关于《面向企业级研发的大模型应用能力要求》等4项团体标准公开征求意见的通知。
Evelyn Stealer主要攻击目标为开发者群体,可能导敏感信息泄露、系统受控等风险。
本地低权限用户可构造伪造 cifs.spnego 密钥描述发起 request_key 调用,触发 root 权限 cifs.upcall,通过命名空间切换与 NSS 模块加载实现 root 代码执行,获取系统最高...
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。
攻击者可利用该漏洞,通过构造特制的恶意序列化数据流绕过安全策略限制,加载被禁止的危险类、函数或模块属性,从而实现远程代码执行、数据窃取或系统接管。
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...
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。
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。
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。
大模型在 SOC 分析人员手中被怎样使用?
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"。
这项攻击已经在包括 Claude Opus 4.7 在内的多个顶尖大语言模型上验证成功,成功率达到 100%。
FuzzingBrain V2 真正打动人的地方,不是某一个单点创新,而是它把一系列在各自领域已经被验证有效的思路,以工程化的方式拼成了一台完整的机器。
Underminr能够绕过绝大多数基于防护性 DNS 的安全控制,让恶意流量伪装成通往可信域名的正常通信,为网络攻击打开了一扇新的后门。
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。
该攻击同时针对 npm、PyPI 和 Crates.io 三大主流软件包仓库,发布超过 34 个恶意包 及 384+ 个关联版本,专门针对加密货币、DeFi、Solana 生态和 AI 开发社区的开发者群体...
发现容易修复难:AI网络安全能力提速下的新挑战。
Anthropic公布了Project Glasswing的首月战报。
美军网络作战部门近日成立新部门,推进将OpenAI、谷歌等科技巨头的AI模型,安全部署到网络司令部和国家安全局的任务体系中;新部门将由一名网络司令部指挥官领导,NSA提供...
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