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。
多个智能体技能包(Skills)存在严重安全风险,可在“龙虾”(OpenClaw)等主流智能体系统中被恶意利用以执行未经授权的操作,或通过诱导方式使用户执行高危指令。
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。
受访者对AI大模型的信任呈明显分层特征,在低风险、非关键决策场景中充分信赖AI输出,而在涉及金融、法律等领域则保持高度审慎,愿意信任AI的受访者占比均不足两成。
一则反映监管如何实质审查DPIA的参考案例。
黑产新玩法。
通用汽车因未经用户同意,收集存储驾驶数据并出售给数据经纪商,因此获利约1.36亿元,数十万美国公民的隐私权益受损,因此被罚近9000万元,为加州消费者隐私法案生效以来的...
不法分子可能利用蓝牙技术漏洞,非法获取个人信息甚至实施窃密行为,威胁公民隐私与国家秘密安全。
欧盟数据管控日渐严格,跨境传输数据必须审慎
该指南反映出NIST正推动物联网安全从单点防护转向全生命周期风险管理,有助于减少客户后续安全投入并降低安全事件影响。
刷机“秒解”的捷径,可能成为别有用心之人窃取数据、安装木马的“后门”,需要我们提高警惕、谨慎操作。
坚持安全可控,将智能体安全、可靠、可信作为发展的底线要求,贯穿智能体技术研发、应用部署与推广的全过程,切实防范系统性风险。
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。
促进互联网信息内容多渠道分发服务规范健康发展,保障公民、法人和其他组织的合法权益,营造良好网络生态。
一次个人AI记忆系统部署的感受!
用户对Token的海量需求,快速催熟AI中转站市场。但这门看似火爆的生意,背后暗藏诸多乱象。
智能体服务效能的发挥高度依赖用户个人信息的全流程处理,然而,智能体的自主性、交互性与技术复杂性,也使得个人信息保护面临全新挑战。现有个人信息保护体系难以完全适配...
国家层面对“智能体 Agent”第一次做系统性产业部署和治理框架铺底,“政策信号—监管框架—产业机会—安全产品机会”四层面拆解,
筑牢“人工智能+教育”安全屏障。
加快推动人工智能与能源产业深度融合,支撑能源高质量发展和高水平安全。
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