AI 安全

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。

深入探讨 readonly 和 destructive 等行为注解如何作为 AI 智能体的“认知红绿灯”，将原始代码转化为可感知的技能，从而实现更安全的大模型规划。

OpenAI 近期推出了专门用于网络安全测试的工具 GPT-5.5 Cyber，但其访问权限仅限于“关键网络防御者”。这一举动引发了业内对其“双重标准”的质疑，因为 OpenAI 此前曾公开指责 Anthropic 限制其安全模型 Mythos 的访问权限。

有报告称某未经授权的组织获取了 Anthropic 专属的网络安全工具 Mythos。本文将深入探讨该事件对 AI 安全和大模型 API 稳定性的影响。

深入分析 2026 年斯坦福 AI 指数报告中提到的 22-94% 幻觉率，为开发者提供关于 RAG 优化、护栏设计及多模型评估的工程化实践指南。

深入分析 Meta 内部 AI 智能体泄露事件，为使用 Claude 3.5 Sonnet、OpenAI o3 和 DeepSeek-V3 部署自主智能体的企业提供战略安全框架。