Konzeptdiagramm zur Veranschaulichung der "Sicherheitsrisiken des gesamten Lebenszyklus von KI-Systemen", dargestellt in einem Informationsvisualisierungsstil, prägnant und professionell. Das zentrale Element ist ein großer Kreis oder eine Titelbox mit der Bezeichnung "Sicherheit des gesamten Lebenszyklus von KI-Systemen". Chronologisch darum angeordnet, entweder kreisförmig oder als Flussdiagramm, sind vier Phasen: 1) Datenerfassung und -verwaltung: Symbole, die Datenbanken und Datenströme darstellen, mit zugehörigen Risikopunkten: Datenvergiftung und -manipulation, Datenschutz- und Compliance-Risiken (DSGVO), soziale Voreingenommenheit und Unfairness, Kennzeichnungsfehler und Probleme mit der Datenqualität. 2) Training und Evaluierung: Symbole, die neuronale Netze oder Server-Cluster darstellen, mit Risikopunkten: Hintertür- und Vergiftungsangriffe, Memorierung, die zu Membership Inference und Modellinversion führt, unzureichende Robustheit gegenüber Adversarial Attacks (z. B. PGD-Angriffe) und ein Mangel an Red-Team-Tests und Hintertür-Scans. 3) Inferenz und Bereitstellung: Symbole, die Online-Dienste/Cloud-Schnittstellen darstellen, mit Risikopunkten: Adversarial Sample Attacks, Prompt Injection und Jailbreaking, RAG-Retrieval-Source-Kontamination, die zu "Halluzinationsangriffen" führt, und Supply-Chain-Sicherheitsprobleme, die durch bösartige Plugins und Tool-Aufrufe entstehen. 4) Kontinuierliche Überwachung und Governance: Symbole, die Überwachungsbildschirme oder Audit-Logs darstellen, mit Risikopunkten: Long Context Injection und Session Memory Pollution, unzureichende Sicherheitsaudits von aktualisierten Daten und Code sowie unsachgemäße Modellstilllegung und -archivierung, die zu Parameter- und Datenlecks führen. Am unteren Rand oder an der Seite des Diagramms ist ein Banner mit der Aufschrift "Risikobasierte Regulierung und Compliance-Anforderungen" anzubringen, mit Bezeichnungen wie "DSGVO" und "EU AI Act", die darauf hinweisen, dass diese Vorschriften lebenszyklusweite Anforderungen an Data Governance, Rückverfolgbarkeit, menschliche Aufsicht, Robustheit und Cybersicherheit stellen. Das gesamte Farbschema sollte kühl und technologieorientiert sein, mit einer klaren Struktur, die die Beziehung zwischen "Phase → Risiko → Compliance" hervorhebt.
```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
# =========================
# Konfiguration
# =========================
class Config:
# ✅ Neue Version: Excel-Datei mit Wasseransammlungspunkten (mit kumulativem Niederschlag)
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'
# CA-Simulationsergebnisse & Geographische Daten
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
# Patch & Sampling
patch_size = 64
ca_dry_thr_cm = 1.0 # Schwellenwert für Wassertiefe für negative Stichproben: < 1cm
tile_size = 200 # Räumliche, gleichmäßige Sampling-Kachelgröße für negative Stichproben (Einheit: Rasterzelle)
# Landnutzungs-One-Hot-Encoding-Typen (können an Ihre tatsächlichen Daten angepasst werden)
landuse_types = [7, 8, 10, 50, 60, 80, 100]
# Trainingsbezogen
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)
