大模型备案安全评估测试题是一个专门针对大模型技术产品进行安全性和合规性评估的测试体系。其目的在于确保大模型技术产品符合相关法律法规以及行业标准，保障用户数据安全和隐私保护，同时预防技术滥用带来的潜在风险。TC260，作为技术标准化组织，其制定的评估标准通常包括五大类共三十一小类细分测试项，涵盖了大模型备案安全评估的各个方面。 五大类安全评估测试项通常包括但不限于： 1. 数据安全和隐私保护：评估内容可能包括数据收集、存储、处理、传输和销毁等环节的安全性措施；用户隐私信息保护机制的有效性；以及是否符合相关数据保护法规等。 2. 算法透明度和可解释性：涉及模型决策过程的透明度，用户是否能够理解模型作出特定决策的理由；算法是否公正、无偏，是否能向用户清晰阐述模型输出结果的依据。 3. 系统安全性和鲁棒性：关注模型部署环境的安全防护措施；是否存在恶意攻击、数据篡改等安全风险；以及在异常输入或攻击下系统是否能保持稳定运行。 4. 知识产权保护：评估大模型在训练过程中对第三方知识产权的保护措施；是否避免了非法使用他人受版权保护的数据集或算法。 5. 合规性与法律责任：包括大模型产品在各个国家和地区实施时必须遵守的法律法规；对违反相关规定的后果和法律责任的评估。 生成内容测试题是指为了检测大模型是否能够在符合安全和合规性的前提下，生成符合特定标准和要求的文本内容。这类测试题有助于评估模型在实际应用中的表现，确保其产出的文本内容不仅有恰当的信息表达，还要符合道德、法律和行业规范。 应拒答测试题，顾名思义，是指在模型面对某些不当请求或信息时，应能够明确拒绝并给出合适的反馈。这样的测试旨在检验大模型是否具有基本的伦理判断能力，以及在面对可能损害用户或他人利益的请求时，能否保持正确的行为指导。 非拒答测试题则关注大模型在处理正常请求时的表现。这类测试要求模型能够在不违反安全和合规标准的情况下，有效响应用户的合法请求，并提供所需的服务或信息。 在评估大模型备案安全的过程中，上述测试题的设计和实施至关重要。通过这些测试，不仅能够确保大模型技术产品在上市前满足了安全合规的要求，还能对模型的潜在风险进行有效控制，保证技术的安全、可靠和负责任的使用。

内容概要：本文介绍了一个详细的 SSL 配置实验步骤，涵盖了从配置 IIS 服务器与证书服务，创建和配置独立根CA，申请服务器与客户端证书，直至最终通过 SSL 协议保障 Web 数据的安全传输。文中不仅介绍了各配置步骤的具体操作流程和技术细节，还探讨了利用 Wireshark 对 SSL 握手记录及数据包关键字段进行分析的方法及其重要性。 适用人群：适用于想要深入了解并实操 SSL 安全配置的相关从业者或者计算机网络课程的学生。 使用场景及目标：该文档可以帮助读者更好地掌握 Web 数据的安全传输技术和实际应用；通过实例教学的方式指导读者搭建安全的网络通信环境，尤其是针对 HTTP 到 HTTPS 的升级；提高网络安全意识和技术防护能力。 其他说明：实验环境主要构建于 Windows 系统下的两台虚拟机中，并使用了VMware Workstation进行隔离，使得学员可以在相对独立且稳定的环境下完成整个学习过程。同时借助开源工具 Wireshark 实现对网络协议交互行为的深入解析。

基于ISO26262 Road vehicles — Functional safety 道路车辆功能安全 中文翻译版本 适合初学快速了解，建议专业人士还是查看最新英文原版 从别处下载，转载此处。感谢原作者。 ISO 26262《道路车辆功能安全》国际标准是针对总重不超过3.5吨八座乘用车，以安全相关电子电气系统的特点所制定的功能安全标准，基于IEC 61508《安全相关电气/电子/可编程电子系统功能安全》制定，在2011年11月15日正式发布。 ISO 26262是史上第一个适用于大批量量产产品的功能安全（Functional Safety）标准。特别需要注意的是，ISO 26262仅针对安全相关电子电气系统，包含电机、电子与软件零件，不应用于非电子电气系统（如机械、液压等）。 功能安全之设计议题在汽车领域已被重视，因其关系人员安全与公司商誉等问题，透过危害分析与风险评估（Hazard Analysis & Risk Assessment，HARA）及V模型设计架构，使功能安全需求等级得到一致性的分析结果，以利汽车电子系统之生命周期考虑到所需失效防止技术与管理要求，并借由设计开发、 ISO 26262是国际标准化组织发布的一项专门针对道路车辆功能安全的标准，旨在确保在汽车电子和电气系统的开发过程中实现安全相关的功能。该标准是基于IEC 61508，一个通用的电气/电子/可编程电子系统功能安全标准，专门针对3.5吨以下、八座以内的乘用车辆，主要关注安全相关的电子、电气和软件组件，而不涵盖非电子系统如机械或液压系统。 1. **适用范围和主要内容** ISO 26262标准涵盖了整个汽车产品的生命周期，从概念阶段到产品报废。它要求制造商对可能导致伤害的风险进行评估，并实施相应的措施来降低这些风险。这个过程包括了危害分析与风险评估（HARA），通过这个过程确定安全相关功能的必要性，并将系统划分为不同的安全完整性等级（ASILs：Automotive Safety Integrity Levels）。 2. **功能安全管理** 功能安全管理是ISO 26262的核心部分，涉及到规划、实施、监视和控制功能安全相关的活动。这包括设立功能安全组织结构，制定安全计划，以及确保所有安全相关的决策有充分的依据。此外，功能安全管理还涉及定期审查和更新安全相关的信息，以适应技术发展和市场变化。 3. **概念阶段** 在概念阶段，项目定义、安全生命周期、危险分析和风险评估以及功能安全概念是关键步骤。项目定义阶段明确了产品的安全目标；安全生命周期确保了安全活动贯穿整个产品开发过程；危险分析和风险评估用于识别潜在的危害，确定风险级别，并为每个ASIL设定相应的安全需求；功能安全概念则定义了系统的安全策略和设计原则。 4. **系统级产品开发** 系统级产品开发阶段进一步细化了安全需求，包括系统设计、验证和确认。在这个阶段，系统被分解为子系统，每个子系统都有明确的技术安全需求。接着进行详细设计，创建系统的物理实现，并通过模拟和测试验证设计是否满足安全需求。系统集成和测试确保所有组件协同工作，达到预期的安全性能。 5. **硬件和软件开发** ISO 26262对硬件和软件开发也有详细规定，包括硬件的故障率计算、软件的开发过程（如需求分析、设计、编码、测试）以及软件质量保证。软件开发必须遵循特定的开发过程，以确保其在所有预期运行条件下都能可靠地执行。 6. **验证与确认** 验证确保产品符合设计规格，而确认则检查产品是否满足最初的安全需求。这通常涉及模拟测试、实车测试、以及使用模型在环（Model-in-the-Loop, MiL）、软件在环（Software-in-the-Loop, SiL）和硬件在环（Hardware-in-the-Loop, HiL）的仿真测试。 7. **生产和服务阶段** 一旦产品投入生产，ISO 26262要求制造商继续监控产品的安全性能，并对生产过程进行控制，以防止不符合安全要求的产品流入市场。在服务阶段，应提供必要的支持，包括维修和召回程序，以保证车辆在整个使用寿命中的功能安全。 综上，ISO 26262标准为汽车制造商提供了全面的指导，确保了电子和电气系统的安全性，保障了驾驶者和行人的生命安全，同时也维护了企业的声誉。通过遵循这个标准，汽车行业能够有效地管理风险，减少因功能失效引发的事故，从而提高道路交通的安全性。

### 安全漏洞扫描报告知识点解析 #### 一、安全漏洞扫描报告概述 - **报告时间**：2024年3月20日 - **报告内容**：本报告详细记录了一次针对主机系统进行全面的安全漏洞扫描的结果，并对发现的安全问题进行了分析与评估。 #### 二、报告结构概览 - **修订记录**：记录了报告版本更新的历史信息，包括版本号、日期、修改人、修改内容以及审核人。 - **目录**：列出报告的主要章节及其页码，方便快速定位内容。 - **任务信息** - **摘要**：简要概括了本次主机漏洞扫描的整体情况，指出安全风险状况为“严重状态”。 - **主机风险分布统计**：列出了被扫描主机的IP地址及其对应的风险级别分布（紧急、高危、中危、低危）。 #### 三、主机扫描结果 - **扫描结果**：详细列举了各主机的具体漏洞情况，包括漏洞类型、影响程度等。 - **安全风险状况等级说明** - **良好状态**：系统运行正常，仅存在少量低风险问题，现有安全策略足够。 - **预警状态**：存在一些漏洞或安全隐患，需针对性加固或改进。 - **严重状态**：存在严重漏洞，可能严重影响系统运行，需立即采取措施。 - **紧急状态**：面临严峻网络安全威胁，可能对组织造成重大损害，需紧急防御。 #### 四、漏洞等级状况说明 - **信息漏洞**：可能导致信息泄露，如服务及组件版本信息暴露。 - **低危漏洞**：对系统影响小，攻击成本高且条件苛刻，不影响正常运行，难以直接获得权限。 - **中危漏洞**：有一定影响，攻击成本适中，特定场景下可能影响运行，需配合其他漏洞间接获取权限。 - **高危漏洞**：严重影响系统，攻击成本低，易被直接利用以获取权限。 - **紧急漏洞**：极其严重的影响，几乎无限制地被利用，容易造成灾难性后果。 #### 五、安全漏洞扫描的重要性和步骤 1. **重要性**： - 及时发现并修复漏洞可以有效防止数据泄露、系统被入侵等安全事件发生。 - 有助于提高整个组织的信息安全水平，保护业务连续性和数据完整性。 - 符合法律法规要求，减少因不合规而带来的法律风险。 2. **步骤**： - **准备阶段**：确定扫描目标、选择合适的工具、制定扫描计划等。 - **扫描执行**：使用专业工具对目标系统进行深度扫描。 - **结果分析**：对扫描出的漏洞进行分类、分级，并评估其潜在危害。 - **报告编写**：汇总所有信息，编写详细的扫描报告。 - **后续行动**：根据报告建议采取措施修复漏洞，必要时重复扫描验证效果。 #### 六、如何预防与应对安全漏洞 - **定期进行漏洞扫描**：确保及时发现新的安全威胁。 - **加强员工安全意识培训**：提高全体员工对网络安全的认识，避免因人为错误导致的安全事件。 - **建立健全应急响应机制**：一旦发现严重漏洞或遭受攻击，能够迅速启动应急预案，最大限度降低损失。 - **持续更新系统与软件**：定期更新操作系统、应用程序及相关组件至最新版本，利用官方提供的补丁修复已知漏洞。 通过以上内容可以看出，《安全漏洞扫描报告模板》不仅是一份技术文档，更是指导企业如何有效地进行信息安全管理和防护的重要参考。对于IT部门来说，理解和掌握这些知识点至关重要，可以帮助企业在日益复杂的网络环境中保持安全稳定运行。

书中程序与代码，详细的很

物联网的信息安全越来越重要，需要做数据流加密解密、SM2身份认证、SM3摘要运算方书记篡改、各个应用有不同的等级，不同等级和软件、硬件相关，但是无论哪个等级软件的表现形式都差不多，此文档可以作为国密的应用标准。

实训报告详细阐述了如何通过使用Active Directory证书服务（AD CS）来实现企业网站的安全访问。报告介绍了实训目的，即掌握AD证书服务实现企业网站安全访问的技能。接着，报告详细罗列了实训环境的配置，包括所需的硬件、操作系统以及网络环境的要求。在此基础上，报告逐步指导了实训内容的实施步骤，涉及了Windows Server 2022的安装、TCP/IP参数设置、活动目录域和DNS服务的创建、Web服务器的搭建、SSL证书的申请与绑定，以及Windows防火墙规则的配置。 实训内容详细说明了如何创建DNS区域与记录、配置Web服务器的网站与首页，并如何在这些网站上绑定相应的主机名和证书。报告还指导了如何将另一台计算机加入到域中，以及如何在此计算机上使用http和https协议访问网站。此外，实训报告中也强调了对Windows防火墙进行设置的重要性，包括如何配置入站规则以拒绝或允许特定端口的访问。 实训要求部分突出了实训的各个重点，如AD证书服务管理、DNS和Web服务器的设置、证书的申请与绑定以及防火墙配置等方面的知识点。通过这些实训内容和要求，学员能够全方位地掌握安全的企业网站访问的实现方式，并能够独立完成相关服务的部署与管理。 实训项目分析与操作记录部分则更进一步地深化了实训内容。报告指导学员如何进行前期规划，安装并配置证书颁发机构，创建并颁发证书模板，以及对客户端进行证书配置。详细介绍了优化配置的必要性，以及如何根据测试结果调整证书服务和网络设置来提高系统的性能和安全性。 实训项目体会部分分享了学员在实训过程中的心路历程。学员一开始可能对复杂的技术要求和工具感到无所适从，但通过不断的学习和实践，学员逐渐克服了难点，不仅学会了操作AD证书服务，还深入理解了网络安全的重要性。此部分传达出一个重要的信息：持续学习对于适应技术发展和工作需求变化的重要性，以及在技术实施过程中对细节的关注，因为小错误也可能导致整个系统的失败。 此外，报告还体现了实训的教育价值，即通过实际操作来加深理论知识的理解，提高解决实际问题的能力。报告通过完整的实训步骤和详细的操作记录，为后续的实训操作和网络安全教学提供了宝贵的参考。

1 使用glm4-flash免费的API进行文本QA问答数据抽取，40个煤矿领域安全的规章文本，最终抽取出837个样本共8万token进行微调 2 使用第一步抽取的文本QA问答数据基于glm4-flash微调出一个煤矿安全大模型，并进行测试 在人工智能领域，文本问答系统一直是一个热门的研究方向，尤其是在特定领域内，如矿山安全，这样的系统能够有效地提供专业信息查询和问题解答。本项目展示了如何利用glm4-flash免费API进行文本问答数据的抽取，以及基于这些数据训练和微调一个针对煤矿安全的大模型。 项目从40个煤矿领域的安全规章文本中抽取了837个样本，总共涉及8万token（token是文本处理中的一个单位，可以是一个词、一个字母或一个符号）。这一步骤至关重要，因为它决定了模型能否获取到足够且高质量的数据来进行学习。通过使用glm4-flash的API，研究人员能够有效地从这些规章文本中识别和抽取出与问答相关的数据，为后续的模型训练提供了原材料。 接下来，使用第一步中抽取的问答数据对一个基础模型进行了微调。微调是指在预训练模型的基础上，用特定任务的数据对模型进行进一步的训练，以提高模型在该任务上的表现。在这个案例中，研究人员将模型微调为一个专门针对煤矿安全问答的“大模型”。这个模型经过微调后，不仅能够理解煤矿安全相关的专业术语和概念，还能够对相关问题给出准确的答案。 在这个过程中，所用到的技术和方法包括自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）、以及深度学习等。特别是，深度学习中的预训练模型如BERT、GPT等，因其强大的语义理解和生成能力，在文本问答系统中扮演了重要角色。而glm4-flash API的使用，显示了利用现有工具和资源，即使是免费的，也可以取得相对良好的效果。 此外，本项目的研究成果不仅仅限于模型的训练和微调，还包括了模型的测试阶段。测试是一个验证模型性能和准确度的重要环节，通过一系列的测试，可以确保模型在实际应用中的可靠性和稳定性。对于煤矿安全这样一个对准确性要求极高的领域，这一点显得尤为重要。 本项目的标签为“数据集”、“矿山安全”和“大模型”，这准确地概括了项目的核心内容和应用方向。数据集是人工智能研究的基础，提供了模型学习的材料；矿山安全强调了应用的领域和目的；大模型则体现了模型的规模和复杂性，以及背后的技术深度。 该项目展示了如何利用现有资源进行高效的数据抽取，进而训练出一个针对特定领域（煤矿安全）的问答大模型。这种方法论不仅适用于矿山安全领域，也可以被广泛地应用到其他专业领域，推动人工智能在更多场景中的实际应用。

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