近十年来,人工智能治理是全球科技治理重点,但当下以法规为基础的集中式治理不符AI特点与社会意愿,导致治理收效有限。AI分布式治理能够以技术为互信保障,形成去中心化合...
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。
文章对当前流行的大语言模型(LLMs)的代码分析能力进行了全面评估。
一项针对全球电信系统复杂性的调查,揭示了短信传输验证码的安全漏洞。
本文提出了一种基于开源大语言模型(LLM)的双阶段微调框架——TrafficLLM,旨在通过专家指令和原始流量数据学习通用流量表示,从而提升泛化能力。
完美的创业理念。
在本文中,Jason 和我讨论了当前市场中安全创始人的一些关键机遇和压力。
数据作为新质生产力的优质生产要素,已快速融入各个环节,通过其独特的价值增值方式促进科技革命和产业变革。在数据要素价值释放的过程中,流通环节起着至关重要的作用。数...
GitHub 通过 CodeQL 实现大规模安全防护,结合自定义查询包、自动化变种分析与提示性告警,构建高效漏洞检测体系,为开发者提供企业级代码安全实践范本。
在敏捷治理的引导下,应构建数据风险全生命周期防控体系,完善数据安全协同治理机制。推进技术融通型法治,以有效纾解“三阶段风险”,赋能我国数字经济发展。
F5安全漏洞事件凸显美国国土安全部CDM项目的弱点。
ZMap 诞生十年,开发者们学到了什么经验教训?
推动电子信息制造业数字化转型、智能化升级,巩固电子信息制造业稳增长内生动力,加快制造强国建设。
四国网络安全机构联合发布保障AI系统数据安全的指南,为AI数据集生成唯一识别码,可有效发现未经授权的修改或损坏,从而保障数据的真实性。
详细分享RSAC2025大会上有关安全运营的议题,并以此一窥未来安全运营的技术发展趋势。
总结了SDN体系架构存在的DDoS攻击潜在风险,,介绍了目前业界检测和防御DDoS攻击的主要解决方案,探讨了当前DDoS攻击检测和防御研究中主要存在的问题,对下一步有关研究工...
全球首个AI事件报告框架。
归纳总结LLM面临的主要安全风险,介绍LLM攻击性测试方法,并通过案例分享展示LLM攻击性测试方法的实践效果。
谋求通过实操演练来增强作战能力、检验战术战法、提升战备状态、测试技术装备、加强军事合作、威慑潜在对手。
美参议院版2025财年国防授权法案勾勒美军网络空间优先事务。
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