AI安全

首席安全官（CSO）正面临前所未有的挑战：AI系统既放大了现有数据风险，又引入了诸如数据投毒、模型逆向工程和供应链污染等全新威胁。这份指南基于NIST AI风险管理框架（AI RMF）、Google安全AI框架（SAIF）和行业实践，为CSO提供一套可操作的数据安全治理体系。

面向未来的AI安全架构不仅是技术问题，更是战略转变。从”工具驱动”向”智能体驱动”，从”事后应对”向”事前治理”，从”人工依赖”向”人机协同”——这些转变将深刻改变安全产业的样貌。

那些率先构建AI原生安全体系的企业，将在威胁检测、运营效率、成本控制、人才留存等多个维度获得竞争优势。而那些停留在传统工具堆砌、规则编写的企业，最终将被时代淘汰。

AI的发展不可逆转。安全决策者应当立即行动，从战略、组织、技术、投资四个维度启动AI安全平台建设，抓住这一历史机遇。

Strix代表了网络安全测试领域的范式转变——从以人工为中心的渗透方法向多Agent协作自动化模式的演进。该工具通过LLM驱动的自主智能体实现完整的漏洞生命周期管理（侦察、利用、验证），相比传统手工渗透和被动扫描工具展现出显著的成本优势（成本降低70%以上）和时间效率优势（测试周期从数周缩短至数小时）。然而，其局限性同样明显：零日漏洞利用成功率仅10-12%，业务逻辑漏洞检测能力严重不足，且多Agent系统固有的安全风险（提示注入、Agent间信任滥用）需要结构化治理框架。

很多人以为，AI对网络安全的影响主要体现在“多了个更聪明的工具”。但读完这份关于亚太（AP）AI网络安全的梳理之后，一个更扎心的结论是：AI正在把攻击变得更快、更便宜、更逼真，同时…

随着AI从单纯的“对话机器人”（Chatbots）向具备自主规划、决策和执行能力的“AI智能体”（Agentic AI）进化，应用的攻击面也发生了根本性的改变。 与传统的 LLM …

随着大语言模型（LLM）与生成式人工智能（GenAI）在企业级应用中的广泛渗透，传统基于确定性逻辑的软件安全范式已难以应对模型反演、数据投毒及提示词注入等新型随机性威胁。Google于2023年推出的安全AI框架（Secure AI Framework, SAIF）提出了一套系统化的防御架构，旨在将传统网络安全（Cybersecurity）的最佳实践与人工智能系统的特殊性相结合。本文将从架构设计的视角，深入剖析SAIF的六大核心支柱、生态协同机制及演进路径，为构建企业级AI安全体系提供理论与实践参考。

本报告基于人工智能AI关键链路从AI助手 (Assistants)、代理 (Agents)、工具 (Tools)、模型 (Models) 和 存储 (Storage) 构成的五大核心攻击面，并针对性地提出了安全风险、防御架构和解决方案。

2024年医疗健康面临网络安全威胁不断演化，特别是小型医疗提供商和互联技术成为攻击的新目标。数据泄露现象普遍且成本高昂。人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 技术的发展为检测和预测网络威胁提供了新工具，而零信任安全框架和区块链技术则代表了防御措施的进步。监管环境继续发展，对医疗健康组织提出了新的合规挑战，特别是在远程医疗和第三方供应商风险管理方面。案例研究突显了在人员培训、技术部署和合规性方面采取主动策略的重要性。展望未来，医疗健康行业需维持对网络安全威胁的警惕和适应性，以确保为患者提供安全、连续的医疗服务。