金融信息服务领域分类分级细则落地。
薄 vs 厚
总体来看,中国网络安全行业出海已由“规模扩张”阶段逐步进入“质量竞争”阶段。
应对AI时代的挑战需要从三位一体的角度推动安全升级。
当 Agentic AI 让高逼真欺骗可以规模化生产,安全的核心问题就不再是“如何识别谁是真的”,而是“如何限制一次交互能释放多少价值”。
旨在澄清一年前其政策变动所引发的潜在合规漏洞,阻止中国企业设在境外的实体获取包括英伟达最先进的Rubin和Blackwell,以及AMD的MI350x等全球最顶尖的人工智能芯片。
解读 Anthropic《Zero Trust for AI Agents》。
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。
一则反映监管如何实质审查DPIA的参考案例。
客观理性看待。
确立权利,不等于保障行使。
当前“AI中转”市场鱼龙混杂,部分“AI中转站”运营资质缺失、安全防护薄弱,用户隐私泄露与数据倒卖问题时有发生,数据安全风险不容忽视。
Anthropic公司协助美国家安全局利用定制Mythos模型开展网络攻击活动。
从提供关系、衍生数据到上游控制。
前沿 AI 时代,安全不再只是模型外面的一层护栏,而是模型能否被社会接受、被监管允许、被企业长期使用的基础设施。
高达近一半的接口存在模型造假,不仅让用户遭受了严重的经济损失,更引发了一场波及全球顶会的“学术灾难”。
企业 Agent 安全正在进入自己的检测响应时代。
当 AI 不再只是回答问题,而是开始执行任务,我们需要的不只是“允许/拒绝”,而是一套能够解释价值冲突的伦理坐标系。
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。
最新研究报告显示,63.6%的AI供应商未在客户协议(数据处理部分)中披露第三方AI分包处理方,这意味着采购他们服务的客户,企业数据可能在不知情的情况下暴露给从未知晓的...
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