如何通俗解释安全平行切面

安全平行切面是一种将软件工程中的面向切面编程(AOP)思想应用于安全体系建设的技术体系,其核心目标是构建一个与业务逻辑正交融合的安全空间,使安全能力能够融入企业的技术基础设施中,并与业务代码解耦。

与传统安全方案比,安全平行切面既不像外挂式安全体系,安静旁观,隔靴搔痒;也不像内嵌式安全体系,入侵业务,绑腿走路。而是通过端—管—云各层次的切面,能够在不修改业务逻辑的情况下,将安全可信的管控能力动态部署到目标系统的执行空间内部,从而实现对系统内部数据的自由观测,精确阻断攻击和风险,并进行精细化的数据治理。

安全平行切面的应用场景非常广泛,包括数据保护、身份验证、访问控制和威胁检测等多个领域。通过在业务逻辑和流量关键环节中构建切点组合,可以更快速地发现潜在威胁并实现对异常访问的精准感知和快速阻断。

实施安全平行切面通常涉及以下步骤:
定义安全需求:明确需要通过安全平行切面实现的保护目标和安全需求。
设计切面和切点:根据安全需求,设计切面(Aspect)和切点(Pointcut),确定在业务流程的哪些环节需要插入安全措施。
开发切面逻辑:开发或配置切面逻辑(Advice),这包括定义安全策略、异常检测、访问控制、数据加密等安全功能。
集成和部署:将设计好的切面逻辑集成到业务系统中,并在实际环境中进行部署。
测试和验证:对集成了安全平行切面的系统进行测试,确保安全措施有效且不会影响业务系统的正常运行。
监控和维护:持续监控切面的性能和效果,根据安全威胁的变化进行必要的调整和维护。
培训和文化建设:对团队进行安全平行切面的培训,提高安全意识,建立安全文化。

安全平行切面的核心优势在于它能够提供精准的内视能力和高效的干预能力,使得安全措施更加精细化和动态化。同时,安全平行切面还支持多层级的安全布防,能够实现不同层级间的安全管控,并通过多层级安全切面的联动形成整体的防御体系,达到更好的安全治理、防护和对抗效果。

什么是RASP

Gartner在2012年引入了RASP(Runtime Application Self-Protection,运行时应用程序自我保护),这是一种在应用程序运行时提供安全保护的技术,通过嵌入到应用程序中,实时监控和阻止针对应用程序的攻击,使应用程序具备自我防护能力。其核心思想是将安全防护代码集成到应用程序本身中,实时采集应用的高风险行为,结合特征规则、上下文语义分析及第三方安全产品数据关联分析,实现对应用程序的实时检测和防御,通过实时监控和防御来保护应用程序免受各种网络攻击。

具体来说,RASP通过以下几种方式实现自我保护:
1、动态代码注入:RASP通过动态代码注入技术,将自身防御逻辑注入到底层API中,从而实现无须人工干预、无感知的高精准检测和防御外部攻击。
2、API钩子:通过监控应用程序调用的API函数,实现对应用程序行为的监控。
3、上下文感知:RASP能够获取应用运行时的上下文信息,包括代码、框架配置、应用服务器配置、库和框架、运行时数据流、后端连接等,从而提供更精准的威胁检测。
4、安全策略配置:管理员可以通过配置安全策略来适应不同的应用程序需求和威胁模式,定义哪些行为是允许的,哪些是禁止的。
5、规则匹配与行为基线:RASP利用规则匹配、词法分析、行为及运行堆栈检测等方法,识别潜在的安全漏洞并防止攻击。这些功能有助于识别未知漏洞并给出详细的漏洞详情,极大降低误报率。
6、自定义逻辑检查:不依赖请求特征检测攻击,而是在应用执行关键操作时,执行一段自定义的逻辑检查是否存在异常,以应对未知漏洞。
7、实时监测和阻断:RASP在应用程序运行时检测到恶意行为,并立即进行阻止,有效防止了恶意代码的执行。
相较于传统的Web应用安全产品,RASP从海量的攻击中排除掉大量无效攻击,聚焦发现真实的已知和未知安全威胁。

实施RASP时,可以采取以下步骤:
1、明确应用的安全需求和目标:包括识别关键的安全风险点、确定需要防护的攻击类型以及定义安全策略。
2、根据应用的技术栈和具体需求,选择适合的RASP工具。例如,Java应用可以选择OpenRASP等开源框架,或者使用商业解决方案如AWS WAF等。
2、集成RASP探针:在应用中集成RASP探针,这些探针会在应用运行时插入到业务代码中,监控其行为并进行实时检测。探针可以部署在主机或容器环境中,无需修改原有代码。
3、配置RASP规则:定义一套安全规则来指导RASP如何工作。这些规则包括允许和禁止的行为模式,并根据不同的应用场景进行调整。管理员可以通过图形界面或API配置这些规则。
4、测试:在生产环境部署RASP之前,进行彻底的测试,以确保它不会对应用程序的性能产生负面影响,并且能够有效地检测和阻止攻击。
5、部署:将RASP部署到生产环境中,并确保其与应用程序一同启动。
6、培训和维护:对开发和运维团队进行RASP相关的培训,并定期更新RASP规则和签名,以应对新的安全威胁。
7、监控和调整:部署RASP后,需要监控其性能和产生的安全警报,并根据监控结果调整RASP规则,以减少误报和提升防护效果。
8、定期评估:评估RASP性能和效果,根据新的安全威胁和漏洞进行更新和优化。同时,结合IAST(交互式应用程序安全测试)和DAST(静态应用程序安全测试)等工具,进一步提高防护能力。
9、应急机制:建立有效的应急响应机制,以便在发生安全事件时迅速采取措施。同时,合理管理和记录日志信息,便于事后分析和审计。

默认安全体系

默认安全体系(Default Security)是指在系统、网络或应用程序的设计和实施过程中,将安全措施作为标准配置和操作的一部分,以确保即使在未明确配置安全设置的情况下,也能提供一定级别的保护。默认安全使安全性成为组织文化的一部分,减少对用户或管理员进行复杂安全配置的依赖,从而提高整体的安全性和抵御威胁的能力。

默认安全的最终目标是:规避已知安全风险,存量风险治理逐步完成,同时新增业务默认经过安全评估和安全措施覆盖。类似于针对已知疾病的疫苗与抗体,对于已知类型风险,系统应达到投产即安全的状态。

默认安全体系的重要组成部分有:

1、安全默认配置:
确保所有系统、设备和应用程序在初始安装和设置时都具有安全的默认配置,如禁用不必要的服务、关闭未加密的远程访问等。

2、加密和数据保护:
在默认情况下启用数据加密,包括传输中的数据和静态数据,以及敏感信息的加密存储。

3、安全开发生命周期(SDL):
将安全实践集成到软件开发生命周期的每个阶段,确保安全缺陷在早期被发现和修复。

4、安全测试和验证:
对所有系统和应用程序进行定期的安全测试,包括静态和动态代码分析、渗透测试等。

5、访问控制和认证:
实施强大的身份验证机制,如多因素认证,并在默认情况下启用访问控制。

6、最小权限原则:
按照最小权限原则为用户和应用程序分配权限,确保它们仅拥有完成其功能所必需的访问权限。

7、安全审计和监控:
启用日志记录和监控,以便在默认情况下跟踪和审计所有关键操作和事件。

8、安全补丁和更新:
确保系统和应用程序在默认情况下自动接收和应用安全补丁和更新。

9、用户安全意识教育:
教育用户了解默认安全措施的重要性,并鼓励他们采取安全意识行动。

10、应急响应计划:
制定应急响应计划,以便在安全事件发生时迅速采取行动。

11、合规性和政策制定:
确保默认安全措施符合相关的法律、法规和行业标准。

12、技术架构设计:
在设计阶段就考虑安全性,采用安全的网络架构和系统设计原则。

可信计算的核心技术

可信计算(Trusted Computing)是一种增强计算机系统安全性的技术,旨在确保计算机系统和应用的完整性、可靠性和安全性。它通过一系列机制和技术手段,如硬件安全模块、加密技术、安全验证等,来确保系统和应用的可信度,增强信息系统的内生安全能力。

可信计算和等级保护2.0是密不可分的,特别提出了把可信计算技术植入基础软硬件和网络的要求:
1、把可信验证要求植入芯片、CPU、服务器、操作系统、数据库等基础软硬件
2、把可信验证要求植入网络设备、网络安全产品,解决底层安全问题
3、把可信计算技术植入“安全管理中心、安全通信网络、安全区域边界、安全计算环境”网络要素,实现对网络要素全覆盖
4、把可信计算技术植入整机、云计算平台、物联网、工控系统、移动互联网
5、把可信计算技术植入第二级以上网络

可信计算的关键技术主要包括:
1、硬件层面的可信根(Trusted Root):可信计算通常从硬件层面开始构建,使用如TPM(Trusted Platform Module)等安全芯片作为信任的根基,确保从硬件到软件的整个启动过程是可信的。
2、系统启动的可信验证:在系统启动过程中,利用可信根对系统的引导程序、系统程序等进行可信验证,确保其未被篡改或破坏。包括计算设备固件引导程序和操作系统引导程序,以及计算设备固件程序和操作系统程序 。
3、可信验证(Trusted Verification):基于可信根,构建信任链,一级度量一级,一级信任一级,把信任关系扩大到整个计算节点,从而确保计算节点可信的过程 。
4、动态可信验证(Dynamic Trusted Verification):对验证对象(文件或程序)的静态内容、运行时内存中存储的关键变量及数据、属性等进行实时、周期性的可信判断。
5、可信计算模块(Trusted Computing Module):通常指TPM(Trusted Platform Module),是一种安全芯片,用于存储加密密钥和进行平台的可信度量 。
6、可信软件基(Trusted Software Base):确保操作系统和应用程序的代码在执行时是可信的,没有被恶意修改。
7、可信软件栈:可信软件栈(Trusted Software Stack, TSS)是一组软件组件,可以在操作系统上实现可信计算的功能。它包括了管理TPM(或其替代品)的驱动程序和工具,可以用来提供密钥管理、度量和报告等功能
8、远程证明(Remote Attestation):允许远程验证计算节点的可信性,确保远程通信的安全性。
9、安全审计(Security Audit):通过记录和分析系统活动,确保系统的安全性和合规性。
10、可信网络连接(Trusted Network Connect):确保网络连接的安全性和可信性,防止未授权访问和数据泄露。
11、用户和设备身份认证:通过强身份认证机制确保用户和设备的身份可信,如使用数字证书、生物识别等技术。
12、数据保护:使用加密技术保护数据的机密性和完整性,确保敏感信息不被未授权访问或泄露。
13、安全审计与合规性:实施安全审计,确保可信计算的实施符合相关的法律法规和标准要求。
14、安全管理中心:建立安全管理中心,对可信验证的结果进行集中管理、监控和响应,确保系统的持续安全。

什么是DevSecOps

DevSecOps是一种将安全实践集成到开发和运维(DevOps)过程中的方法论:安全不仅仅是安全团队的责任,而是整个IT部门(包含开发、测试、安全和运维等团队)所有成员的责任,需要贯穿业务生命周期的每个环节。
其核心理念是“安全内建”,即在软件开发的每个阶段都考虑安全性,而不是将其作为事后处理。DevSecOps 旨在通过自动化和协作来提高软件的质量和安全性,同时加快交付速度。

DevSecOps 的关键组成部分:
1、 安全左移(Shift Left Security):将安全活动前移到软件开发生命周期的早期阶段,以便在设计和编码阶段就识别和修复安全漏洞。
2、 自动化:通过自动化工具和流程来执行安全测试、代码审查和合规性检查,以提高效率和一致性。
3、 持续集成/持续部署(CI/CD):在软件开发过程中实现自动化的构建、测试和部署,确保安全措施能够快速响应开发变更。
4、 文化和团队协作:建立一种文化,其中开发、运维和安全团队共同协作,共同对软件的安全性负责。

如何实施 DevSecOps:

1、 建立跨功能团队:
组建包含开发、运维和安全专家的跨功能团队,确保从项目开始就考虑安全性。

2、 安全培训:
对团队成员进行安全意识和最佳实践的培训,确保他们了解安全的重要性和实施方法。

3、 定义安全策略和标准:
制定清晰的安全策略和标准,确保团队成员理解并遵循。

4、 集成安全工具:
选择并集成自动化的安全工具,如静态代码分析器、动态应用安全测试(DAST)工具、容器安全扫描工具等。

5、 实施安全编码实践:
在编码阶段实施安全编码标准和实践,减少安全漏洞。

6、 自动化安全测试:
在CI/CD流程中自动化安全测试,包括代码审查、自动化扫描和渗透测试。

7、 持续监控和响应:
实施实时监控和日志分析,以便快速检测和响应安全事件。

8、 合规性和审计:
确保遵守相关的法律法规和行业标准,定期进行安全审计。

9、 反馈和改进:
建立反馈机制,根据安全测试和监控结果不断改进安全措施。

10、 文档和透明度:
记录安全流程和事件响应计划,确保团队成员和利益相关者之间的透明度。

11、 灾难恢复和业务连续性:
制定和测试灾难恢复计划,确保在安全事件发生后能够快速恢复正常运营。

12、 文化建设:
培养一种安全文化,鼓励团队成员积极报告潜在的安全问题,并参与安全改进。

实施 DevSecOps 需要组织层面的支持和承诺,以及跨部门的协作。通过将安全集成到 DevOps 的每个环节,组织可以更有效地管理风险,同时加快软件交付的速度。

什么是SSDLC

SSDLC(Secure Software Development Life Cycle,安全软件开发生命周期)是一个软件开发框架,它将安全考虑和实践集成到传统的软件开发生命周期(SDLC)的每个阶段。SSDLC的目标是减少软件中的安全漏洞,提高软件产品的安全性,确保从设计到部署的每个步骤都考虑到安全因素。

SSDLC 的主要阶段通常包括:
1、 初始化:确定安全策略和目标,定义项目范围和安全要求。
2、 架构设计:设计软件的安全性,包括威胁建模和风险评估。
3、 详细设计:开发软件的详细设计,包括安全控制和机制。
4、 实现/编码:编写安全的代码,并遵循安全编码标准和最佳实践。
5、 测试:进行安全测试,包括静态代码分析、动态代码分析和渗透测试。
6、 部署:安全地部署软件到生产环境,并确保部署过程本身的安全性。
7、 维护:在软件的整个生命周期内进行持续的安全监控、漏洞管理和补丁应用。

如何实施 SSDLC:

1、 建立安全策略:
定义组织的安全政策和程序,确保它们与SSDLC流程一致。

2、 安全培训:
对开发团队进行安全意识和安全技能的培训。

3、 威胁建模:
在设计阶段使用威胁建模来识别潜在的安全威胁和漏洞。

4、 安全需求分析:
确定软件的安全需求,并将其纳入项目的需求规格中。

5、 安全架构和设计:
设计软件架构以包含安全控制,如身份验证、授权、数据加密等。

6、 安全编码:
遵循安全编码标准和最佳实践,减少安全漏洞。

7、 代码审查和静态分析:
通过代码审查和自动化工具检测代码中的安全问题。

8、 动态分析和测试:
进行动态安全测试,如渗透测试,以发现运行时的安全问题。

9、 安全部署:
确保部署过程安全,包括使用安全的配置和补丁管理。

10、 监控和响应:
实施监控机制来检测和响应安全事件。

11、 持续改进:
根据反馈和安全测试结果,不断改进SSDLC流程。

12、 合规性检查:
确保软件的开发和部署符合相关的法律法规和行业标准。

13、 文档和审计:
记录安全活动和决策,以便于审计和未来的回顾。

实施SSDLC需要组织层面的承诺和支持,以及跨部门的协作。通过在软件开发的每个阶段都集成安全措施,可以有效地减少软件中的安全漏洞,提高整体的安全性。

使用ChatGPT翻译了几本书

在2014年左右,一直想翻译几本小册子(主要是介绍编的程经验教训,内容其实很老了,但当时有些内容确实触动了我),陆陆续续翻译了其中的一些文章,但各种原因还是没能翻译完毕,算是一个小遗憾。

最近用ChatGPT硬翻了一遍,感觉效果还可以,感兴趣的朋友可以随便翻翻。

架构师应该知道的97件事【ChatGPT翻译版本,52篇】
https://github.com/neohope/97-things-every-software-architect-should-know.git

敏捷程序员应该知道的97件事【ChatGPT翻译版本,26篇】
https://github.com/neohope/97-things-every-agile-developer-should-know.git

程序员应该知道的97件事【ChatGPT翻译版本,97篇】
https://github.com/neohope/97-things-every-programmer-should-know.git

对比了一下自己翻译的版本:
1、最大的感触之一是质量的提升,比Goolge、NewBing翻译的都要好很多,十年前的翻译效果更是没法比
2、最大的感触之二是效率,175篇文章,加上编程、翻译及校对的时间,花了不到10小时(很多是零散时间),平均一篇文章3分半不到,比之前人工+Google的速度快了不止10倍
3、有些文章质量仍有待提升

还有一些感触:
1、虽然有些文章质量有待提升,但非专业领域翻译相关工作被替代可能性十分高大概率会被迫转型,专业领域翻译相关工作效率也会大幅增加大概率不需要这么多人力了
2、后续互联网客服、视频脚本编写、字幕翻译、新闻稿编写、文章编纂、律师助理等文字相关工作人员,会逐步面临更大职业压力
3、建议早点学会用AI提升个人生产力,淘汰不会用AI的人

Transformer03:自注意力机制

Transformer模型的核心是自注意力机制(Self-Attention),它允许模型在处理序列时,能够捕捉序列内部不同位置之间的依赖关系。自注意力机制的计算过程可以概括为以下几个步骤:

1. 查询(Query)、键(Key)、值(Value)的生成:
对于输入序列中的每个元素,模型会分别生成对应的查询(Q)、键(K)和值(V)。这通常是通过输入序列与三个不同的权重矩阵相乘来实现的。

2. 注意力分数的计算:
对于序列中的每个元素,计算其查询(Q)与序列中所有元素的键(K)的点积,然后除以一个缩放因子(通常是键向量维度的平方根),得到一个注意力分数。

   
  \[
   \text{Attention Score} = \frac{Q \cdot K^T}{\sqrt{d_k}}
   \]

其中,(Q)和(K)分别是查询和键的向量,\(d_k\) 是键向量的维度。

3. Softmax归一化:
使用Softmax函数对注意力分数进行归一化处理,使得所有元素的注意力分数之和为1。这表示每个元素对其他元素的注意力贡献是相对的。

   
   \[
   \text{Attention Weights} = \text{Softmax}(\text{Attention Score})
   \]

4. 加权求和:
将归一化后的注意力权重与对应的值(V)相乘,然后将所有元素的加权值相加,得到最终的输出。

   
   \[
   \text{Output} = \sum (\text{Attention Weights} \times V)
   \]

5. 多头注意力:
Transformer模型中的自注意力通常不是只计算一次,而是通过多头注意力(Multi-Head Attention)来实现。这意味着模型会并行地执行多次自注意力机制,每个头都有自己的查询、键和值权重矩阵。最后,这些头的输出会被拼接起来,并通过一个线性层来整合信息。

6. 残差连接和层归一化:
在自注意力层之后,通常会有一个残差连接,它将自注意力层的输入直接添加到输出上,然后通过一个层归一化(Layer Normalization)来稳定训练过程。

整个自注意力机制使得Transformer能够并行处理序列中的所有元素,并且能够捕捉到元素之间的长距离依赖关系,这是它在处理序列数据时非常有效的原因之一。

让我们通过一个简单的例子来说明自注意力机制的计算过程。假设我们有一个由3个词组成的序列:[“I”, “love”, “coding”],并且每个词的词嵌入维度是4。

步骤1: 词嵌入
首先,我们将每个词转换为词嵌入向量。假设词嵌入矩阵已经预先训练好,我们可以直接获取每个词的词嵌入向量:

– “I” -> [0.1, 0.2, 0.3, 0.4]
– “love” -> [0.5, 0.6, 0.7, 0.8]
– “coding” -> [0.9, 1.0, 1.1, 1.2]

步骤2: 添加位置编码
接下来,我们为每个词嵌入向量添加位置编码。假设我们使用标准的正弦和余弦函数生成位置编码,并且序列的最大长度是3。位置编码向量如下:

– 位置1的编码:[sin(0), cos(0), sin(8), cos(8)] (这里8是4*2,因为每个词嵌入维度是4)
– 位置2的编码:[sin(1), cos(1), sin(9), cos(9)]
– 位置3的编码:[sin(2), cos(2), sin(10), cos(10)]

将位置编码向量与词嵌入向量相加:

– “I” (位置1): [0.1+sin(0), 0.2+cos(0), 0.3+sin(8), 0.4+cos(8)]
– “love” (位置2): [0.5+sin(1), 0.6+cos(1), 0.7+sin(9), 0.8+cos(9)]
– “coding” (位置3): [0.9+sin(2), 1.0+cos(2), 1.1+sin(10), 1.2+cos(10)]

步骤3: 自注意力计算
现在我们开始自注意力的计算过程。首先,我们需要为每个词生成查询(Q)、键(K)和值(V)向量。假设我们使用相同的词嵌入向量作为Q、K和V的初始输入,并通过不同的权重矩阵进行转换:

– Q = W^Q * 输入向量
– K = W^K * 输入向量
– V = W^V * 输入向量

这里W^Q、W^K和W^V是模型的可学习参数。

步骤4: 计算注意力分数
对于序列中的每个词,我们计算其查询向量与序列中所有词的键向量的点积,然后除以键向量维度的平方根进行缩放:

– 对于词”I”,其注意力分数是它自己的Q与所有词的K的点积:

   
  \[
  \text{Attention Score}_{I \rightarrow \text{all}} = \frac{Q_I \cdot (K_{I} + K_{love} + K_{coding})^T}{\sqrt{d_k}}
  \]

步骤5: Softmax归一化
使用Softmax函数对每个词的注意力分数进行归一化处理:

– 对于词”I”,归一化后的注意力权重是:

   
  \[
  \text{Attention Weights}_{I \rightarrow \text{all}} = \text{Softmax}(\text{Attention Score}_{I \rightarrow \text{all}})
  \]

步骤6: 加权求和
最后,将归一化后的注意力权重与对应的值向量相乘,并求和得到最终的输出:

– 对于词”I”,其输出是:

   
  \[
  \text{Output}_I = \text{Attention Weights}_{I \rightarrow I} \cdot V_I + \text{Attention Weights}_{I \rightarrow love} \cdot V_{love} + \text{Attention Weights}_{I \rightarrow coding} \cdot V_{coding}
  \]

这个过程对于序列中的每个词都要重复执行,以计算整个序列的输出。自注意力机制允许模型在处理每个词时,都能够考虑到序列中其他所有词的信息,从而捕捉词与词之间的复杂关系。

请注意,这个例子是一个简化的版本,实际的Transformer模型可能会使用多头自注意力机制,并且会有多个层来进一步处理信息。此外,词嵌入和位置编码通常是通过预训练得到的,而不是从头开始训练。

Transformer02:词嵌入及位置编码的计算

一句话经过分词和嵌入之后,输入到Transformer模型的过程如下:

1. 构建输入序列:
将分词后得到的词或字符序列转换为对应的词嵌入向量。每个词或字符都有一个对应的嵌入向量,这些向量通常通过预训练的词嵌入模型获得。

2. 添加位置编码:
由于Transformer模型本身不包含递归或卷积结构,因此它无法直接捕捉序列中的位置信息。为了解决这个问题,需要为每个词嵌入向量添加一个位置编码。位置编码通常是根据词在序列中的位置生成的,它与词嵌入向量相加,使得模型能够利用位置信息。

3. 输入到Transformer:
将包含位置编码的词嵌入向量作为输入序列送入Transformer模型。在Transformer模型中,输入序列被处理为一系列向量,每个向量对应序列中的一个元素(词或字符)。

4. 多头自注意力:
Transformer模型使用多头自注意力机制来处理输入序列。在自注意力层中,每个元素的嵌入向量都会与序列中所有其他元素的嵌入向量进行比较,以计算注意力权重。这个过程在多个“头”中并行进行,每个头都有自己的查询(Q)、键(K)和值(V)权重矩阵。

5. 层归一化和前馈网络:
自注意力层的输出会经过层归一化,然后送入前馈神经网络。前馈网络通常由两个线性变换和一个非线性激活函数组成。这个过程在每个Transformer层中重复进行。

6. 堆叠多个Transformer层:
Transformer模型通常由多个相同的层堆叠而成,每个层都包含自注意力机制和前馈网络。通过这种方式,模型可以在不同层捕捉不同级别的特征和依赖关系。

7. 输出处理:
经过多个Transformer层处理后,模型的输出可以用于各种NLP任务,如语言翻译、文本摘要、问答等。对于特定的任务,可能还需要在Transformer模型的顶部添加额外的层,如线性层或分类层。

总之,每个嵌入向量并不是有自己的Transformer,而是所有嵌入向量一起作为输入序列,被送入同一个Transformer模型中进行处理。通过多头自注意力机制,模型能够捕捉序列内部不同位置之间的依赖关系,从而实现对输入句子的深入理解。

通过一个简单的例子来说明词嵌入和位置编码的计算过程。

### 词嵌入(Word Embedding)

假设我们有一个句子:”I love natural language processing”。首先,我们需要将这个句子分词成单词列表:[“I”, “love”, “natural”, “language”, “processing”]。

接下来,每个单词将通过一个词嵌入矩阵转换成一个固定维度的向量。假设我们的词嵌入维度是4,那么每个单词将被映射到一个4维空间中。例如:

– “I” -> [0.1, 0.2, 0.3, 0.4]
– “love” -> [0.5, 0.6, 0.7, 0.8]
– “natural” -> [0.9, 1.0, 1.1, 1.2]
– “language” -> [1.3, 1.4, 1.5, 1.6]
– “processing” -> [1.7, 1.8, 1.9, 2.0]

这里的数字是随机生成的,实际的词嵌入向量是通过训练得到的,能够捕捉单词的语义信息。

### 位置编码(Positional Encoding)

Transformer模型不包含递归或卷积结构,因此无法直接捕捉序列中单词的顺序信息。为了解决这个问题,我们需要为每个词嵌入向量添加位置编码。

位置编码通常是通过正弦和余弦函数的组合来生成的,以确保不同维度的位置编码具有不同的频率。假设我们的词嵌入维度是4,我们可以为每个位置生成一个4维的位置编码向量:

– 位置1的编码:[sin(1/10000), cos(1/10000), sin(2/10000), cos(2/10000)]
– 位置2的编码:[sin(2/10000), cos(2/10000), sin(4/10000), cos(4/10000)]
– 以此类推…

将位置编码向量与相应的词嵌入向量相加,得到最终的输入向量:

– “I” (位置1): [0.1+sin(1/10000), 0.2+cos(1/10000), 0.3+sin(2/10000), 0.4+cos(2/10000)]
– “love” (位置2): [0.5+sin(2/10000), 0.6+cos(2/10000), 0.7+sin(4/10000), 0.8+cos(4/10000)]
– 以此类推…

这样,每个单词的嵌入向量都包含了其在句子中的位置信息,使得Transformer模型能够在处理序列时考虑到单词的顺序。

### 注意事项

– 词嵌入和位置编码的具体计算方法可能因不同的模型和实现而有所不同。
– 实际应用中,词嵌入通常是通过预训练模型(如Word2Vec、GloVe或BERT)得到的,而不是从头开始训练。
– 位置编码的生成方法在不同的Transformer变体中可能有所不同,例如Transformer-XL和XLNet采用了不同的方法来处理长序列。

这个例子展示了词嵌入和位置编码的基本计算过程,以及它们如何帮助Transformer模型理解和处理自然语言序列。

在实际应用中,词嵌入和位置编码可以预先计算并缓存,以提高效率。下面是一些具体的情况:

1. 词嵌入的缓存:
– 词嵌入通常是通过预训练语言模型得到的,这些模型在大规模语料库上训练,学习到的词嵌入向量能够捕捉丰富的语义信息。
– 一旦词嵌入矩阵训练完成,对于任何给定的单词,其对应的词嵌入向量就可以直接从预训练的模型中获取,而不需要每次重新计算。

2. 位置编码的缓存:
– 位置编码的生成方式是固定的,例如使用正弦和余弦函数的组合,这意味着对于给定的维度和最大序列长度,位置编码向量可以预先计算出来。
– 在模型初始化阶段,可以生成一个位置编码矩阵,其中每一行对应一个位置的位置编码。在处理输入序列时,只需根据序列中单词的位置索引来选择相应的位置编码向量。

3. 缓存的优势:
– 缓存词嵌入和位置编码可以显著减少模型在每次前向传播时的计算量,特别是对于大型模型和长序列。
– 缓存还可以减少模型的延迟,因为从内存中读取预先计算好的向量比实时计算要快得多。

4. 实际应用:
– 在实际的深度学习框架中,如TensorFlow或PyTorch,词嵌入和位置编码通常作为模型的参数或静态变量存储,以便在模型训练和推理过程中重复使用。

5. 灵活性:
– 虽然位置编码通常是固定的,但在某些情况下,如果模型需要处理可变长度的序列,位置编码也可以动态生成。但即使如此,对于常见的序列长度,位置编码的计算可以预先完成,并存储在查找表中以供快速访问。

通过这种方式,词嵌入和位置编码的预先计算和缓存,可以使得Transformer模型更加高效地处理输入数据,特别是在处理大量数据或需要快速响应的应用场景中。

Transformer01:总论

在处理自然语言处理(NLP)任务时,输入一句话通常需要经过以下步骤:

1. 分词(Tokenization):
首先,输入的句子需要被分词,即将句子拆分成更小的单元,这些单元可以是单词、字符或者其他语言单位。分词是处理自然语言的第一步,因为大多数模型都是基于离散的词或字符进行操作的。

2. 词嵌入(Embedding):
分词之后,每个词或字符会被转换成词嵌入(Word Embedding)。词嵌入是将离散的词或字符映射到连续的向量空间中的一种表示方法。这些向量能够捕捉词的语义信息,并且通常通过预训练模型(如Word2Vec、GloVe或BERT等)来获得。

3. 位置编码(Positional Encoding):
对于Transformer模型,由于其自注意力机制无法捕捉序列中元素的顺序信息,因此需要添加位置编码。位置编码是一种向量,它与词嵌入相加,以提供序列中每个元素的位置信息。

4. 序列化(序列化处理):
在某些情况下,如果输入序列超过了模型的最大长度限制,可能还需要进行序列化处理,如截断或填充。

5. 模型处理:
经过上述步骤处理后,得到的序列化、嵌入化和编码后的输入数据就可以被送入模型进行进一步的处理和学习了。

因此,当输入一句话时,通常是先进行分词,然后计算词嵌入,最后将分词后的词嵌入与位置编码相结合,形成模型的输入。这个过程使得模型能够理解句子的结构和语义信息,并在此基础上进行各种NLP任务。