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龙蜥操作系统权威发布_阿里龙蜥系统(2024年11月精准访谈)

内容来源：冲顶技术团队所属栏目：观点更新日期：2024-11-28

龙蜥操作系统

【如何在实际开发中深入使用 yalantinglibs 编译期反射库】本文的例子推荐安装龙蜥操作系统的 Alibaba Cloud Compiler 编译器编译，点击链接开启一场奇妙的编译期反射之旅。网页链接

【龙芯CPU打造国产化安防：一次性并发800万条会话】龙芯中科CPU处理器与安天WEB应用防护系统V3.0完成适配认证工作。龙芯3C5000双路服务器，搭配龙蜥操作系统（Anolis0S-8.9-loongarch64-dvd），最高支持一次性并发800万条会话，应用层吞吐达5G/秒，连接速率6万条/秒。

【“内核级”防护系统从根源杜绝安全隐患】面对大模型的安全威胁，龙蜥衍生版服务器操作系统 KOS通过对社区版本优化，升级了具备“内核级”防护能力、自适应AI安全策略的内生安全防护系统。该系统基于可信计算、eBPF安全及机密计算等技术，将安全能力覆盖到服务器硬件、操作系统、中间件以及大模型平台，并能根据业务场景变化灵活制定防御策略，从根源上有效防御数据泄漏、模型篡改、平台漏洞、以及隐私泄露等安全威胁。通过在硬件、OS及应用层面对不同安全技术组合，系统实现从硬件层的静态可信验证，到系统层和应用程序运行时的动态可信验证，无需对内核或者业务代码进行任何修改或侵入性操作，即可提供安全的中间件和大模型运行环境，并且能够根据数据的敏感程度与使用场景，灵活地选择、应用不同的数据保护策略。

浪潮信息与龙蜥社区携手，共促操作系统创新随着数据中心多元计算趋势的不断发展，操作系统面临着前所未有的挑战。在新的计算环境下，数据中心在协同作业、运维管理以及生态系统构建等方面都遇到了新的难题。例如，计算形态的多样性使得操作系统的协同调度和软硬件的兼容适配成为企业急需解决的关键问题。浪潮信息近期加入了龙蜥社区理事会，承担了多项重要职责。它不仅积极参与SIG的共建和硬件适配等工作，还将行业需求及时反馈给社区，为社区生态的繁荣发展做出了重要贡献。龙蜥社区是一个充满活力的社区，拥有众多亮点。浪潮信息依托龙蜥社区生态，结合自身在整机系统方面的优势，致力于推进操作系统相关技术的进步。 12月，浪潮与龙蜥联合实验室正式成立。该实验室旨在打造操作系统产业的生态链，通过双方的优势资源，促进操作系统的创新与发展。这种合作旨在应对计算领域多元异构的挑战，满足各种计算产品对操作系统的不同需求。 KOS的资源调度机制覆盖了多个层面，能够感知算力的需求以及负载的特性，从而实现业务与算力的最佳匹配。在兼容性方面，浪潮信息凭借其卓越的服务器市场实力，为KOS提供了有力支持，使得KOS能够顺利完成主流产品的兼容认证。多种计算形态共存无疑给企业带来了挑战。为了提升算力，企业必须妥善解决协同调度和兼容适配等问题。例如，如何使操作系统能够统一管理各种不同的计算设备，在多元异构的环境中确保数据中心能够正常运行，这同样是一项挑战。浪潮信息始终将系统设计作为技术发展的核心，秉持开放和开源的理念。在全球范围内的开源组织中，它占据着举足轻重的地位。持续的软硬协同创新是浪潮信息的不断追求。浪潮信息计划引领龙蜥社区生态实现快速进步，此举对于打造稳固的软硬件生态体系具有深远影响。你对浪潮信息与龙蜥社区的携手合作有何看法？它将如何推动操作系统新生态的发展？欢迎点赞、分享和留言讨论。

【用户通过可信加密引擎，构建基于硬件的数据中心可信执行环境】通过将可信计算、eBPF安全及机密计算“三驾马车”融为一体，龙蜥衍生版服务器操作系统 KOS能够自内而外帮助企业构建可信的大模型全栈运行环境，以及满足模型准备、模型训练和模型应用全生命周期的应用安全与数据安全需求。在大模型数据处理阶段，用户通过可信加密引擎，构建基于硬件的数据中心可信执行环境，通过将特权代码排除在受信任的范围之外，获得芯片级的高安全数据保护能力。数据加密处理后进入可信执行环境，且系统验证数据的来源与完整性，以确保数据在传输与存储过程中不被纂改或替换。同时，该系统能够将加密负载卸载到硬件加速器上，从而降低了软件加密带来的性能开销，有效提升系统性能。

【在大模型推理阶段，构建可信环境】龙蜥衍生版服务器操作系统 KOS帮助模型开发企业和用户共同构建双方可信任的大模型应用环境，通过KSecure构建更加健壮的大模型平台，化解提示注入、对抗攻击等风险，通过可信计算来保护推理后输出数据的安全。以某AI图像渲染模型厂商为例，其交付的模型服务通常会允许客户修改某些配置文件以优化推理，但相关权限可能导致技术细节泄露或是大模型被破坏。系统可以有效控制特权代码的权限，有效保护大模型知识产权，同时避免终端客户随意修改导致大模型崩溃。

龙蜥社区赛项25支队伍获得第一届中国研究生操作系统开源创新大赛一二三等奖

【龙蜥衍生版服务器操作系统KOS：“双保险”、“可信任”、“高隐私”的内生安全智能防护系统】大模型作为引领科技变革的创新力量，正以惊人的速度将未来照进现实。然而，AI安全问题也如影随形，模型篡改、供应链攻击、隐私泄露等对企业应用大模型构成了严峻挑战。从模型准备、模型训练到模型应用的全生命周期，面临着内生和外在的安全风险，仅依赖外部安全解决方案是远远不够的。面对大模型存在的安全隐患，龙蜥衍生版服务器操作系统 KOS在社区版基础上增强内生安全机制，通过eBPF安全技术、可信计算及机密计算方面技术创新，构建并升级了“双保险”、“可信任”、“高隐私”的内生安全智能防护系统，有效防御bootkit攻击、模型盗窃和勒索软件等针对大模型的威胁，并将基于eBPF安全技术的入侵检测及访问控制贡献给了龙蜥社区，促进产业上下游提升大模型训练、微调、推理安全防护能力。

【大模型训练阶段，通过“双保险”保障模型训练质量】大模型安全的棘手之处在于，网络安全威胁不只局限于外部的单点攻防突破，而是会渗透到模型全生命周期的不同环节，带来更加错综复杂的内生安全风险。模型训练阶段存在模型篡改、AI组件漏洞、平台漏洞、供应链投毒等风险。恶意攻击者利用存在风险的训练环境，对大模型的训练过程进行干扰或者破坏，影响大模型的训练成果。面对大模型存在的安全隐患，龙蜥衍生版服务器操作系统 KOS在社区版基础上增强内生安全机制。在大模型训练阶段，通过“双保险”保障模型训练质量，在训练环境底层内置KOS eBPF安全技术，保护大模型训练平台的软硬件内核基础安全；在上层部署KSecure，支持用户对于模型训练的整个流程进行安全监测，识别输入数据和输出结果的安全风险、监控资源使用情况，从而进行针对性的安全策略调整，这有助于封堵安全漏洞，防范大模型训练中数据投毒、供应链攻击等影响，保障模型训练质量。

【deepin、开源欧拉等五大开源操作系统社区联手！共同发起开源生态合作倡议】今天，深度（deepin）、开源欧拉（openEuler）、龙蜥（OpenAnolis）、鸥栖（OpenCloudOS）、开放麒麟（openKylin）五大操作系统开源社区，共同发起开源生态发展合作倡议。倡议内容主要有三点，包括推动操作系统内核等关键共性技术链统一，同时尊重并维护各社区的原创性和独立发展，共同塑造核心统一、中立开放、个性独立的开源社区版本等deepin、开源欧拉等五大开源操作系统社区联手...

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