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行业动态
AI系统正逐渐成为我们生活的重要组成部分,但它们并不完美。红队测试有助于发现AI系统中的弱点,使其更安全、更可靠。随着技术的不断发展,进行全面测试的需求也在增加,为防止有害结果的发生并确保技术能够按预期工作,建立强有力的安全措施显得尤为重要。红队测试提供了一种主动的方法,以应对这些工具在日常使用中变得更加普遍时可能出现的挑战。
参考来源:Freebuf
https://www.freebuf.com/articles/neopoints/425467.html
热评时刻:
这篇报道深入阐述了AI红队测试在保障人工智能系统安全可靠方面的重要价值。随着AI技术在各行业的广泛应用,红队测试作为一种主动防御手段,正在成为确保AI系统安全性的关键环节。红队测试通过模拟攻击场景、识别系统漏洞、验证系统鲁棒性等方式,能够有效发现AI系统中潜在的偏见、安全缺陷和对抗性攻击风险。特别是在金融、医疗、自动驾驶等关键领域,红队测试已成为防范数据泄露、确保系统可靠性的必要措施。此外,此报道还提出了建设性解决方案,包括对抗性训练、输入净化等具体防御策略,以及确保透明度、促进公平性等伦理考量,为AI系统的负责任部署提供了实用指南,希望通过严格的红队测试,构建可信赖的AI系统,避免技术滥用带来的社会风险。
—— 电信安全专家 刘飞
国内外安全事件
微软安全如何做AI Agent?Security Copilot新增11款Agent解析
微软的Security Copilot自主性正在不断增强,其底层的AI模型能够更广泛地与微软的安全软件进行互动,从而实现各类任务的自动执行。在此基础上,微软安全推出了11款基于Security Copilot底座的安全任务Agent。这些Agent涵盖了网络钓鱼检测、告警分类、访问策略优化、漏洞修复等多个方面。它们不仅解决了常见的幻觉和提示词注入漏洞问题,还能在客户环境中根据员工的运营操作进行二次学习,从而真正实现运营效率的提升,并且越用越适用。
参考来源:安全内参
https://www.secrss.com/articles/77065
热评时刻:
微软安全基于AI的布局反映出AI技术正在深刻重构网络安全产业格局。目前微软安全发布的基于大模型底座的代理涵盖了网络钓鱼分类、告警分类、访问策略优化、漏洞修复、威胁情报等共11款,能够与微软安全产品进行互动。在人工智能的加持下,网络安全产品形态从"规则引擎"转变到"认知中枢",不仅是技术能力的升级,也是技术架构和部署方式的变革,更有可能重塑安全服务价值链与商业模式。安全厂商需加速将生成式AI融入现有产品,未来具备实时学习能力、开放接口和垂直场景深度的Agent将成为安全产品的核心竞争力。同时,AI的融合也使得安全合规风险与治理复杂度增加,需要同步解决数据隐私、误判风险等挑战。
——电信安全专家 梁伟
前沿技术
专治AI爬虫,Cloudflare推出“下一代蜜罐”
Robots.txt对于AI公司的爬虫来说已经形同虚设,如何防御AI大模型的“DDoS攻击”和数据“反扒”已经成为AI时代web安全、内容安全和数据安全的热点话题。网络基础设施服务商Cloudflare近日推出一项全新功能“AI Labyrinth”(AI迷宫),专门针对那些未经授权、肆意抓取网站数据的AI爬虫。这项工具不走寻常路,不直接拦截,而是用AI生成的“假内容”迷惑爬虫,让试图为ChatGPT这类大语言模型收集训练数据的AI公司空忙一场。
参考来源:GoUpSec
https://mp.weixin.qq.com/s/Ht2njrH5ZsSgNOG2v-n_iw
热评时刻:
文章介绍了Cloudflare推出的“AI迷宫”工具,针对未经授权的AI爬虫,采用生成假内容的方式消耗其计算资源,避免了直接拦截可能带来的反效果。这一创新策略有效应对了AI爬虫泛滥问题,保护了网站主和创作者的权益。然而,随着AI爬虫技术的不断进步,其可能迅速适应并绕过这些陷阱,引出新的问题。此外,消耗AI公司资源的做法也可能会引发一定的争议。尽管如此,“AI迷宫”仍为网络安全领域提供了一种全新的防御思路,未来其持续升级和优化值得期待。
——电信安全专家 王玮琪
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排版:武云龙
校对:李雪、陈师慧
执行主编:田金英
主编:冯晓冬
内容整理:市场经营部
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