数据安全

2025年12月29—30日，全国数据工作会议在北京召开。会议明确将“推动数据‘供得出、流得动、用得好、保安全’” 列为2026年核心目标，并强调“强化数据赋能人工智能发展”是年度重点工作之一。 数据，尤其是高质量、大规模的数据，已成为驱动人工智能大模型进化的“核心燃料”。 然而，企业的数据储备再雄厚，也难以支撑千亿级参数模型的持续迭代。跨组织、跨行业、跨地…

在人工智能技术迅猛发展的今天，大模型的安全性问题日益凸显，其中提示注入攻击已成为威胁模型可靠性的核心挑战之一。近日，杜克大学与宾州州立大学联合研究团队推出的PromptLocate工具，标志着大模型安全防御迈入了精准定位与主动修复的新阶段。该工具不仅能检测数据污染，更能精准定位恶意内容的具体位置，实现数据净化和攻击溯源，为大模型的安全部署与应用提供了关键技术…