行动风险更需重视。
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。
共计11个典型案例。
2026年可能将是俄罗斯数据合规执法的分水岭,数据本地化的合规成本将从"可选项"变为"生存线"。
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。
最终入选2026中国AI智能体领航者榜单,全面呈现了我国智能体技术落地与产业创新的最新图景。
在生成式AI服务中,用户输入后的数据流转路径是怎样的,路径中又分别有哪些显著的合规要点和当前的数据治理逻辑无法响应的问题。
应对AI时代的挑战需要从三位一体的角度推动安全升级。
本文系统分析了智能体通信协议在不同环节所面临的数据安全与隐私风险,并评估了其对既有数据治理框架的影响,为智能体通信协议的安全设计、标准制定以及相关风险治理与解决...
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”。
美国白宫管理和预算办公室发布新备忘录,强调确保高效的日志记录与网络可见性以防御网络威胁。
攻击者可利用该漏洞,向目标域控制器的 UDP 389 端口发送特制的 CLDAP 网络请求触发溢出,进而以 SYSTEM 权限执行任意代码。
当前网络安全有三个核心问题比较难解决, 分别是计算层的逻辑一致性、网络层的攻击行为识别和阻断、数据层的全生命周期安全管理.
解读 Anthropic《Zero Trust for AI Agents》。
技术防御可以守住安全底线,而员工安全意识与组织安全文化,直接决定企业安全防御的上限。从教育、心理、责任、激励四个维度深耕安全文化建设,通过投资于人、赋能于人,让...
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。
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。
通过构造包含管理员专属路由的 API 密钥,绕过用户本身的角色限制,将普通内部用户(internal_user)权限提升至管理员(proxy_admin)。
安全能力如何被表达成采购成果?
微信公众号