时代催化网络安全从分散走向聚合、从低效走向高效。网络安全的未来是星辰大海,体系建设永无止境。
攻击者通过恶意网页触发漏洞,可绕过沙箱防护实现远程代码执行,完全控制用户设备。
MAESTRO 是 Multi-Agent Environment(多代理环境)、Security(安全)、Threat(威胁)、Risk(风险)和 Outcome(结果)的缩写。
任何使用GitHub MCP的模型都有可能中招。
这是一个结合AI与数据安全的方案,非常有前瞻性,值得看看。
促进人工智能健康发展,规范人工智能生成合成内容标识。
MCP和业界隐私计算等技术的核心目标都是在数据使用过程中保护隐私,确保数据“可用不可见”。
如何通过简单的自然语言交互完成事件调查,很酷,有点科幻的感觉。
本研究首次系统性揭示了app-in-app生态中动态凭证泄漏的严重性,提出高效检测工具KeyMagnet,并通过大规模实证分析验证其有效性。
推进政务数据安全有序高效共享利用,提升政府数字化治理能力和政务服务效能,全面建设数字政府。
本文简要分析美国AI政策转向的基础背景,在全球化、国内发展、安全监管三个方面的具体调整内容,以及我国的应对思考。
我们为安全建立的孤岛、特殊流程和神秘评分正在让软件变得更不安全。
本文从身份体系角度出发,对当前主流的智能体通信协议和架构进行分析,梳理各协议中身份相关的设计思路,进一步提出多智能体系统在身份标识、身份认证、权限管控方面的思考...
随着大语言模型(LLM)从聊天机器人跃升为高信任度的自主系统核心,围绕其安全性的挑战也日益严峻。
通过构建自主可控的智能卡COS生态链,不仅能够强化关键信息基础设施的安全防护能力,更能从根本上提升我国在移动通信、金融科技、物联网等战略领域的产业主导权。
以MCP协议为例,介绍使用MAESTRO的威胁建模方法。
本文将从大模型三要素(算法、算力、数据)和法律责任的角度,梳理 DeepSeek R1 等开源大模型的三种主要接入路径,并尝试划清它们背后隐含的合规边界。
从信任机制、权限模型、策略管理3个方面分析现有授权技术能力,针对现有授权技术能力的不足,提出一些潜在的研究问题,旨在为后续研究提供思路和参考。
本文将深入探讨数据管理技术架构的演变历程,从早期的概念萌芽到如今数据空间的兴起,揭示其背后的创新突破、需求驱动和技术变革。
Plugin和路由能力是关键。
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