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LLMOps 安全評量

以 10 道題目測試你對 MLOps 管線安全、模型部署攻擊、API 安全、監控缺口、模型登錄處投毒與 ML 之 CI/CD 的理解。

AI 基礎設施安全顧慮的概覽，涵蓋模型供應鏈、API 安全、部署架構，以及 ML 系統的獨特攻擊面。

針對 ML CI/CD 管線的攻擊,包含建置注入、Artifact 篡改與部署劫持。

MLflow 部署的安全強化,包含認證、Artifact 儲存、網路與 API 存取控制。

LLMOps 生命週期各階段安全的完整概覽：從資料準備、實驗追蹤到模型部署與生產監控。涵蓋 ML 營運的攻擊面、威脅模型與防禦策略。