本文将从AI系统分类及架构出发,分析不同类型AI系统的威胁特征,并介绍现有的威胁分析框架。
本文提出的FALCON体系代表了一种以大语言模型和Agentic AI技术为核心驱动力的新一代网络威胁智能响应方案。
尽管XZ Utils后门漏洞CVE-2024-3094早在 204年3月就已公开披露,引发全球安全社区高度警觉,但该漏洞的威胁仍在持续蔓延。至少12个Debian基础镜像仍暗藏恶意代码,由此衍生...
CVE-2025-41236的CVSS评分高达9.3分,可允许未经身份验证的远程攻击者在虚拟环境中执行任意代码、提升权限或部署勒索软件;该漏洞利用难度极低,利用代码据称已在地下论坛...
清晰梳理无人机威胁模型和攻击场景,一方面能助力无人机研发者在设计阶段就融入安全防护机制,另一方面,也让无人机使用者(企业、军方、个人)清楚风险点,便于制定使用规范...
无人机体积小、灵活性高、操作简便,在为物流配送、地理测绘等领域带来便利的同时,也潜藏着巨大的安全隐患。
是否针对高信誉进行重点监控?抑或针对低信誉值进行重点监控?如何避免决策的幸存者偏差效应?
独特的“谁开发,谁负责”警报处理模式以及将安全视为软件工程的理念。
大语言模型本地化部署面临多重安全挑战,亟需构建涵盖技术架构、部署策略与运维管理的立体化安全防控体系。
美国网络安全、信息技术与政府创新小组委员会委员们强调,美国有责任在技术主导权的竞争中占据优势,且必须更新网络安全协议以维持其竞争力。
这些仓库中暗藏数百个伪装成合法黑客工具的恶意 Python 文件,暴露出攻击者利用公共开发者生态系统大规模传播恶意软件的新动向。
聚焦MCP官方SDK的跨语言安全审计,揭示五大实现中的共性漏洞与性能安全风险。
长期存在的武器采办项目管理缺陷和网络安全漏洞正危及美军战备能力及全球战略优势。
大模型深入应用,产品能力与运营效率双提升。
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。
美英澳加联合发布SIEM/SOAR实施指南,强调高效威胁响应与成本管控,但部署挑战与隐性成本仍需警惕。
该报告对网络钓鱼威胁的关键趋势提供了深入的行业洞察和战略建议,组织需要采取一种将安全技术防御措施与人为因素风险管理相结合的整体方法。
本篇尝试从实战和经验角度出发探讨下实际应用的最佳实践,涉及的落地工作仅针对威胁情报的检测和溯源应用。
Insight Engines 工具看做是网络安全版的谷歌,可用自然语言搜索,检索结果精炼全面。
美国国防高级研究计划局(DARPA)是美国防部下属行政机构,负责研发用于军事用途的高新科技。
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