Mappa concettuale che illustra i "Rischi per la sicurezza dell'intero ciclo di vita del sistema di IA", presentata in uno stile di visualizzazione delle informazioni, concisa e professionale. L'elemento centrale è un grande cerchio o una casella di titolo etichettata "Sicurezza dell'intero ciclo di vita del sistema di IA". Disposte attorno ad esso in ordine cronologico, in modo circolare o a diagramma di flusso, ci sono quattro fasi: 1) Acquisizione e governance dei dati: icone che rappresentano database e flussi di dati, con punti di rischio associati: avvelenamento e manomissione dei dati, rischi per la privacy e la conformità (GDPR), pregiudizi sociali e ingiustizie, errori di etichettatura e problemi di qualità dei dati. 2) Addestramento e valutazione: icone che raffigurano reti neurali o cluster di server, con punti di rischio: attacchi backdoor e di avvelenamento, memorizzazione che porta a inferenza di appartenenza e inversione del modello, insufficiente robustezza avversaria (ad es. attacchi PGD) e mancanza di test del team rosso e scansione backdoor. 3) Inferenza e implementazione: icone che rappresentano servizi online/interfacce cloud, con punti di rischio: attacchi di esempio avversari, iniezione di prompt e jailbreaking, contaminazione della fonte di recupero RAG che porta ad "attacchi di allucinazione" e problemi di sicurezza della catena di approvvigionamento derivanti da plugin e chiamate di strumenti dannosi. 4) Monitoraggio continuo e governance: icone che rappresentano schermi di monitoraggio o registri di controllo, con punti di rischio: iniezione di contesto lungo e inquinamento della memoria di sessione, audit di sicurezza insufficienti dei dati e del codice aggiornati e ritiro e archiviazione impropri del modello che portano alla perdita di parametri e dati. Nella parte inferiore o laterale del diagramma, aggiungere un banner con la scritta "Requisiti di regolamentazione e conformità basati sul rischio", con etichette come "GDPR" e "EU AI Act", che indicano che queste normative impongono requisiti a livello di ciclo di vita per la governance dei dati, la tracciabilità, la supervisione umana, la robustezza e la sicurezza informatica. Lo schema di colori generale dovrebbe essere freddo e orientato alla tecnologia, con una struttura chiara che enfatizzi la relazione tra "Fase → Rischio → Conformità".
Illustrazione scientifica di: ```python import os import re...
![Illustrazione scientifica di:
```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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# Configurazione
# =========================
class Config:
# ✅ Nuova versione: Excel dei punti di accumulo acqua (aggiunta pioggia cumulata)
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'
# Risultati della simulazione CA e dati geografici
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 & Campionamento
patch_size = 64
ca_dry_thr_cm = 1.0 # Soglia di profondità dell'acqua per campioni negativi: < 1cm
tile_size = 200 # Dimensione della tile per il campionamento spaziale uniforme dei campioni negativi (unità: cella della griglia)
# Tipi di codifica one-hot di Landuse (possono essere modificati in base ai dati effettivi)
landuse_types = [7, 8, 10, 50, 60, 80, 100]
# Relativo all'addestramento
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)
