数据从哪来、真值怎么立、观测本身怎么不弄脏被测对象、数据最后怎么滚成结论。
要在咱们的土地上造一座多密级的、分布式的网络靶场，墙该怎么砌，网该怎么织，先干什么后干什么，哪些坑一踩一个准。
墙的名字叫MILS（多级独立安全），网的名字叫JMN（JMETC多级安全网）。
谷歌下场模仿Shodan？
靶场有两种灵魂：一种是健身房，练人；一种是考场，考装备。美军的NCRC设计产能一年五百场，实际只考了七十多场，病根又在哪？这篇文章把这座考场拆到骨头：封装、净化、试...
美国的PCTE，就是把网络靶场这门"生意"做到目前为止最像样子的一个样本。
AI推门而入，变局已至，靶场建设的三件事该怎么记？
网络靶场正在重演兰利式错误。
不再把全部希望寄托在模型永远不犯错，而是建立模型无法自行突破的身份与权限边界。
既要用 AI 来分析 AI 时代的攻击，也要防止这套分析系统本身变成新的被攻击对象。
复用Falcon的终端部署优势。
下一个巨浪。
强制控制，而非绕行。
AWS 在AWS Summit New York 2026发布AWS Continuum安全解决方案。
给AI中转站，上三把「信任锁」。
一个模型，两张面孔。
不过对开发者和安全团队来说，Build 2026 这场安全发布值得关注的不是某个产品，而是一个方向：安全正在从"专门团队的事后工作"变成"每个开发者的日常"
Perplexity开源了内部供应链安全工具Bumblebee！
安全产品的用户正从“人”变为“AI”。
微软内部代号MDASH的系统正式预览。
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