“龙虾”智能体系统相关技能仓库中发现多个包含恶意代码的仿冒技能包。
筑牢“人工智能+教育”安全屏障。
研究通过一套模拟真实渗透场景的功能性实验,验证了 RedShell 生成的 PowerShell 载荷在受控环境中的实际可执行性与攻击有效性。
本文梳理了美国联邦政府科研数据管理政策的发展演进,尤其是美国相关政策在“数据开放共享”与“研究安全保护”间的数次角力,并结合美国联邦政府最大科学研究资助部门——国家科...
ECSMAF V3.0 提供了一种实用、严谨且可配置的方法,用于在各种政策和运营背景下开展网络安全市场分析。与早期版本相比,本版具有更强的模块化和可扩展性。
Jamf威胁实验室发布迄今最完整的Predator iOS内核利用分析报告。
推动行业高质量数据集建设推广与“人工智能+”同频共振、互促共进,强化数据赋能人工智能创新发展。
网络安全视域的国际法话语塑造,本质上是为全球网络安全治理提供“共同语言”与“共同规则”。其价值不在于提出抽象的理念,而在于通过可对话的法律语言凝聚共识,通过可操作的...
本文将对比2025年与2026年专项行动的主要内容和特点,分析两者的异同,并展望未来个人信息保护的法治化趋势。
金融AI基础设施正从“以大模型为中心”朝着“算力、模型、知识、风控”体系化迈进,进而支撑新一轮金融应用创新,未来建设需紧扣这一核心趋势精准发力,
随着暗网威胁持续迭代演化,本框架旨在为行业提供统一、科学、实战化的能力标尺,推动国内暗网情报能力向体系化、专业化、实战化方向高质量发展。
联邦执法未现,民间诉讼先行。
我们家家户户都在使用的电信光纤,能被改造成隐蔽的窃听装置,不仅能识别室内的人类活动、定位声源位置,甚至能还原出 2 米范围内超过 80% 的对话内容。
亟须系统性地梳理具身智能发展中的数据安全风险,分析当前治理面临的挑战,并探索可行的治理路径,为具身智能技术的安全健康发展提供有益参考。
论文提出了一套全新的统一闭环威胁分类体系,以数据(Data)和模型(Model)两个核心要素为轴心,将AI安全威胁划分为四个方向性维度,首次从系统层面厘清了各类攻击的内在...
抢抓人工智能发展重大战略机遇,推进人工智能与药品监管深度融合发展,加快推动药品监管现代化。
这份法律草案共计21条,涵盖了AI的定义、监管原则、主体责任、数据安全、国际合作等多个方面,旨在为俄罗斯AI技术的发展和应用建立全面的法律框架。
具身智能正在开启人工智能的全新时代,它让人工智能走出了数字空间的围墙,真正融入物理世界,赋能千行百业、惠及千家万户。但我们必须清醒地认识到,当人工智能拥有了改变...
本文将系统梳理企业员工使用生成式AI工具的主要风险,并提出应对策略,帮助企业在享受AI红利的同时,守住安全底线。
从公开数据的核心价值、现有治理矛盾、主要经济体监管差异、技术治理实践及政策制定原则等多个维度,系统分析了人工智能时代公开数据治理的关键议题,为产业布局与政策制定...
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