大模型安全

随着大语言模型（LLM）在生产环境中的深度部署，AI安全领域正经历一场从粗放防御到精细化对抗的范式转变。传统基于规则和静态检测的安全机制已难以应对日益复杂的攻击向量，而攻击者正利用LLM系统的固有特性，从嵌入式固件到学术评审系统，从GUI交互界面到日常表情符号，构建起多维度的渗透路径。本周的多项研究揭示了这一趋势的严峻性，同时也展现了“以AI对抗AI”防御技…

随着九月网络安全宣传周的临近，AI安全领域迎来了一轮密集的技术突破与风险揭示。本周集中发布的六篇学术论文，从不同维度直指大语言模型（LLM）的内生安全短板，标志着技术攻防正从传统的“规则对抗”向更深层次的“认知解构”范式演进。这不仅是对现有防御体系的压力测试，更是为构建下一代主动免疫式安全架构提供了关键的技术路线图。 **核心趋势：从可解释性突破到生态化风险…

随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型（LLM）已从辅助工具演变为网络攻击链条的核心引擎，其安全风险正从传统领域向科研、自动化交互等细分场景快速渗透。本周披露的多项研究揭示了这一趋势的严峻性：从LLM自主生成多态勒索软件颠覆传统防御逻辑，到训练数据污染引发主流模型批量嵌入恶意URL；从AI生成钓鱼邮件点击率大幅提升，到提示注入攻击在同行评审、AI智能体等场…

本周大模型安全领域呈现出“攻防深度博弈、技术实用化加速”的鲜明特征。零信任架构首次系统性渗透多LLM系统，重新定义边缘智能安全范式；低成本攻击手段突破Google Gemini等顶级模型防线，凸显开源生态与第三方服务的脆弱性；而IMAGINE预合成防御、FALCON自动化规则生成等技术，则让安全能力从“被动响应”向“主动免疫”进阶。 ## 一、安全架构演进：…

随着大语言模型（LLMs）和音频大语言模型（ALLMs）在代码生成、漏洞分析、智能合约审计乃至多模态交互等安全关键领域加速应用，其自身的安全防线与作为安全工具的双重角色正经历前所未有的压力测试。近期一系列前沿研究揭示，攻击手段正从传统的提示注入向更隐蔽、更富创造性的维度演进，而模型在防御与攻击任务中的表现则呈现出显著的“双刃剑”特性。这不仅刷新了业界对AI安…

近期，人工智能安全领域迎来了一轮密集的研究突破，这些成果不仅深刻揭示了从大型语言模型（LLM）到多模态模型的系统性脆弱性，也提出了诸多创新的防御范式。这场攻防之间的“猫鼠游戏”正以前所未有的速度演进，其动态值得每一位关注AI发展的从业者与研究者警惕与深思。本文将从攻击与防御两个维度，对近期多项关键研究进行详细梳理与分析，旨在勾勒出当前AI安全生态的挑战全貌与…

近期，多篇学术论文集中探讨了大语言模型（LLM）在安全攻防领域的前沿进展，揭示了从提示注入、资源消耗到认知退化、供应链风险的全方位挑战与创新解决方案。这些研究不仅展现了LLM在构建防御体系中的巨大潜力，也深刻暴露了其在推理逻辑、系统稳定性及依赖生态中存在的结构性脆弱点，为重新划定AI安全边界提供了关键的理论与实践视角。 **一、 核心安全漏洞与攻击范式演进*…