奇安信威胁情报中心近期发现摩诃草组织 LNK 攻击样本从仿冒国内高校域名的远程服务器下载诱饵文档和后续载荷,后续载荷为 Rust 编写的加载器,借助 shellcode 解密并内存加...
该标准致力于构建一个高效、安全、可扩展的数据流通和共享环境,确保数据在不同领域和地区之间的可信共享。
随着政府部门积极拥抱人工智能并实施数字化转型,我们应高度关注DeepSeek私有化部署的安全管理,始终坚持稳中求进的总基调,落实“安全、可靠、可控”的总体要求,确保人工智...
美国联邦法院初步批准和解两起AT&T数据泄露事件的相关诉讼,包括供应商Snowflake数据泄露、暗网数据集被售卖,和解金额预计接近13亿元。
本年度调查报告分为6个部分,共包含30个子报告。
大模型在对社会产生重大影响的同时,也带来了日益严峻的风险挑战。这既包括传统的人工智能系统安全问题,也包括新型问题。如何防范和应对大模型技术带来的安全风险,引导生...
LLM会被表面内容操纵,产生假阳性结果。
聚焦探讨大模型训练数据的特点、类型、风险、未来发展趋势等,提出了大模型训练数据全生命周期安全管理框架及技术防护对策、管理运营体系等,促进数据准备、模型构建、系统...
系统梳理了社会网络安全领域的攻击检测技术、现有解决方案及未来研究方向。
整个过程完全合规。
若能够证明以伊冲突中,亲以或亲伊黑客受相关国家的指挥、控制或实质性支持,存在所谓的“有效控制”关系,其行为可被归因于相应国家,从而引发国家责任。
文章在充分总结已有成绩的基础上,全面剖析了LLMs渗透测试应用面临的可靠性、安全伦理、运维成本、隐私与主权等关键障碍,并在结论中提出了针对未来研究发展的方向与建议。
在万物互联的数字世界里,绝对的安全或许只是一种幻觉。
安全风险阻碍企业在关键业务领域应用MCP。
从立法论视角看,人工智能训练数据可以采取“宽进严出”的制度设计思路,在人工智能训练数据“输入端”构建数据合理使用制度,在人工智能应用“输出端”采取较为严格的制度设计,...
人工智能与自主系统、量子技术、传输与连接、C5ISR、网络空间作战和零信任等。
AgentAuditor是一个通用、免训练、具备记忆增强推理能力的框架,让 LLM 评估器达到了人类专家的评估水平,精准识别智能体的安全风险。
当大模型接入开放、动态的互联网环境时,不仅面临信息质量参差、实时计算延迟等技术难题,更潜藏数据安全、内容合规等系统性风险。因此,深入研究大模型联网的风险与应对举...
通过卫星进行的数据传输能够覆盖全球广阔区域。尤其是在传统地面通信网络难以触及的偏远地区,卫星互联网提供了无可替代的连接服务。然而,卫星互联网在带来便利和高效通信...
行业数字化转型工作进入“精耕细作”的提质增效阶段。
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