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挑战
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边缘AI模型物理攻击与硬件防御：旁路攻击与故障注入的应对之道
在人工智能（AI）迅速发展的今天，边缘计算与AI的结合，即边缘AI，已成为一个重要的趋势。边缘AI将AI计算能力推向网络边缘，例如智能手机、物联网设备和自动驾驶汽车等，从而实现低延迟、高效率和更强的隐私保护。然而，这种分布式特性也带来了新...
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边缘AI模型：在实际应用中如何系统化评估其安全风险？
在边缘AI日益普及的今天，我们常常沉浸在其带来的低延迟、高效率和数据隐私优势中。但作为一名长期与AI系统安全打交道的技术人，我深知，任何技术上的便利都伴随着新的安全挑战。尤其对于边缘AI，它并非简单地将云端AI缩小并部署到设备上，其独特的...
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边缘计算遇上联邦学习：数据隐私保护下的模型训练新范式
在万物互联的时代，数据呈爆炸式增长，同时也带来了前所未有的安全和隐私挑战。如何在充分利用数据的价值的同时，保护用户的数据安全，成为了一个亟待解决的问题。边缘计算和联邦学习的结合，为我们提供了一个新的思路。 什么是边缘计算？ 边缘计...
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深入剖析：基于机器学习的NoC流量预测如何实现片上通信的“未卜先知”与高效规避拥塞？
在多核乃至众核时代，片上网络（Network-on-Chip，NoC）已成为处理器架构中不可或缺的互连骨架。它负责核心间、核心与内存等组件间的高效数据传输。然而，NoC内部流量的复杂性与动态性，尤其是在异构计算和高并发场景下，极易导致局部...
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从零开始：构建 Kubernetes 集群安全漏洞自动化扫描工具
在云原生时代，Kubernetes (K8s) 已经成为容器编排的事实标准。然而，随着 K8s 集群规模的扩大和应用复杂度的增加，安全问题也日益凸显。如何有效地监控和管理 K8s 集群的安全风险，成为了一个重要的挑战。本文将探讨如何从零开...
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Kubernetes Service Mesh 原理与实践：Istio vs Linkerd 深度对比
Kubernetes Service Mesh 原理与实践：Istio vs Linkerd 深度对比 大家好，我是老王，一名在云原生领域摸爬滚打了多年的老兵。今天，我想和大家聊聊 Kubernetes 中一个非常重要的概念：Serv...
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巧用eBPF：网络流量分析与恶意攻击识别实战指南
在当今复杂的网络环境中，恶意攻击层出不穷，传统的安全防御手段往往难以有效应对。eBPF（extended Berkeley Packet Filter）作为一种强大的内核技术，为网络流量分析和恶意攻击识别提供了新的思路。本文将深入探讨如何...
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利用 eBPF 监控 Kubernetes Pod 系统调用，揪出异常行为
eBPF 监控 Kubernetes Pod 系统调用，揪出异常行为 在云原生架构中，Kubernetes (K8s) 已成为容器编排的事实标准。然而，随着容器数量的增加和应用复杂性的提升，安全性和可观测性面临着新的挑战。传统的安全方...
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使用 Istio 在 Kubernetes 中实现微服务安全：mTLS 认证与授权策略实战
使用 Istio 在 Kubernetes 中实现微服务安全：mTLS 认证与授权策略实战 在云原生架构中，微服务已经成为构建复杂应用的主流方式。然而，随着微服务数量的增加，服务间的安全问题也日益突出。如何在 Kubernetes 集...
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C++到Wasm编译加速指南：增量与并行编译实战
最近有朋友问我，他正在尝试将一个大型的 C++ 项目编译成 WebAssembly (Wasm)，以便在浏览器中运行。但是，项目一大，编译时间就让人难以忍受。这确实是个常见问题，特别是对于那些习惯了桌面应用开发，对前端编译优化不太熟悉的开...
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Istio 原理与实践：玩转 Kubernetes 微服务流量管理
Istio 原理与实践：玩转 Kubernetes 微服务流量管理 最近在 Kubernetes 上搞微服务，流量管理这块儿真是让人头大。各种服务之间的调用错综复杂，出个问题排查半天。后来接触了 Istio，感觉就像找到了救星，一下子...
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边缘网关数据脱敏与生产线OEE分析：如何平衡隐私保护与业务洞察的实战策略
在工业物联网（IIoT）飞速发展的今天，生产线上的海量数据承载着巨大的商业价值，尤其对于衡量生产效率的关键指标——整体设备效率（OEE）来说，数据的准确性和及时性至关重要。然而，这些数据往往包含着设备运行状态、人员操作习惯甚至是敏感的工艺...
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RISC-V实时音视频分析：除了NN加速，数据预处理与后处理的硬件加速和低延迟系统集成究竟该怎么玩？
在RISC-V架构上实现高性能、低延迟的实时音视频分析，多数人的第一反应往往是聚焦于神经网络（NN）加速器。这没错，NN推理确实是计算密集型任务的核心。但作为一个系统工程师，我常常思考，整个“端到端”的链路上，真正的性能瓶颈和延迟“黑洞”...
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边缘计算联邦学习：聚合算法选择与优化指南
在边缘计算环境中部署联邦学习，选择合适的聚合算法至关重要。边缘计算的特性，如资源受限、网络不稳定、数据异构性等，对联邦学习的性能和效果产生显著影响。本文将深入探讨在边缘计算场景下，如何选择和优化联邦学习的聚合算法，并提供一些实用的建议。 ...
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物联网项目安全：从风险评估到纵深防御，构筑你的数字堡垒
在当前数字化浪潮中，物联网（IoT）无疑是风头最劲的领域之一。然而，伴随着海量设备接入、数据传输爆炸式增长的，是日益严峻的安全挑战。作为一名在这个领域摸爬滚打多年的老兵，我深知，一个物联网项目能否走得远，安全是基石。如何系统地评估物联网项...
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物联网设备全生命周期安全管理：自动化工具的应用与实践
物联网设备全生命周期安全管理：自动化工具的应用与实践 随着物联网技术的快速发展，越来越多的设备连接到网络，物联网设备的安全问题日益突出。如何有效地管理这些设备，确保其在整个生命周期内的安全，成为了一个重要的挑战。自动化工具在物联网设备...
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使用eBPF实现自定义网络协议：从设计到实践
在网络世界中，标准协议如TCP/IP构成了通信的基石。然而，在某些特定场景下，我们可能需要定制自己的网络协议，以满足特殊的性能、安全或功能需求。eBPF（extended Berkeley Packet Filter）作为一种强大的内核技...
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资源受限下物联网边缘设备的安全突围：轻量级加密与身份认证实战
物联网（IoT）的浪潮滚滚向前，边缘设备作为数据采集和初步处理的前沿阵地，其安全性越来越成为大家关注的焦点。特别是那些资源极其受限的边缘节点，比如电池供电的传感器、低功耗微控制器，它们在存储、计算能力甚至功耗上都捉襟见肘，但又必须保障数据...
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Kubernetes eBPF 动态负载均衡实战：基于实时网络性能指标的流量智能调配
在云原生时代，Kubernetes 已经成为容器编排的事实标准。然而，随着微服务架构的普及，应用面临着日益复杂的流量管理挑战。传统的负载均衡方案，如基于轮询或加权轮询，往往无法感知后端服务的实时状态，导致流量分配不均，影响应用的响应速度和...
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基于eBPF动态追踪Kubernetes Pod网络流量：IP地址动态更新解决方案
在Kubernetes集群中，Pod的IP地址通常是动态分配的，这给使用eBPF进行网络流量监控带来了一定的挑战。传统的基于静态IP地址的监控方法不再适用，我们需要一种能够动态跟踪Pod IP地址，并使用eBPF来监控它们流量的解决方案。...