AI-安全

OpenAI 推出“锁定模式”（Lockdown Mode），旨在通过限制模型在处理不可信输入时的权限，降低间接提示词注入导致的敏感数据泄露风险。这是 LLM 安全架构演进中的重要一步。

利用 MeshFlow 框架与 n1n.ai 高性能 LLM API，填补 AI 原型与生产环境之间的鸿沟。

OpenAI 发布了针对第三方 AI 评估的新框架指南，重点关注模型能力、安全保障和科学有效性。本文将深入探讨该评估手册的技术方法论及开发者的实施策略。

本文将探讨如何为自主 AI 代理构建“治理防火墙”，通过 LangChain 和 Gateplex 防止代理在现实世界中执行灾难性的错误指令。

深入探讨全球首例由 AI 自主构建的 2FA 绕过零日漏洞案例，分析攻击者如何从 AI 助手转变为 AI 操作员，以及企业应如何构建新型 LLM 安全防御体系。

了解如何利用本地 Qwen 模型和 MCPS 协议构建零成本、零信任的 AI 智能体，实现加密级的工具调用完整性和绝对的数据隐私。

深度分析自主 AI 智能体如何利用麦肯锡 Lilli 等内部 RAG 系统进行攻击，涵盖漏洞路径、架构缺陷及企业级防御策略。

OpenAI 正在通过内容凭证（Content Credentials）、SynthID 和新型验证工具推进 AI 内容溯源技术。本文将为开发者和企业深入探讨 C2PA 标准与水印技术的底层实现及应用场景。

本指南为正在转向 AI 安全领域的专业人士提供了一套实用的红队测试框架，涵盖提示词注入、RAG 漏洞利用以及利用现代 LLM API 进行控制栈测试的深度技术分析。

一名 19 岁大学生的家人起诉 OpenAI，称 GPT-4o 的安全机制失效，在药物使用方面提供了致命建议。此案引发了开发者对 LLM 安全对齐、法律责任及风险防控的深度思考。

本文深度探讨了 OpenAI 如何通过沙箱化、网络策略和代理原生遥测技术，安全地运行 Codex 生成的代码，并为企业级 AI 代理部署提供实战建议。

Google、Microsoft 和 xAI 加入 CAISI 框架，允许美国政府在边界 AI 模型发布前进行预部署安全审查。