lol怎么设置a键直接攻击

任何技术产品都有其潜在的安全漏洞，大模型也不例外。随着技术的发展，模型产品和攻击方式如同“道”与“魔”的博弈，永无止境。

去年的一份研究报告揭示了一种新型攻击方式，成功地盗取了用户发送给大模型的字段信息。这种攻击利用了KV缓存共享这一大语言模型（LLM）行业的普遍技术漏洞，两大主流推理框架SGLang和vLLM也未能幸免。

针对iPhone用户对于使用AI产品的隐私担忧，苹果公司在去年下半年推出了一个名为Apple PCC（云计算Private Cloud Compute）的系统。该系统旨在保护用户在使用Apple Intelligence场景下的隐私。当端侧算力不足时，用户数据会被加密上传到云端进行处理。整个数据链路以密文形式流转，确保数据零存储、用后即焚。由于某些原因，这一技术在iOS上的实际应用尚有限。

在iOS以外的科技领域，另一家公司正在应对云计算的挑战。火山引擎开发的Jeddak PCC（云计算）平台有望应用于Android手机、PC电脑、新能源汽车等多个领域，为数十亿用户的LLM使用提供隐私保障。企业在加大LLM与自身场景结合的无需担心数据安全问题。

通过应用Jeddak PCC平台的能力到各自的硬件产品和LLM技术栈中，硬件厂商能够将其保护用户个人数据隐私的承诺从设备端延伸到云端。近期的案例显示，联想用户在PC上进行文本工作，努比亚用户在手机上使用多模态豆包大模型、扣子空间Agent等产品时，都能感受到Jeddak PCC带来的安全保障。

对于那些需要在云端完成深度思考、知识库建立以及Agent能力的任务，Jeddak PCC提供了一个端到端全流程的云计算平台，解决了LLM的数据安全隐私问题。这个问题少有其它解决方案能像Jeddak PCC这样完美解决。

以一个典型的企业科研人员使用LLM工具对论文进行优化的案例为例，整个流程中数据的加密、知识的创建、检索召回、推理阶段以及回传阶段都严格保密。云端只存储密文向量，LLM运营商和云计算服务提供商无法获取明文信息。这种加密方式对用户构建私人/企业级知识库时无需担心数据的问题。

从整个流程来看，涉及到数据流转的过程都受到用户粒度密钥的加密保护。云端计算的过程对数据的处理复杂但用时短暂，用户不会有明显感知。而LLM的推理结果接近于无损，并且保持流式输出的工作方式，让用户可以看到token不断生成。

隐私计算的概念在云时代和AI时代得到了延伸扩展。Jeddak PCC实际上就是用同样的技术将这个概念扩展到AI云计算的场景下，将存储在用户端侧的数据在一个更大的区域内进行安全的存储、托管和计算。就像苹果的安全隔区让用户首次接触到隐私计算一样，Jeddak PCC也将云计算的能力交到了企业开发者、设备厂商以及终端用户的手上。并且在多个方面如架构开放性、支持业务种类、软硬融合等展现出明显的优势。

Jeddak PCC的开放架构支持CPU、GPU以及异构计算，并满足客户的公有/私有云等多种或融合的部署需求。这与苹果的封闭架构形成了鲜明对比。随着技术和观念的进步，安全行业普遍认为开放系统更有利于安全软件的开发和安全漏洞的发现与修复。这也是Jeddak PCC方案被行业接受并提升行业整体安全水平的关键。

除了技术上的优势，火山引擎还积累了大量的人才储备和安全科研能力，确保隐患的及时发现和应对。目前Jeddak PCC已经支持可信AI推理和安全RAG，并且正在加紧研发和测试对Agent的支持，为“Agent元年”做好准备。

对于用户来说，AI产品的每一次互动都会留下痕迹，但在AI时代，用户的隐私控制权仍然有限。LLM开发者和云计算平台需要更多地努力帮助提高数据隐私和安全意识。在AI完全普及的时代，云计算技术对于用户的重要性将不断提升，与此用户也应该能够实际感知到数据的安全与保护。

想象一下，在未来的手机上，系统设置中的隐私功能会新增一个“AI”模块，用户可以清晰地看到自己与AI的互动情况，包括哪些互动是在本地进行，哪些需要上传到云端处理。用户还可以查看数据在云端的加密存储和处理情况，确保自己的数据得到充分的保护。

火山引擎的Jeddak PCC为AI时代的数据隐私保护树立了一个里程碑，满足了设备厂商和LLM开发者的需求，也为个人数据隐私风险的防范提供了强有力的支持。随着技术的不断进步和应用的深入，我们相信AI和云计算将为我们带来更广泛、更便捷的服务体验同时更好地保护我们的数据安全。