结合公开信息、官方文档和实测结果,梳理Claude Code源码泄露后可能引发的主要风险,并提出相应安全防控建议,为代理式开发工具安全治理提供参考。
确立了“联邦优先、轻触监管、产业导向”的治理路线,旨在根除各州监管“碎片化”引发的创新发展壁垒,巩固美国全球AI主导地位。
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。
在英国人工智能安全研究所的网络安全测试中,Mythos模型的单项任务成绩和其他前沿模型相当,但复杂任务能力超出代际,其首次成功完成TLO挑战,在一个企业网络中自主完成32...
大语言模型为何能够在漏洞挖掘任务中展现出如此能力?其能力边界何在?又为何仍在持续快速演进?
Skill 风险不只来自恶意投毒,也来自正常功能里的潜在漏洞
本文提出KNOWHOW,一种面向在线溯源分析的CTI知识驱动方法,旨在自动将CTI报告中的高层攻击知识应用到底层系统事件检测中。
全球网络安全产业正在正式从“AI赋能”阶段迈入“AI原生”阶段。
Anthropic Mythos预览版模型发布以来在网络安全领域评价毁誉不一,有认为许多其他模型和智能体也具备类似能力,Mythos并不神奇;有认为Mythos将推动漏洞利用链的规模化发现...
未来十年,神经植入物(脑机接口等)、通用机器人、太空碎片处置将成为重要增长赛道,广泛应用于医疗、制造、应急救援、航天等关键行业。
2027财年美国网络安全预算民事重组与军事收缩并行。
美国空军部设立“控制系统网络弹性办公室” 统筹运营技术安全。
Jamf威胁实验室发布迄今最完整的Predator iOS内核利用分析报告。
MCP协议正推动AI Agent自主执行任务,但安全风险飙升。研究发现,攻击者可借工具名称混淆、虚假错误等12类手法诱骗Agent执行恶意操作,连顶级模型也难以幸免。北京邮电大学...
美国联邦政府民事部门2027财年网络安全拟投入833亿元,与前一年相比略有下降约1.8%;各机构之间出现结构性分化,司法部、国务院、交通部等关基部门涨幅巨大,国土安全部、...
美英权威机构警示Mythos级AI攻击能力倒逼防御体系主动变革。
测试了 OpenClaw、AutoClaw、QClaw、KimiClaw、MaxClaw、ArkClaw 这 6 个类 Claw 智能体系统的安全性。
恩格斯指出:“人类以什么样的方式生产,就以什么样的方式作战。
MCP的风险有哪些?它和skill风险有什么区别?
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,
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