Descrição do Prompt
Mapa conceitual ilustrando os "Riscos de Segurança do Ciclo de Vida Completo de um Sistema de IA", apresentado em um estilo de visualização de informações, conciso e profissional. O elemento central é um grande círculo ou caixa de título rotulado "Segurança do Ciclo de Vida Completo de um Sistema de IA". Dispostos ao redor dele em ordem cronológica, seja de forma circular ou em fluxograma, estão quatro estágios: 1) Aquisição e Governança de Dados: Ícones representando bancos de dados e fluxos de dados, com pontos de risco associados: envenenamento e adulteração de dados, riscos de privacidade e conformidade (GDPR), viés social e injustiça, erros de rotulagem e problemas de qualidade de dados. 2) Treinamento e Avaliação: Ícones representando redes neurais ou clusters de servidores, com pontos de risco: ataques de backdoor e envenenamento, memorização levando à inferência de associação e inversão de modelo, robustez adversarial insuficiente (por exemplo, ataques PGD) e falta de testes de red team e varredura de backdoor. 3) Inferência e Implantação: Ícones representando serviços online/interfaces de nuvem, com pontos de risco: ataques de amostras adversárias, injeção de prompt e jailbreaking, contaminação da fonte de recuperação RAG levando a "ataques de alucinação" e problemas de segurança da cadeia de suprimentos decorrentes de plugins e chamadas de ferramentas maliciosas. 4) Monitoramento Contínuo e Governança: Ícones representando telas de monitoramento ou logs de auditoria, com pontos de risco: injeção de contexto longo e poluição da memória da sessão, auditorias de segurança insuficientes de dados e código atualizados e desativação e arquivamento inadequados do modelo, levando ao vazamento de parâmetros e dados. Na parte inferior ou lateral do diagrama, adicione um banner declarando "Requisitos de Conformidade e Regulamentação Baseados em Risco", com rótulos como "GDPR" e "Lei de IA da UE", indicando que essas regulamentações impõem requisitos para todo o ciclo de vida para governança de dados, rastreabilidade, supervisão humana, robustez e segurança cibernética. O esquema de cores geral deve ser frio e orientado para tecnologia, com uma estrutura clara enfatizando a relação entre "Estágio → Risco → Conformidade".
![```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
# =========================
# Configuração
# =========================
class Config:
# ✅ Nova versão: Excel dos pontos de acúmulo de água (adicionado precipitação 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 da simulação CA & dados 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
# Patch & Amostragem
patch_size = 64
ca_dry_thr_cm = 1.0 # Limiar de profundidade da água para amostra negativa: < 1cm
tile_size = 200 # Tamanho do tile para amostragem espacial uniforme de amostras negativas (unidade: célula da grade)
# Tipos de one-hot encoding de uso do solo (pode ser ajustado de acordo com seus dados reais)
landuse_types = [7, 8, 10, 50, 60, 80, 100]
# Relacionado ao treinamento
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)
