LLM 安全

微软近期披露了一个严重的 Office 漏洞，该漏洞导致 Copilot AI 绕过了数据保护策略，自动读取并总结了付费客户的机密邮件，引发了企业对 AI 数据安全的广泛担忧。

Google 报告了一起大规模模型提取攻击，攻击者利用超过 10 万次提示词试图将 Gemini 的能力蒸馏到克隆模型中，揭示了 LLM 生态系统中日益增长的安全风险。

为开发者提供的全面指南，介绍如何保护 LLM 输入、防止提示词注入，并利用自动化工具和 n1n.ai API 管理确保符合 HIPAA/GDPR 等合规要求。

美国国防部长皮特 · 海格塞斯（Pete Hegseth）宣布了一项雄心勃勃的计划，拟在本月底前将埃隆 · 马斯克的 Grok AI 整合到国防部网络中，这标志着国家安全领域向快速采用商业 AI 的重大转变。

深入分析 Fly.io 推出的全新 Sprites.dev 平台，探讨其如何填补交互式开发者环境与程序化 API 驱动沙箱（用于 LLM 代码执行）之间的鸿沟。

本文深度解析了 AprielGuard 安全框架，探讨其如何通过对抗性鲁棒性技术保护大语言模型免受提示词注入和恶意攻击，并指导开发者如何结合 n1n.ai API 聚合平台进行高效集成。