个重要问题。通过Matlab仿真，我们可以直观地看到旋转中心偏移导致的伪影，并探索不同的矫正方法。这对于提高CT图像质量，减少临床误诊具有重要意义。在实际的CT系统设计和优化中，理解和掌握这类问题的处理至关重要。

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"Java项目实战-百货中心供应链管理系统（附源码，部署说明）.zip" 涵盖了几个关键的IT知识点，主要集中在Java编程语言、软件开发实战以及供应链管理系统的实现上。这个项目提供了从设计到实现的完整流程，对于学习和理解企业级应用开发具有很高的参考价值。 Java作为全球最广泛使用的编程语言之一，其核心知识点包括面向对象编程（OOP）、异常处理、集合框架、多线程、IO流、网络编程等。在百货中心供应链管理系统中，Java可能被用来实现业务逻辑层、数据访问层以及用户界面层。开发者可能会使用Spring Boot或Spring Framework来构建后端服务，这涉及到依赖注入、AOP（面向切面编程）以及RESTful API的创建。 供应链管理系统是企业管理中至关重要的一环，它涵盖了采购、生产、库存、销售等多个环节。在系统中，可能运用到的数据结构与算法包括数据库设计、库存优化策略、订单处理算法等。数据库文件"03数据库.rar"可能包含了SQL脚本，用于创建和初始化系统所需的数据库表，涉及关系型数据库管理，如MySQL或Oracle，以及数据库查询优化和事务处理。 再次，"06源代码.rar"包含的源码能够展示实际项目中的编码规范、模块划分和项目结构。这通常包括MVC（模型-视图-控制器）架构、DAO（数据访问对象）模式、Service层的设计以及前端界面的实现，可能使用了HTML、CSS、JavaScript以及一些前端框架如React或Vue.js。 "部署说明.txt"文件提供了如何在实际环境中运行和测试系统的指南。这可能涵盖服务器配置、环境变量设置、数据库连接配置、应用部署（如使用Tomcat或Jetty服务器）以及启动和监控服务的方法。这涉及到运维知识，如Docker容器化部署、持续集成/持续部署（CI/CD）工具的使用，以及性能监控和日志管理。 通过这个项目，开发者不仅可以深入理解Java技术栈的应用，还能学习到如何设计和实现一个完整的供应链管理系统，这对于提升实际项目开发能力和解决复杂业务问题的能力非常有帮助。同时，源码分析和部署实践也能增强开发者对软件工程全生命周期的理解，有助于成长为一名专业的IT从业者。

"基于ssm+vue智慧养老中心管理系统"是一个综合性的项目，旨在利用现代信息技术提升养老服务的质量和效率。此系统结合了Java后端的SSM（Spring、SpringMVC、MyBatis）框架和前端的Vue.js技术，同时考虑到了微信小程序的接入，为用户提供多渠道的交互体验。 中的"基于ssm+vue智慧养老中心管理系统.zip"表明这是一个压缩文件，包含了整个智慧养老管理系统的所有源代码和资源文件。通过解压并运行，开发者或使用者可以了解系统的整体架构、功能模块以及实现方式。 列出了关键的技术栈，包括： 1. **毕业设计**：这通常意味着项目是一个学生在毕业前完成的实践项目，可能涵盖了软件开发的全过程，从需求分析到系统测试。 2. **Java**：作为后端主要开发语言，Java以其稳定性和跨平台特性被广泛应用于企业级应用开发。 3. **微信小程序**：考虑到老年人可能对手机App不熟悉，项目采用了微信小程序，使其能通过微信方便地访问和使用系统。 4. **SpringBoot**：SpringBoot是Spring框架的简化版，便于快速开发微服务，降低了项目的初始化复杂度。 5. **SSM**：Spring、SpringMVC和MyBatis构成的Java开发框架，用于处理业务逻辑、展示层和数据持久化。 根据【压缩包子文件的文件名称列表】，我们可以推测这个系统可能包含以下组成部分： - **Controller**：SpringMVC的控制器层，负责接收前端请求并调用服务层方法。 - **Service**：业务逻辑层，实现了系统的具体功能，如用户管理、养老信息管理等。 - **DAO/MyBatis**：数据访问层，使用MyBatis框架与数据库进行交互。 - **Model**：实体类，代表系统中使用的对象，如用户、养老中心、预约记录等。 - **View/Vue.js**：前端视图层，采用Vue.js实现页面动态渲染和交互，提供良好的用户体验。 - **Config**：配置文件，包括Spring、MyBatis等框架的配置。 - **Mapper**：MyBatis的映射文件，定义SQL语句。 - **Resources**：可能包含数据库连接配置、静态资源（如CSS、JavaScript）等。 - **Tests**：测试代码，用于验证各层功能的正确性。 - **wx-mini-program**：微信小程序的相关代码，提供移动端的访问入口。 整体来看，这个系统致力于打造一个全面、便捷的智慧养老平台，涵盖了用户管理、养老信息展示、预约服务等功能，通过现代化的技术手段提高养老行业的服务质量和管理水平。对于学习者而言，这是一个很好的案例，可以深入理解SSM和Vue.js的集成应用，以及如何将后端与微信小程序对接。对于开发者来说，它提供了一个实际的项目背景，可以借鉴和改进以满足不同养老机构的需求。

在地理信息系统（GIS）中，提取河流、道路等线型要素的中心线是常见的空间分析任务，这有助于理解和分析地表特征的分布和流向。ArcGIS 是一款强大的 GIS 软件，它提供了多种方法来完成这样的工作。下面将详细阐述如何在 ArcGIS 中提取河流中心线，并简要提及提取道路中心线和线型面状要素中心线的方法。 一、提取水系中心线 1. 准备工作：你需要有一个包含水系信息的数据集，如 HYDA 中的水系面。创建一个新的线要素类，命名为“水系中心线”。 2. 面转栅格：利用 ArcGIS 的“面转栅格”工具，将水系面转换为栅格数据。选择输入要素为“水系面”，设置输出栅格的存储位置，并确定合适的像元大小，例如 0.1，这会影响最终中心线的精度。 3. 重分类：使用“重分类”工具，将栅格中的所有非 NoData 值设置为“1”，NoData 值保持不变。这样处理后的栅格将只包含两种值，便于后续操作。 4. 提取中心线：开启 ArcScan 扩展模块并开始编辑“水系中心线”。测量最宽水系面的宽度，然后在“矢量化设置”中设定最大线宽度，同时可以调整“平滑权重”以优化结果。使用“在区域内部生成要素”工具，将整个栅格面框选，以便进行中心线提取。 5. 检查与调整：提取完成后，检查提取的中心线是否合理。如果像元大小设置过大，可能会导致中心线呈现波浪形，这时需要调整像元大小并重新提取。 二、提取道路中心线 提取道路中心线的过程与提取河流中心线类似，但通常涉及的是道路边界的线性要素。需要创建新的线要素类，然后使用“多边形到线”或“缓冲”工具来形成道路的中间带，再通过类似上述的矢量化过程提取中心线。 三、提取线型面状要素中心线 对于线型面状要素，比如电力线路走廊、林区边界等，提取中心线的方法也基本相同，主要步骤包括将线性面状要素转为栅格，再进行重分类，接着使用 ArcScan 工具提取中心线，最后进行编辑和检查。 ArcGIS 提供了强大而灵活的工具来处理各种空间数据，帮助用户从复杂的地表特征中抽取出关键的线性结构，这对于地理分析、规划和决策支持具有重要意义。在实际操作中，根据数据特点和需求，可能需要对上述步骤进行微调，以达到最佳的提取效果。

天津商业大学数字化作业中心作业客户端 v3.1.1908.B26110022.B21091809 2022-10-19 12357 1.exe