解读 Anthropic《Zero Trust for AI Agents》。
全文对照。
该文件总结了电子数据取证在规则建设方面的已有经验,在实用性、规范性、法治化等方面进行了许多创新性的探索,展现出了五个方面的亮点。
此次《取证规则》将公安机关办理刑事案件和行政案件过程中的电子数据取证活动纳入到统一的规则框架之下,在提升执法办案效能的同时,也强化了公民和有关组织合法权益的保障...
你相信 AGI 很快到来,和你相信 LLM 已经撞墙,会得到完全不同的风险地图。你相信前沿模型最重要,和你相信旧模型的扩散更重要,也会得到完全不同的产品和治理重点。
数据安全面临的风险与日俱增,需要引起我们的高度重视。
随着AI越来越强,OpenAI准备如何管理风险,以及如何满足未来越来越严格的监管要求。
一次个人AI记忆系统部署的感受!
有必要提前开展面向SIM卡全系统的抗量子迁移软硬件技术储备、架构适配与整体统筹布局,从而为后续规模化迭代迁移提供技术支撑与标准基础。
行政令“不是取消,而是推迟”。
共计11个典型案例。
报告构建了一套国家层面的人工智能竞争力评估体系,明确了AI竞争力的构成要素、评测逻辑、风险底线与政策路径。
这些漏洞覆盖了企业网络边缘设备、办公软件、开源工具以及 AI 平台等多个领域,反映出当前网络威胁的最新演变趋势。
最先进的技术能力只向少数人开放,技术差距也在成为一种安全风险。
FuzzingBrain V2 真正打动人的地方,不是某一个单点创新,而是它把一系列在各自领域已经被验证有效的思路,以工程化的方式拼成了一台完整的机器。
爱尔兰高等法院确认了一个更具穿透力的执法逻辑。
Underminr能够绕过绝大多数基于防护性 DNS 的安全控制,让恶意流量伪装成通往可信域名的正常通信,为网络攻击打开了一扇新的后门。
本文聚焦其底层机制衍生的数据安全风险,讨论如何从法理层面建构数据安全权利与义务的边界,并探寻AI智能体数据安全治理对策。
发现容易修复难:AI网络安全能力提速下的新挑战。
兼顾创新与安全:美国人工智能行政命令草案提出建立前沿AI安全部署框架。
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