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api ms 是什么文件

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发布时间:2026-03-28 09:55
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本课时知识点:
1️⃣ 云函数是什么? 
2️⃣ JWT 是什么? 
3️⃣ 创建云函数 
4️⃣ 接入阿里云号码认证服务 
5️⃣ 接入 Qwen 大模型(可选 DeepSeek、豆包、GPT、Gemini、Claude...)   
P.s. 本课时与下课时不要求掌握,跟着看一遍即可 
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四大核心能力: 
⭐ IM 一键派活 — 微信/企微/飞书/钉钉直接发指令,Agent 全自动交付 🔥 兼容小龙虾 Skills
⭐ 本地+云端双模 — 关掉电脑 Agent 照样跑,国内独家
⭐ 多 Agent 并行 — 同时开发、修 Bug、写文档,一人成军
🎯 全角色通用 — 产品/运营/研究都能用,直接输出文档、图表、网站 
#WorkBuddyClaw实战 #百万Credits悬赏 #腾讯版小龙虾
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  • OWASP 公布的 LLM 十大安全风险榜单 最近 OpenClaw 真的太火了,各家大厂几乎都推出了自己的 Claw 产品。这些新的 AI 助手看起来越来越 “聪明”,能主动帮我们写代码、查资料、处理文档,但在真正把它们用到日常工作之前,我们也有必要了解它们可能带来的安全风险。 
事实上,大模型一旦进入真实环境,风险往往比想象中更多。OWASP(开放式 Web 应用安全项目)每年都会发布一份 “LLM 十大安全风险” 榜单,梳理当前最常见的威胁。了解这些问题,能帮助我们在使用这些工具时做到心中有数。 
最常见的一类风险是提示词注入。为了规范模型行为,系统通常会设置一段系统提示词,例如要求模型不要泄露敏感信息、不要提供危险内容。但攻击者只需要换一种表达方式,就可能绕过这些限制。比如不直接询问危险问题,而是通过看似合理的上下文一步步引导模型给出答案。更隐蔽的情况是,攻击甚至可能被藏在文档里,用户只是让模型总结一篇文章,但文章中早已埋好了指令,模型在阅读后就可能执行这些隐藏的命令。 
第二个越来越受到关注的问题是敏感信息泄露。很多企业会用内部数据来训练或微调模型,例如客户资料、医疗记录或商业数据。如果缺乏严格的访问控制,攻击者就可能通过不断提问逐步“抽取”模型中的信息。理论上,只要查询次数足够多,就可能拼出原本不应该公开的企业知识,这种方式也常被称为模型逆向或数据抽取。 
第三类风险来自供应链。现实中很少有团队从零开始训练完整的大模型,更多时候是基于开源模型或现成组件进行开发。但这些模型和依赖往往规模庞大,很难逐一审查。无论是训练数据来源、模型权重、插件扩展,还是底层基础设施,每一个环节都可能成为潜在的攻击入口。 
还有一个容易被忽视的问题是数据和模型投毒。如果训练数据在过程中被悄悄篡改,模型就可能学到错误甚至恶意的信息。随着时间推移,这些偏差会被不断放大,最终影响系统决策。即使采用 RAG(检索增强生成)这样的技术,如果外部知识库被污染,同样会把错误信息带进系统。 
在实际应用中,另一个常见隐患是对模型输出的过度信任。有些系统会直接把模型生成的内容用于代码执行或网页渲染。如果输出中混入恶意内容,就可能触发跨站脚本、SQL 注入,甚至远程代码执行等传统安全问题。
…… 
 #AI安全 #OWASP #AI技术 #LLM
    25:11
    OWASP 公布的 LLM 十大安全风险榜单 最近 OpenClaw 真的太火了,各家大厂几乎都推出了自己的 Claw 产品。这些新的 AI 助手看起来越来越 “聪明”,能主动帮我们写代码、查资料、处理文档,但在真正把它们用到日常工作之前,我们也有必要了解它们可能带来的安全风险。
    事实上,大模型一旦进入真实环境,风险往往比想象中更多。OWASP(开放式 Web 应用安全项目)每年都会发布一份 “LLM 十大安全风险” 榜单,梳理当前最常见的威胁。了解这些问题,能帮助我们在使用这些工具时做到心中有数。
    最常见的一类风险是提示词注入。为了规范模型行为,系统通常会设置一段系统提示词,例如要求模型不要泄露敏感信息、不要提供危险内容。但攻击者只需要换一种表达方式,就可能绕过这些限制。比如不直接询问危险问题,而是通过看似合理的上下文一步步引导模型给出答案。更隐蔽的情况是,攻击甚至可能被藏在文档里,用户只是让模型总结一篇文章,但文章中早已埋好了指令,模型在阅读后就可能执行这些隐藏的命令。
    第二个越来越受到关注的问题是敏感信息泄露。很多企业会用内部数据来训练或微调模型,例如客户资料、医疗记录或商业数据。如果缺乏严格的访问控制,攻击者就可能通过不断提问逐步“抽取”模型中的信息。理论上,只要查询次数足够多,就可能拼出原本不应该公开的企业知识,这种方式也常被称为模型逆向或数据抽取。
    第三类风险来自供应链。现实中很少有团队从零开始训练完整的大模型,更多时候是基于开源模型或现成组件进行开发。但这些模型和依赖往往规模庞大,很难逐一审查。无论是训练数据来源、模型权重、插件扩展,还是底层基础设施,每一个环节都可能成为潜在的攻击入口。
    还有一个容易被忽视的问题是数据和模型投毒。如果训练数据在过程中被悄悄篡改,模型就可能学到错误甚至恶意的信息。随着时间推移,这些偏差会被不断放大,最终影响系统决策。即使采用 RAG(检索增强生成)这样的技术,如果外部知识库被污染,同样会把错误信息带进系统。
    在实际应用中,另一个常见隐患是对模型输出的过度信任。有些系统会直接把模型生成的内容用于代码执行或网页渲染。如果输出中混入恶意内容,就可能触发跨站脚本、SQL 注入,甚至远程代码执行等传统安全问题。
    ……
    #AI安全 #OWASP #AI技术 #LLM
  • 这是一个可以让你用上各种API的开源大合集
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