Securing LLM Inference Endpoints: Treating AI Models as Untrusted Code

Securing LLM Inference Endpoints: Treating AI Models as Untrusted Code
好，我需要帮用户总结一下这篇文章的内容。用户的要求是用中文，控制在一百个字以内，不需要特定的开头，直接写描述即可。首先，我看看文章的标题是“New Story”，作者是Iiranjan Kumar Sharma。文章提到的话题包括machine learning、artificial intelligence、security、kubernetes等。看起来这篇文章可能是在讨论如何在机器学习和人工智能中应用安全措施，特别是在Kubernetes这样的容器编排平台上。接下来，文章中提到了一些关键词，比如“llm-inference”、“llm-inference-endpoints”、“untrusted-code”、“untrusted-code-execution”、“code-execution-engines”。这些词汇表明文章可能在探讨如何在处理不可信代码或执行引擎时确保模型的安全性。此外，作者是Snowflake Computing的软件工程师，这可能意味着文章内容与云安全或大数据处理相关。结合这些信息，我可以推测文章主要讨论了在机器学习和AI模型中如何确保代码执行的安全性，特别是在处理不可信代码时的技术和策略。最后，考虑到用户要求简洁明了的总结，我需要用简短的语言概括出文章的核心内容：探讨机器学习和AI中的安全问题，特别是在处理不可信代码时的技术和策略。 </think> 本文探讨了在机器学习和人工智能中确保安全性的方法，特别是在处理不可信代码时的技术和策略。 2025-12-18 10:49:33 Author: hackernoon.com(查看原文) 阅读量:2 收藏

New Story

NIranjan Kumar Sharma