MindStudio26.1.0精度调试特性分析与设计说明书¶
| 所属SIG组: | mstt-sig |
| 落入版本: | MindStudio26.1.0 |
| 设计人员: | RanZheng |
| 日期: | 2026.05.07 |
Copyright © 2026 MindStudio Community
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1.特性概述¶
近年来，大语言模型（LLM）、多模态模型（如文生图 / 视频）、混合专家（MoE）模型快速迭代，模型参数从十亿级跃升至万亿级，训练数据规模、上下文长度、分布式并行策略（TP/DP/PP）复杂度同步激增。
AI 计算底层从 GPU 单一生态向昇腾 NPU 异构集群迁移，模型跨硬件、跨框架（PyTorch/MindSpore）、跨精度（FP32/FP16/BF16/INT8）的部署常态化。
在这一趋势下，精度稳定性成为大模型落地的核心生命线：训练时 Loss 震荡 / 不收敛、梯度爆炸 / 消失、NaN/Inf 溢出；推理时输出漂移、预测准确率下降、生成质量劣化；模型从 GPU 迁移至昇腾 NPU 时精度不对齐、自定义算子数值偏差等问题频发，且问题触发具有随机性、隐蔽性、长尾性，传统调试手段难以应对。
当前大模型精度排查普遍依赖人工日志打印、第三方比对工具、硬件厂商零散脚本，在昇腾 NPU 生态下，痛点尤为突出：
- 黑盒化严重，观测能力缺失
- 工具碎片化，无统一闭环能力
- 各类大模型框架层出不穷，适配性差，性能开销高
为解决上述痛点，填补昇腾生态原生精度调试工具空白，华为昇腾团队基于 MindStudio 训练工具链，研发MindStudio-Probe（简称 msprobe），并于 2025 年底正式开源，托管于 GitCode Ascend/msprobe 仓库。
msprobe 定位为昇腾生态全场景精度调试工具包，核心目标是：以 “无损轻量化、全链路闭环、原生 NPU 适配、大模型优先” 为设计理念，构建从训练前风险预检、训练中实时监控、异常数据精细化采集，到自动化数值比对、溢出 / NaN 检测、交互式可视化分析、根因定位的全链路能力，彻底打破传统调试的黑盒壁垒，将 “黑盒训推” 变为 “白盒观测”，帮助开发者快速解决大模型精度问题，降低调试门槛、缩短开发周期、保障模型在昇腾 NPU 上的精度稳定性与性能优势。
1.1范围¶
- 数据采集能力
- 支持 pytorch 整网训练/推理 模块级/API级采集，提供 L0/L1/mix 分级 dump 能力。
- 支持模型训练 / 推理过程中权重、梯度、优化器状态等训练状态轻量化监控费。
- 支持按模块、卡、关键词、网络层级过滤采集，降低数据量、提升采集性能。
- 支持堆栈信息采集与优化，保留精度问题现场上下文。
- 支持 aclgraph 单点数据采集，支持 ATB 算子相关数据 dump 与落盘。
- 数据比对能力
- 支持昇腾与标杆数据离线数值比对。
- 支持统计量、tensor、md5等多维度精度差异分析。
- 支持不同框架、不同设备、不同 Rank、不同迭代步的数值对齐校验。
- 输出标准化比对结果与误差报告，用于定位精度不达标根因。
- 数据可视化能力
- 提供模型分级可视化、图结构展示与节点匹配视图。
- 支持多 DB 文件切换与趋势可视化，便于时序对比分析。
- 提供误差分布、异常点位、匹配结果等可视化面板。
- 支持任务匹配、张量计算过程的可视化呈现。
- 自动化分析能力
- 自动检测 数值溢出 / 梯度异常 等典型精度问题。
- 自动定位精度差异起始层、异常算子与异常设备。
- 提供自动化精度问题诊断与根因辅助定位。
- 支持整流程自动化接入，适配 CI/CD 与批量定位场景。
1.2特性需求列表¶
特性需求列表
| 需求编号 | 需求名称 | 特性描述 |
|---|---|---|
| 1 | msprobe工具易用、可用、性能提升专项 | 采集支持device md5、支持stack/constrcut开关、支持采集黑名单；统计值采集/溢出节点检测/比对性能优化；可视化支持tensor级别点点匹配、匹配功能增强。 |
| 2 | pytorch图模式场景精度定位能力解决方案 | 支持Inductor（triton后端）、milr、akg、dwm、eager->aot eager的自动比对，支持aclgraph整网数据采集 |
| 3 | 强化学习精度定位能力增强 | 支持verl关键超参比对及校验、verl支持fully_async场景、sglang推理、PD分离场景数据采集、逐token级别的logp_diff监控 |
| 4 | msprobe工具使能影响问题复现优化 | 支持寄存器溢出状态读清算子封装以及工具适配 |
| 5 | 服务化亚健康状态感知能力构建 | 支持重复类、乱码类问题主动感知 |
| 6 | msprobe dump API支持度补齐专项 | 增强量化类算子、融合算子、自定义算子的采集能力 |
2.需求场景分析¶
2.1特性需求来源与价值概述¶
【精度工具链】通过增强易用性、降低对问题复现的影响、增强强化学习场景下的采集定界能力、API支持度补齐以及图模式定位能力增强等，提升模型精度调试效率和训推可靠性保障能力。
2.2特性场景分析¶
主要支持以下场景：
- 工具易用性：改善漏采、采错、采集慢等问题
- pytorch图模式：全面补齐在图模式下的精度采集及分析能力
- 强化学习精度定位：进一步对扩展对强化学习中最新推理场景的支持度，加强配置自动检查以及定界能力
- 服务化亚健康状态感知能力构建：增强重复、乱码类的主动感知能力
3.工具易用、可用、性能提升专项¶
3.1设计思路¶
该特性需要支持以下几个子场景能力：
- 采集支持device md5
- 支持stack/constrcut开关
- 支持采集黑名单
- 统计值采集/溢出节点检测/比对性能优化；
- 可视化支持tensor级别点点匹配、匹配功能增强。
3.2约束条件¶
暂不涉及
3.3详细实现（从用户入口的模块级别或进程级别消息序列图）¶
- 采集支持device md5
- 需求背景： 原msprobe工具只支持host md5计算，耗时慢且不支持异步落盘。
-
需求内容：通过异或等手段实现device侧md5计算，集成算子侧提供共的device md5融合算子
-
支持stack/constrcut开关
- 需求背景： 网络训练时，默认每一步都会采集dump.json、stack.json和construct.json。其中stack.json和construct.json在不同步间存在大量重复，不建议每步都保存
- 需求内容： 支持stack、construct采集开关，关闭该开关时，不进行stack\construct采集
- 支持采集黑名单
- 需求背景： 网络中存在empty、mask、通信占位等输入输出的干扰信息，在溢出检测或确定性比对中，易干扰用户找到首个NaN节点或首个差异节点
-
需求内容： 支持黑名单yaml配置，黑名单支持屏蔽整个api或该api的某个/多个输入输出，在黑名单中的结果用null代替
-
统计值采集/溢出节点检测/比对性能优化
- 需求背景： 采集/分析耗时长，需进行专项性能优化
-
需求内容： 需各自洞察实现
-
可视化支持tensor级别点点匹配、匹配功能增强
- 需求背景： 强化学习场景中使用精度工具，涉及多框架比对时，存在大量节点因名称差异、结构顺序等无法自动匹配，需要用户手动介入进行匹配，但在当前分级可视化工具中，仅支持对统计量的点点匹配，针对更细粒度的tensor数据，暂不支持手动匹配
- 需求内容： 分级可视化后端提供tensor级别点点匹配的后台接口，联合可视化组进行界面开发
3.4 DFX属性设计¶
3.5 安全设计¶
3.5.1 安全设计确认¶
| Checklist 内容 | 检查结果 |
|---|---|
| 1 是否新增输入（界面输入，命令行参数，命令，http接口） | 是 |
| 1.1 是否通知资料更新 | 是 |
| 1.2 是否对输入设计了安全校验（哪些校验，长度，格式，类别，阈值，是否空，路径类的入参使用前是否进行了标准化，规范化等） | 是 |
| 2 是否有（跨信任域）进程间交互 | 不涉及 |
| 2.1 进程间交互方式，通信方式是否可信 | 不涉及 |
| 2.2 是否存在资源竞争 | 不涉及 |
| 3 是否存在文件操作 | 是 |
| 3.1 是否读取外部文件（文件大小是否校验，读取内容是否校验，反序列化是否安全） | 是 |
| 3.2 是否生成文件输出（生成文件权限是否正确，是否软连接校验） | 是 |
| 3.3 是否生成临时文件（是否及时清理） | 否 |
| 3.4 是否解压缩文件（是否校验压缩炸弹，是否校验解压缩位置，是否校验解压缩权限等） | 否 |
| 4 是否涉及网络通信 | 不涉及 |
| 4.1 是否监听端口（是否更新通信矩阵，是否全0监听，协议是否使用安全加密协议，对外提供服务是否有认证，鉴权，web攻击模式全部需要注意，xss 等等） | 不涉及 |
| 4.2 是否访问外部网络（是否更新通信矩阵，访问的网址是否在配置文件中，使用的协议是否是公司建议使用的安全加密协议，返回的数据是否有校验，是否有超时机制） | 不涉及 |
| 5 是否涉及注入风险 | 不涉及 |
| 5.1 是否涉及执行命令，是否对命令注入风险进行消减 | 不涉及 |
| 5.2 是否涉及 HTML 界面，是否对 HTML 注入风险进行消减（xss攻击） | 不涉及 |
| 5.3 是否使用了JLable控件，是否对HTML注入风险进行消减 | 不涉及 |
| 5.4 是否涉及解析 XML ，是否对 XML 注入风险进行消减 | 不涉及 |
| 5.5 是否涉及解析 YAML， 是否使用安全解析接口 | 不涉及 |
| 5.6 是否涉及SQL数据库注入 | 不涉及 |
| 6 是否引入第三方库 | 不涉及 |
| 6.1 开源引入是否走正常的开源引入流程 | 不涉及 |
| 6.2 是否 python 新增依赖，是否存在依赖特定版本（一般不允许依赖特定版本） | 不涉及 |
| 7 是否新增二进制交付件（安全编译选项是否符合公司要求） | 不涉及 |
| 8 是否存在加密，认证（是否使用安全的加密算法，加解密过程是否安全） | 不涉及 |
| 9 是否存在敏感信息 （敏感信息生成，使用，留存，销毁） | 不涉及 |
| 10 是否使用安全函数库 | 否 |
4.Pytorch图模式场景精度定位能力解决方案¶
4.1设计思路¶
该特性需要支持以下几个子场景能力：
- 支持Inductor（triton后端）自动精度比对，并支持设置精度阈值
- 精度比对工具支持milr、akg、dvm、编译多阶段（eager->ato eager）
- 支持aclgraph场景整网数据采集
4.2约束条件¶
暂不涉及
4.3详细实现（从用户入口的模块级别或进程级别消息序列图）¶
- 支持Inductor（triton后端）自动精度比对，并支持设置精度阈值
- 需求背景：需要对比eager模式和算子自动生成后整网的精度，找到不满足精度的节点
- 需求目标：支持Inductor（triton后端）自动精度比对，并支持设置精度阈值
- 精度比对工具支持milr、akg、dvm、支持编译多阶段（eager->ato eager）的自动精度比对
- 需求背景：图模式支持度欠缺
- 需求目标：为图模式MILR、AKG后端、DVM、编译多阶段（eager->ato eager）支持精度工具
- 支持aclgraph场景整网数据采集
- 需求背景：当前aclgraph只支持单点数据保存能力，需要用户针对多处做数据打点，导致定位效率低下
- 需求目标：提供对应dump接口，实现模块级整网数据dump，后续用户可以基于数据做自定义比对能力
4.4DFX属性设计¶
4.4.1性能设计¶
调测类特性，对性能影响不敏感，不涉及
4.4.2 安全设计¶
4.4.2.1 安全设计确认¶
| Checklist 内容 | 检查结果 |
|---|---|
| 1 是否新增输入（界面输入，命令行参数，命令，http接口） | 是 |
| 1.1 是否通知资料更新 | 是 |
| 1.2 是否对输入设计了安全校验（哪些校验，长度，格式，类别，阈值，是否空，路径类的入参使用前是否进行了标准化，规范化等） | 是 |
| 2 是否有（跨信任域）进程间交互 | 不涉及 |
| 2.1 进程间交互方式，通信方式是否可信 | 不涉及 |
| 2.2 是否存在资源竞争 | 不涉及 |
| 3 是否存在文件操作 | 是 |
| 3.1 是否读取外部文件（文件大小是否校验，读取内容是否校验，反序列化是否安全） | 是 |
| 3.2 是否生成文件输出（生成文件权限是否正确，是否软连接校验） | 是 |
| 3.3 是否生成临时文件（是否及时清理） | 否 |
| 3.4 是否解压缩文件（是否校验压缩炸弹，是否校验解压缩位置，是否校验解压缩权限等） | 否 |
| 4 是否涉及网络通信 | 不涉及 |
| 4.1 是否监听端口（是否更新通信矩阵，是否全0监听，协议是否使用安全加密协议，对外提供服务是否有认证，鉴权，web攻击模式全部需要注意，xss 等等） | 不涉及 |
| 4.2 是否访问外部网络（是否更新通信矩阵，访问的网址是否在配置文件中，使用的协议是否是公司建议使用的安全加密协议，返回的数据是否有校验，是否有超时机制） | 不涉及 |
| 5 是否涉及注入风险 | 不涉及 |
| 5.1 是否涉及执行命令，是否对命令注入风险进行消减 | 不涉及 |
| 5.2 是否涉及 HTML 界面，是否对 HTML 注入风险进行消减（xss攻击） | 不涉及 |
| 5.3 是否使用了JLable控件，是否对HTML注入风险进行消减 | 不涉及 |
| 5.4 是否涉及解析 XML ，是否对 XML 注入风险进行消减 | 不涉及 |
| 5.5 是否涉及解析 YAML， 是否使用安全解析接口 | 不涉及 |
| 5.6 是否涉及SQL数据库注入 | 不涉及 |
| 6 是否引入第三方库 | 不涉及 |
| 6.1 开源引入是否走正常的开源引入流程 | 不涉及 |
| 6.2 是否 python 新增依赖，是否存在依赖特定版本（一般不允许依赖特定版本） | 不涉及 |
| 7 是否新增二进制交付件（安全编译选项是否符合公司要求） | 不涉及 |
| 8 是否存在加密，认证（是否使用安全的加密算法，加解密过程是否安全） | 不涉及 |
| 9 是否存在敏感信息 （敏感信息生成，使用，留存，销毁） | 不涉及 |
| 10 是否使用安全函数库 | 否 |
5. 强化学习精度定位能力增强¶
5.1设计思路¶
该特性需要支持以下几个子场景能力：
- 支持verl关键超参比对及校验
- verl支持fully_async场景、sglang场景、PD分离场景采集
- 逐token级别的logp_diff监控
5.2约束条件¶
暂不涉及
5.3详细实现（从用户入口的模块级别或进程级别消息序列图）¶
随着大模型推理框架vLLM和SGLang的广泛应用，需要对推理过程中的关键数据进行采集和分析，以支持：
- 支持verl关键超参比对及校验
- 需求背景：verl在npu和gpu上训练时，常常存在因配置差异导致的精度问题，而仅通过启动sh脚本来判断，可能存在漏校验、未能识别默认超参等情况
- 需求内容：基于训练日志，对日志进行实际生效的配置解析并进行差异性比对，同时针对提供的关键超参列表，辅助用户进行快速规则校验
- verl支持fully_async场景、sglang场景、PD分离场景的采集方案
- 需求背景：verl新版本迭代后，走fully_async等路径，采集方案可能存在变动，需要进行采集方案调研和验证
- 需求内容：fully_async场景下的采集方案验证、sglang采集方案验证
- 逐token级别的logp_diff监控
- 需求背景：当前verl强化学习的logp_diff指标只有最后一个整体的数值，无法区分prefill阶段或decode某一步的差异
- 需求内容：新增逐token级别的logp_diff指标，支持该指标计算及分析
5.4DFX属性设计¶
5.4.1性能设计¶
调测类特性，对性能影响不敏感，不涉及
5.4.2 安全设计¶
6.4.2.1 安全设计确认¶
| Checklist 内容 | 检查结果 |
|---|---|
| 1 是否新增输入（界面输入，命令行参数，命令，http接口） | 是 |
| 1.1 是否通知资料更新 | 是 |
| 1.2 是否对输入设计了安全校验（哪些校验，长度，格式，类别，阈值，是否空，路径类的入参使用前是否进行了标准化，规范化等） | 是 |
| 2 是否有（跨信任域）进程间交互 | 不涉及 |
| 2.1 进程间交互方式，通信方式是否可信 | 不涉及 |
| 2.2 是否存在资源竞争 | 不涉及 |
| 3 是否存在文件操作 | 是 |
| 3.1 是否读取外部文件（文件大小是否校验，读取内容是否校验，反序列化是否安全） | 是 |
| 3.2 是否生成文件输出（生成文件权限是否正确，是否软连接校验） | 是 |
| 3.3 是否生成临时文件（是否及时清理） | 否 |
| 3.4 是否解压缩文件（是否校验压缩炸弹，是否校验解压缩位置，是否校验解压缩权限等） | 否 |
| 4 是否涉及网络通信 | 不涉及 |
| 4.1 是否监听端口（是否更新通信矩阵，是否全0监听，协议是否使用安全加密协议，对外提供服务是否有认证，鉴权，web攻击模式全部需要注意，xss 等等） | 不涉及 |
| 4.2 是否访问外部网络（是否更新通信矩阵，访问的网址是否在配置文件中，使用的协议是否是公司建议使用的安全加密协议，返回的数据是否有校验，是否有超时机制） | 不涉及 |
| 5 是否涉及注入风险 | 不涉及 |
| 5.1 是否涉及执行命令，是否对命令注入风险进行消减 | 不涉及 |
| 5.2 是否涉及 HTML 界面，是否对 HTML 注入风险进行消减（xss攻击） | 不涉及 |
| 5.3 是否使用了JLable控件，是否对HTML注入风险进行消减 | 不涉及 |
| 5.4 是否涉及解析 XML ，是否对 XML 注入风险进行消减 | 不涉及 |
| 5.5 是否涉及解析 YAML， 是否使用安全解析接口 | 不涉及 |
| 5.6 是否涉及SQL数据库注入 | 不涉及 |
| 6 是否引入第三方库 | 不涉及 |
| 6.1 开源引入是否走正常的开源引入流程 | 不涉及 |
| 6.2 是否 python 新增依赖，是否存在依赖特定版本（一般不允许依赖特定版本） | 不涉及 |
| 7 是否新增二进制交付件（安全编译选项是否符合公司要求） | 不涉及 |
| 8 是否存在加密，认证（是否使用安全的加密算法，加解密过程是否安全） | 不涉及 |
| 9 是否存在敏感信息 （敏感信息生成，使用，留存，销毁） | 不涉及 |
| 10 是否使用安全函数库 | 否 |
6. msprobe工具使能影响问题复现优化¶
6.1设计思路¶
该特性需要支持以下几个子场景能力：
- 寄存器溢出状态读清算子的torch框架适配开发
- 桩kernel算子的torch框架适配开发
- msprobe适配寄存器溢出检测模式
- msprobe适配桩kernel dump采集能力
6.2约束条件¶
暂不涉及
6.3详细实现¶
- 寄存器溢出状态读清算子的torch框架适配开发
- 需求背景：遇到不稳定复现的NaN问题时，需要尽可能轻量的溢出状态采集接口，runtime可提供接口，但需要封装成torch接口
- 需求内容：将getfloatstatus、clearstatus封装成torch可调接口
- 桩kernel算子的torch框架适配开发
- 需求背景：遇到不稳定复现的NaN问题时，需要尽可能轻量的tensor采集接口，runtime可提供接口，但需要封装成torch接口
- 需求内容：将桩kernel封装成torch可调接口
- msprobe适配寄存器溢出检测模式
- 需求背景：同上
- 需求内容：支持寄存器溢出检测模式，在该模式下可对寄存器状态进行异步数据落盘
- msprobe适配桩kernel dump采集能力
- 需求背景：同上
- 需求内容：支持桩kernel tensor采集模式，在该模式下可对tensor进行数据落盘
6.4DFX属性设计¶
6.4.1性能设计¶
调测类特性，对性能影响不敏感，不涉及
6.4.2 安全设计¶
6.4.2.1 安全设计确认¶
| Checklist 内容 | 检查结果 |
|---|---|
| 1 是否新增输入（界面输入，命令行参数，命令，http接口） | 是 |
| 1.1 是否通知资料更新 | 是 |
| 1.2 是否对输入设计了安全校验（哪些校验，长度，格式，类别，阈值，是否空，路径类的入参使用前是否进行了标准化，规范化等） | 是 |
| 2 是否有（跨信任域）进程间交互 | 不涉及 |
| 2.1 进程间交互方式，通信方式是否可信 | 不涉及 |
| 2.2 是否存在资源竞争 | 不涉及 |
| 3 是否存在文件操作 | 是 |
| 3.1 是否读取外部文件（文件大小是否校验，读取内容是否校验，反序列化是否安全） | 是 |
| 3.2 是否生成文件输出（生成文件权限是否正确，是否软连接校验） | 是 |
| 3.3 是否生成临时文件（是否及时清理） | 否 |
| 3.4 是否解压缩文件（是否校验压缩炸弹，是否校验解压缩位置，是否校验解压缩权限等） | 否 |
| 4 是否涉及网络通信 | 不涉及 |
| 4.1 是否监听端口（是否更新通信矩阵，是否全0监听，协议是否使用安全加密协议，对外提供服务是否有认证，鉴权，web攻击模式全部需要注意，xss 等等） | 不涉及 |
| 4.2 是否访问外部网络（是否更新通信矩阵，访问的网址是否在配置文件中，使用的协议是否是公司建议使用的安全加密协议，返回的数据是否有校验，是否有超时机制） | 不涉及 |
| 5 是否涉及注入风险 | 不涉及 |
| 5.1 是否涉及执行命令，是否对命令注入风险进行消减 | 不涉及 |
| 5.2 是否涉及 HTML 界面，是否对 HTML 注入风险进行消减（xss攻击） | 不涉及 |
| 5.3 是否使用了JLable控件，是否对HTML注入风险进行消减 | 不涉及 |
| 5.4 是否涉及解析 XML ，是否对 XML 注入风险进行消减 | 不涉及 |
| 5.5 是否涉及解析 YAML， 是否使用安全解析接口 | 不涉及 |
| 5.6 是否涉及SQL数据库注入 | 不涉及 |
| 6 是否引入第三方库 | 不涉及 |
| 6.1 开源引入是否走正常的开源引入流程 | 不涉及 |
| 6.2 是否 python 新增依赖，是否存在依赖特定版本（一般不允许依赖特定版本） | 不涉及 |
| 7 是否新增二进制交付件（安全编译选项是否符合公司要求） | 不涉及 |
| 8 是否存在加密，认证（是否使用安全的加密算法，加解密过程是否安全） | 不涉及 |
| 9 是否存在敏感信息 （敏感信息生成，使用，留存，销毁） | 不涉及 |
| 10 是否使用安全函数库 | 否 |
7. 服务化亚健康状态感知能力构建¶
7.1设计思路¶
该特性需要支持以下几个子场景能力：
- 服务化亚健康状态支持乱码类感知能力
- 服务化亚健康状态支持重复类感知能力
7.2约束条件¶
暂不涉及
7.3详细实现¶
- 服务化亚健康状态支持乱码类感知能力
- 需求背景：当前缺乏对乱码类问题的自动化检测能力
- 需求内容：通过基于字符编码验证与语义连贯性分析的乱码检测算法，支持乱码类感知能力
- 服务化亚健康状态支持重复类感知能力
- 需求背景：当前缺乏对重复类问题的自动化检测能力
- 需求内容：通过基于token_id序列的重复检测算法，支持重复类感知能力
7.4DFX属性设计¶
7.4.1性能设计¶
调测类特性，对性能影响不敏感，不涉及
7.4.2 安全设计¶
7.4.2.1 安全设计确认¶
| Checklist 内容 | 检查结果 |
|---|---|
| 1 是否新增输入（界面输入，命令行参数，命令，http接口） | 是 |
| 1.1 是否通知资料更新 | 是 |
| 1.2 是否对输入设计了安全校验（哪些校验，长度，格式，类别，阈值，是否空，路径类的入参使用前是否进行了标准化，规范化等） | 是 |
| 2 是否有（跨信任域）进程间交互 | 不涉及 |
| 2.1 进程间交互方式，通信方式是否可信 | 不涉及 |
| 2.2 是否存在资源竞争 | 不涉及 |
| 3 是否存在文件操作 | 是 |
| 3.1 是否读取外部文件（文件大小是否校验，读取内容是否校验，反序列化是否安全） | 是 |
| 3.2 是否生成文件输出（生成文件权限是否正确，是否软连接校验） | 是 |
| 3.3 是否生成临时文件（是否及时清理） | 否 |
| 3.4 是否解压缩文件（是否校验压缩炸弹，是否校验解压缩位置，是否校验解压缩权限等） | 否 |
| 4 是否涉及网络通信 | 不涉及 |
| 4.1 是否监听端口（是否更新通信矩阵，是否全0监听，协议是否使用安全加密协议，对外提供服务是否有认证，鉴权，web攻击模式全部需要注意，xss 等等） | 不涉及 |
| 4.2 是否访问外部网络（是否更新通信矩阵，访问的网址是否在配置文件中，使用的协议是否是公司建议使用的安全加密协议，返回的数据是否有校验，是否有超时机制） | 不涉及 |
| 5 是否涉及注入风险 | 不涉及 |
| 5.1 是否涉及执行命令，是否对命令注入风险进行消减 | 不涉及 |
| 5.2 是否涉及 HTML 界面，是否对 HTML 注入风险进行消减（xss攻击） | 不涉及 |
| 5.3 是否使用了JLable控件，是否对HTML注入风险进行消减 | 不涉及 |
| 5.4 是否涉及解析 XML ，是否对 XML 注入风险进行消减 | 不涉及 |
| 5.5 是否涉及解析 YAML， 是否使用安全解析接口 | 不涉及 |
| 5.6 是否涉及SQL数据库注入 | 不涉及 |
| 6 是否引入第三方库 | 不涉及 |
| 6.1 开源引入是否走正常的开源引入流程 | 不涉及 |
| 6.2 是否 python 新增依赖，是否存在依赖特定版本（一般不允许依赖特定版本） | 不涉及 |
| 7 是否新增二进制交付件（安全编译选项是否符合公司要求） | 不涉及 |
| 8 是否存在加密，认证（是否使用安全的加密算法，加解密过程是否安全） | 不涉及 |
| 9 是否存在敏感信息 （敏感信息生成，使用，留存，销毁） | 不涉及 |
| 10 是否使用安全函数库 | 否 |
8. msprobe dump API支持度补齐专项¶
8.1设计思路¶
该特性需要支持以下几个子场景能力：
- 补齐量化类算子采集
- 补齐融合类算子采集
- 优化自定义算子采集易用性
8.2约束条件¶
暂不涉及
8.3详细实现¶
- 补齐量化类算子采集
- 需求背景：量化类算子存在漏采现象
- 需求内容：依靠框架侧提供的全面量化算子清单，补齐工具采集列表
- 补齐融合类算子采集
- 需求背景：融合算子存在漏采现象
- 需求内容：依靠框架侧提供的全面融合算子清单，补齐工具采集列表
- 优化自定义算子采集易用性
- 需求背景：自定义算子存在漏采现象
- 需求内容：支持批量自定义算子注册能力
8.4DFX属性设计¶
8.4.1性能设计¶
调测类特性，对性能影响不敏感，不涉及
8.4.2 安全设计¶
8.4.2.1 安全设计确认¶
| Checklist 内容 | 检查结果 |
|---|---|
| 1 是否新增输入（界面输入，命令行参数，命令，http接口） | 是 |
| 1.1 是否通知资料更新 | 是 |
| 1.2 是否对输入设计了安全校验（哪些校验，长度，格式，类别，阈值，是否空，路径类的入参使用前是否进行了标准化，规范化等） | 是 |
| 2 是否有（跨信任域）进程间交互 | 不涉及 |
| 2.1 进程间交互方式，通信方式是否可信 | 不涉及 |
| 2.2 是否存在资源竞争 | 不涉及 |
| 3 是否存在文件操作 | 是 |
| 3.1 是否读取外部文件（文件大小是否校验，读取内容是否校验，反序列化是否安全） | 是 |
| 3.2 是否生成文件输出（生成文件权限是否正确，是否软连接校验） | 是 |
| 3.3 是否生成临时文件（是否及时清理） | 否 |
| 3.4 是否解压缩文件（是否校验压缩炸弹，是否校验解压缩位置，是否校验解压缩权限等） | 否 |
| 4 是否涉及网络通信 | 不涉及 |
| 4.1 是否监听端口（是否更新通信矩阵，是否全0监听，协议是否使用安全加密协议，对外提供服务是否有认证，鉴权，web攻击模式全部需要注意，xss 等等） | 不涉及 |
| 4.2 是否访问外部网络（是否更新通信矩阵，访问的网址是否在配置文件中，使用的协议是否是公司建议使用的安全加密协议，返回的数据是否有校验，是否有超时机制） | 不涉及 |
| 5 是否涉及注入风险 | 不涉及 |
| 5.1 是否涉及执行命令，是否对命令注入风险进行消减 | 不涉及 |
| 5.2 是否涉及 HTML 界面，是否对 HTML 注入风险进行消减（xss攻击） | 不涉及 |
| 5.3 是否使用了JLable控件，是否对HTML注入风险进行消减 | 不涉及 |
| 5.4 是否涉及解析 XML ，是否对 XML 注入风险进行消减 | 不涉及 |
| 5.5 是否涉及解析 YAML， 是否使用安全解析接口 | 不涉及 |
| 5.6 是否涉及SQL数据库注入 | 不涉及 |
| 6 是否引入第三方库 | 不涉及 |
| 6.1 开源引入是否走正常的开源引入流程 | 不涉及 |
| 6.2 是否 python 新增依赖，是否存在依赖特定版本（一般不允许依赖特定版本） | 不涉及 |
| 7 是否新增二进制交付件（安全编译选项是否符合公司要求） | 不涉及 |
| 8 是否存在加密，认证（是否使用安全的加密算法，加解密过程是否安全） | 不涉及 |
| 9 是否存在敏感信息 （敏感信息生成，使用，留存，销毁） | 不涉及 |
| 10 是否使用安全函数库 | 否 |