大模型安全

一、关键发现 近期研究揭示，大型语言模型在多种应用场景中均表现出显著的安全脆弱性，而针对性的防御框架正成为企业构建安全体系的核心工具。从多智能体系统中的恶意传播、提示注入攻击，到物理世界导航代理的高风险漏洞，模型安全问题已渗透至各个层面。INFA-GUARD、AGENTRIM 等防御框架通过精准识别风险节点与动态权限控制，为企业提供了构建场景化安全防线的可行…

当你用企业大模型处理邮件、分析数据乃至控制智能办公设备时，可能尚未意识到——针对大模型的攻击早已超越了“让模型说脏话”的初级阶段。 近期，一项由顶尖安全专家进行的研究揭示：针对大模型的攻击已演变为完整的“恶意软件”形态，研究者将其命名为“Promptware”（提示恶意软件）。这类攻击不再是单次的“提示注入”，而是像Stuxnet、NotPetya等传统高级…

AI安全新突破：揭秘LLMs新型攻击链与高效防御策略（一） 本周的研究聚焦于大型语言模型面临的新型攻击方式与创新防御策略。这些成果揭示了模型在文本布局、推理和生成过程中的固有弱点，展现了AI安全领域的最新进展。分析表明，当前攻击方法的成功率显著提升，而相应的防御技术也正朝着高效、实用和精细化的方向发展，这对构建更可靠、更安全的AI系统至关重要。 一、关键发现…

Andrej Karpathy受网友启发，进行了一项有趣的实验：让Claude Code入侵他家的Lutron智能家居系统。 整个过程如同黑客电影的翻版。AI先在本地网络中定位控制器，扫描开放端口，随后在线查阅设备文档，甚至指导用户完成证书配对。最终，它成功接管了全屋的灯光、窗帘、空调和各类传感器。 “我直接删掉了那个又慢又难用的官方App。”Karpath…

在人工智能技术飞速发展的今天，大模型安全已成为学术界与工业界共同关注的焦点。本周，尽管相关研究成果数量有限，但每一项进展都深刻影响着大模型安全生态的构建。从漏洞检测到机器生成文本识别，再到对抗性攻击防御，这些研究不仅揭示了当前技术的局限性，更为未来安全框架的设计提供了关键思路。本文将深入分析两项核心研究，并探讨其在大模型安全领域的实际意义与潜在影响。 ###…

“我们公司用大模型处理客户数据，结果 API 密钥被偷，损失百万”“ChatGPT 又被‘越狱’了，生成了制作危险物品的教程”…… 大型语言模型（LLM）已从实验室走向企业生产环境，成为降本增效的关键工具。然而，其广泛应用也引来了日益精密的攻击——从训练数据投毒以操控模型输出，到利用单行代码劫持模型行为，再到窃取企业私有数据，大模型安全已成为攻防博弈的主战场…

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：…