Концептуальная карта, иллюстрирующая "Риски безопасности полного жизненного цикла системы ИИ", представленная в стиле информационной визуализации, лаконичная и профессиональная. Центральный элемент – большой круг или заголовок с надписью "Безопасность полного жизненного цикла системы ИИ". Вокруг него в хронологическом порядке, либо по кругу, либо в виде блок-схемы, расположены четыре этапа: 1) Сбор и управление данными: Иконки, представляющие базы данных и потоки данных, с соответствующими точками риска: отравление и подмена данных, риски конфиденциальности и соответствия требованиям (GDPR), социальная предвзятость и несправедливость, ошибки маркировки и проблемы с качеством данных. 2) Обучение и оценка: Иконки, изображающие нейронные сети или серверные кластеры, с точками риска: бэкдор и атаки отравления, запоминание, приводящее к выводу о членстве и инверсии модели, недостаточная устойчивость к состязательным атакам (например, PGD-атаки) и отсутствие тестирования красной командой и сканирования бэкдоров. 3) Вывод и развертывание: Иконки, представляющие онлайн-сервисы/облачные интерфейсы, с точками риска: атаки состязательными примерами, инъекция подсказок и взлом, загрязнение источника извлечения RAG, приводящее к "атакам галлюцинациями", и проблемы с безопасностью цепочки поставок, возникающие из-за вредоносных плагинов и вызовов инструментов. 4) Непрерывный мониторинг и управление: Иконки, представляющие экраны мониторинга или журналы аудита, с точками риска: инъекция длинного контекста и загрязнение памяти сеанса, недостаточные проверки безопасности обновленных данных и кода, а также неправильный вывод модели из эксплуатации и архивирование, приводящие к утечке параметров и данных. Внизу или сбоку диаграммы добавьте баннер с надписью "Регулирование на основе рисков и требования соответствия", с такими метками, как "GDPR" и "EU AI Act", указывающими, что эти правила налагают требования на весь жизненный цикл в отношении управления данными, отслеживаемости, надзора со стороны человека, устойчивости и кибербезопасности. Общая цветовая схема должна быть прохладной и ориентированной на технологии, с четкой структурой, подчеркивающей взаимосвязь между "Этап → Риск → Соответствие".
Научная иллюстрация, изображающая: ```python import os impo...
![Научная иллюстрация, изображающая:
```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
# =========================
# Конфигурация
# =========================
class Config:
# ✅ Новая версия: Excel с точками скопления воды (добавлены кумулятивные осадки)
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'
# Результаты моделирования CA и географические данные
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
# Патч и выборка
patch_size = 64
ca_dry_thr_cm = 1.0 # Порог глубины воды для отрицательных образцов: < 1 см
tile_size = 200 # Размер ячейки пространственно равномерной выборки отрицательных образцов (единица: ячейка сетки)
# Типы one-hot кодирования землепользования (можно настроить в соответствии с вашими фактическими данными)
landuse_types = [7, 8, 10, 50, 60, 80, 100]
# Связанное с обучением
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)
