Mapa conceptual que ilustra los "Riesgos de Seguridad del Ciclo de Vida Completo de un Sistema de IA", presentado en un estilo de visualización de información, conciso y profesional. El elemento central es un círculo grande o un cuadro de título etiquetado como "Seguridad del Ciclo de Vida Completo de un Sistema de IA". Dispuestos a su alrededor en orden cronológico, ya sea de forma circular o de diagrama de flujo, hay cuatro etapas: 1) Adquisición y Gobernanza de Datos: Iconos que representan bases de datos y flujos de datos, con puntos de riesgo asociados: envenenamiento y manipulación de datos, riesgos de privacidad y cumplimiento (RGPD), sesgo social e injusticia, errores de etiquetado y problemas de calidad de los datos. 2) Entrenamiento y Evaluación: Iconos que representan redes neuronales o clústeres de servidores, con puntos de riesgo: ataques de puerta trasera y envenenamiento, memorización que conduce a la inferencia de pertenencia e inversión de modelos, robustez adversarial insuficiente (por ejemplo, ataques PGD) y falta de pruebas de equipo rojo y escaneo de puertas traseras. 3) Inferencia e Implementación: Iconos que representan servicios en línea/interfaces en la nube, con puntos de riesgo: ataques de muestras adversarias, inyección de prompts y jailbreaking, contaminación de la fuente de recuperación RAG que conduce a "ataques de alucinación" y problemas de seguridad de la cadena de suministro derivados de complementos y llamadas a herramientas maliciosas. 4) Monitoreo y Gobernanza Continuos: Iconos que representan pantallas de monitoreo o registros de auditoría, con puntos de riesgo: inyección de contexto largo y contaminación de la memoria de sesión, auditorías de seguridad insuficientes de datos y código actualizados, y retiro y archivo inadecuados del modelo que conducen a la fuga de parámetros y datos. En la parte inferior o lateral del diagrama, agregue un banner que indique "Regulación Basada en Riesgos y Requisitos de Cumplimiento", con etiquetas como "RGPD" y "Ley de IA de la UE", indicando que estas regulaciones imponen requisitos para todo el ciclo de vida en cuanto a gobernanza de datos, trazabilidad, supervisión humana, robustez y ciberseguridad. El esquema de color general debe ser frío y orientado a la tecnología, con una estructura clara que enfatice la relación entre "Etapa → Riesgo → Cumplimiento".
```python import os import re import numpy as np import pand...
![```python
import os
import re
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from tqdm import tqdm
import joblib
import matplotlib.pyplot as plt
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# Configuración
# =========================
class Config:
# ✅ Nueva versión: Excel de puntos de acumulación de agua (se añadió la precipitación acumulada)
points_xlsx = r'F:\实验数据\CA_积水点融合\深度置信网络\样本输出_final\积水点_整合_step3_研究区内_新增累计降雨_719-723.xlsx'
# Resultados de la simulación CA y datos geográficos
ca_data_dir = r'F:\实验数据\CA_积水点融合\深度置信网络\CA模拟结果'
geo_data_dir = r'F:\实验数据\CA_积水点融合\深度置信网络\地理数据' # building_density.npy, DEM.npy, road_density.npy, Slope.npy, Landuse.npy
# Parche y Muestreo
patch_size = 64
ca_dry_thr_cm = 1.0 # Umbral de profundidad del agua para muestras negativas: < 1cm
tile_size = 200 # Tamaño de la celda para el muestreo espacial uniforme de muestras negativas (unidad: celda de la cuadrícula)
# Tipos de codificación one-hot de uso del suelo (se pueden ajustar según sus datos reales)
landuse_types = [7, 8, 10, 50, 60, 80, 100]
# Relacionado con el entrenamiento
output_dir = r'F:\实验数据\CA_积水点融合\深度置信网络\DBN训练输出_64patch_mu'
```](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fpub-8c0ddfa5c0454d40822bc9944fe6f303.r2.dev%2Fai-drawings%2FBFJVaELXylgOOK0WatKO6tw6EfizLTx7%2F8a5d501e-e43d-4dfe-b168-5609ff4c3ef1%2F03d366b1-042e-4669-8cfb-aa5952cc4cb1.png&w=3840&q=75)
