漏洞检测
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大模型安全前沿：漏洞检测与文本识别的新突破与挑战
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。 ###…
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CyberGym：从实验室游戏到实战检验——AI安全评估的范式革命
在人工智能技术加速渗透软件安全领域的当下，一个根本性挑战日益凸显：如何科学评估AI智能体在真实复杂网络环境中的安全防御能力？传统评估框架往往陷入“纸上谈兵”的困境，难以反映工业级代码库中漏洞的隐蔽性与复杂性。近日，加州大学伯克利分校研究团队发布的CyberGym框架，基于188个开源项目的1507个真实漏洞构建了首个大规模实战化评估平台，标志着AI安全评估从…
