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大数据平台红蓝对抗 - 磨利刃,淬精兵! | 京东云技术团队

一、背景 目前大促备战常见备战工作:专项压测(全链路压测、内部压测)、灾备演练、降级演练、限流、巡检(监控、应用健康度)、混沌演练(红蓝对抗),如下图所示。随着平台业务越来越复杂,红蓝对抗的作用愈来愈明显,下面将详细介绍大数据平台在本次双十一大促备战工作中是如何开展红蓝对抗的。 图1.大促备战常见工作示意 首先我们先了解一下什么是红蓝对抗,它都有哪些好处? 二、红蓝对抗介绍 红蓝对抗是网络安全领域常见的一种对抗性演练方法,是指为发现并整改企业内外网资产及业务数据深层次安全隐患,在确保业务平稳运行的前提下,整合平台安全威胁监测能力、应急处置能力和防护能力,以真实网络环境开展实兵红蓝对抗演练,提高并完善安全防护技术与管理体系。 蓝方代表攻击方,红方代表防守方。红蓝对抗模拟了真实的网络攻击和防御过程,在受控的环境中进行,蓝方通过模拟各类威胁和攻击手段,对红方进行攻击,测试其防御能力和系统高可用情况。红方则负责防御和应对,寻找并修复系统中的问题,并且收集关于攻击者的信息。 图2.红蓝对抗 三、红蓝对抗的好处 1.保证监控告警有效性 红蓝对抗可帮助产研验证监控告警的配置有效性,通知及时性,信息...

使用 PPO 算法进行 RLHF 的 N 步实现细节

当下,RLHF/ChatGPT 已经变成了一个非常流行的话题。我们正在致力于更多有关 RLHF 的研究,这篇博客尝试复现 OpenAI 在 2019 年开源的原始 RLHF 代码库,其仓库位置位于 openai/lm-human-preferences。尽管它具有 “tensorflow-1.x” 的特性,但 OpenAI 的原始代码库评估和基准测试非常完善,使其成为研究 RLHF 实现工程细节的好地方。 我们的目标是: 复现 OAI 在风格化任务中的结果,并匹配 openai/lm-human-preferences 的学习曲线。 提供一个实现细节的清单,类似于 近端优化策略的 37 个实施细节 ( The 37 Implementation Details of Proximal Policy Optimization) 和 没有痛苦折磨的调试 RL ( Debugging RL, Without the Agonizing Pain) 的风格; 提供一个易于阅读且简洁的 RLHF 参考实现; 这项工作仅适用于以教育/学习为目的的。对于需要更多功能的高级用户,例如使用 PEFT 运...

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