人工智能安全

2026年，人工智能安全格局正在经历一场根本性重塑。为应对全球高达480万的网络安全人才缺口，企业正大规模部署高权限、全天候运行的AI智能体正在成为攻击者的目标。然而，这些自主系统也迅速成为了攻击者的焦点。Palo Alto Networks、Moody’s和CrowdStrike等顶级安全机构预测，AI智能体将成为2026年企业面临的最大内部威胁。传统防御框架正在失效，新的治理体系和防护架构已成为必需。

OpenGuardrails是首个完整开源的企业级大模型安全护栏平台，支持119种语言、统一LLM架构、可配置敏感度策略、多云部署。本报告深度解析其核心技术创新、应用场景、部署模式、性能对标与未来发展，为金融、医疗、法律等受管制行业的AI应用提供安全合规指引。通过分析OpenGuardrails的可配置策略、高效模型设计与生产级基础设施，揭示下一代AI安全护栏的发展方向。

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。

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。

Aim Security 发现了“EchoLeak”漏洞，该漏洞利用了 RAG Copilot 典型的设计缺陷，允许攻击者在无需依赖特定用户行为的情况下，自动窃取 M365 Copilot 上下文中的任何数据。主要攻击链由三个不同的漏洞组成，但 Aim Labs 在研究过程中还发现了其他可能促成漏洞利用的漏洞。

AIGC（AI Generated Content，人工智能生成内容）领域取得了显著进展。然而，技术的进步总是伴随着新的挑战，AIGC领域的安全问题也随之凸显。报告将深入分析AIGC的安全风险，并提出解决方案。