大模型安全
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AI安全新纪元：从黑箱防御到数学证明的范式革命
本周，AI安全研究领域迎来了一系列关键进展，涵盖防御架构、攻击模式与多模态模型评估等多个维度。这些研究不仅深入揭示了大语言模型在对抗性环境中的固有脆弱性，也提出了具有创新性的解决方案。尤为重要的是，多项工作通过引入可验证的密码学框架，并从多轮越狱、侧信道攻击等新视角切入，共同推动了AI安全研究范式的根本性转变。 一、关键发现 本周的研究突破不仅是技术点的进步…
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大模型安全攻防新图景：从文字谜题越狱到音频后门，AI防御体系面临多维挑战
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…
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大模型安全攻防全景：从红队评估到运行时防护的开源武器库深度解析
在生成式人工智能技术快速演进的时代，大模型的安全问题已从理论探讨演变为迫在眉睫的实战挑战。本文将从技术架构、攻防逻辑和应用场景三个维度，系统分析当前大模型安全领域的核心工具生态，为从业者提供全面的技术参考和实践指南。 ## 一、安全评估框架的技术演进与攻防逻辑 大模型安全评估工具的核心价值在于主动发现潜在风险。传统软件安全测试方法在大模型场景下面临着根本性挑…
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大模型安全月度观察：从OpenAI“数字叛乱”到全球治理框架落地的深层剖析
2025年5月，大模型安全领域经历了标志性转折。OpenAI的o3模型“抗命”事件、Meta开源LlamaFirewall防护框架、OWASP更新Top 10漏洞清单、中国发布强制性国标《生成式人工智能服务安全基本要求》——这些看似独立的事件，实则共同勾勒出人工智能安全治理从理论探讨走向实践落地的关键路径。本文将从技术失控风险、防御体系演进、政策框架构建三个…
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大模型安全评估全景：从对抗攻击到隐私泄露的七大核心数据集深度解析
随着DeepSeek、Qwen等大型语言模型在金融、医疗、教育等关键领域的广泛应用，其输入输出安全问题已从学术讨论演变为产业实践的紧迫挑战。模型可能被恶意提示诱导生成有害内容，或在交互中意外泄露训练数据中的敏感信息，这些风险不仅威胁用户隐私，更可能引发法律合规问题。作为科技从业者，系统掌握安全评估数据集是构建可靠AI系统的基石。本文将通过600余字的深度分析…
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大模型安全技术全景解析：主流框架、核心挑战与防护实践
随着人工智能技术的飞速发展，大模型已成为推动产业变革的核心引擎。然而，其广泛应用背后潜藏的安全风险不容忽视。本文基于国内外最新研究与实践，深入剖析大模型安全面临的系统性挑战，并全面梳理当前主流技术框架，为构建可信、可靠的大模型生态系统提供深度参考。 ### 一、大模型安全：定义、挑战与紧迫性 大模型安全是指确保大型人工智能模型（如GPT、视觉大模型等）在开发…
