攻防对抗进入智能时代:云智融合的新一代靶场
一、传统靶场的效能瓶颈和现实困境过去几年,攻防靶场在安全培训与实战演练中发挥了重要作用。从 Web 漏洞、主机漏洞到常见中间件攻击,靶场帮助大量安全人员建立了基础的攻击认知与防御经验。但今天,这套模式
阅读全文一、传统靶场的效能瓶颈和现实困境过去几年,攻防靶场在安全培训与实战演练中发挥了重要作用。从 Web 漏洞、主机漏洞到常见中间件攻击,靶场帮助大量安全人员建立了基础的攻击认知与防御经验。但今天,这套模式
阅读全文一. 上下文工程的意义1.1上下文工程是什么?上下文(Context)是指输入给大型语言模型(LLM)的所有相关信息,包括用户提问、任务指令、示例和外部知识等。本文指出,LLM 的表现和能力“从根
阅读全文AI加速安全响应,打造安全团队的“虚拟战友”一、项目简介 | 从资产暴露到智能收敛我们打造了一套由大模型驱动的“互联网暴露面智能收敛系统”,让AI具备理解风险、判断影响、制定方案的能力,实现从资产发现
阅读全文一. 引言大模型安全研究通常聚焦于模型、数据和供应链的安全,而最近的一篇文献《Speculating LLMs’ Chinese Training Data Pollution from Their
阅读全文一. 简介我们研发了一款面向SIEM系统的自适应日志解析智能体。该智能体通过模块化AI处理流水线,实现了从原始日志到可执行解析规则的端到端全自动生成。 传统安全日志解析的三大痛点:单条规则配置
阅读全文引言:从理论到实战,需要怎样的核心能力?在5G安全人才培养的“课程-竞赛-演练”路径中,学员通过学习构建知识,通过竞赛强化应用,最终需要在高度仿真的靶场环境中完成体系化攻防的训练。这一过程必须依赖于两
阅读全文一. 背景介绍 随着AI技术的快速发展,用户广泛使用大模型(LLM)、视觉大模型(VL)、智能体和知识库等AI技术来赋能传统业务,但在享受AI带来的效率革命与能力跃升的同时,也为使用者带来了极
阅读全文一、5G实训:夯实基础5G安全实训课程采用“初阶-中阶-高阶”多阶段递进式设计,强调“理论+实验”双轨并行。理论是指南,实验是验证。随着课程进阶,实验比重逐步增加,确保每个理论点都能在实验中落地验证,
阅读全文摘要:5G网络的核心架构正在经历一场深层次的技术变革。服务化、云原生和网络切片提升了业务灵活性与部署效率的同时,也重塑了网络安全的边界与风险格局。为帮助企业与高校更系统地理解和应对这些变化,星云实验室
阅读全文一. 前言还记得《2001太空漫游》——那部穿越时空的科幻经典吗?在个人电脑尚未普及、互联网还只是实验室概念的年代,影片中那些平板电脑、视频通讯、空间站,以及那个声音冷静、逻辑缜密的人工智能HAL
阅读全文编者按: 本项目《AI自主威胁狩猎智能体》在公司黑客马拉松比赛中荣获一等奖,充分展现了团队在人工智能安全领域的创新实力与工程落地能力。一. 项目简介随着攻击手段的不断复杂化与自动化,单靠人工主导的狩
阅读全文一、前言本文将介绍Grab公司基于LLM实现数据分类的实践案例,来展示LLM在数据分类中的应用场景及其对数据安全的提升效果。二、案例背景Grab是一家总部位于新加坡的科技公司,成立于2012年。Gra
阅读全文一. 当前领域的发展情况大模型在问答、对话等任务中容易出现幻觉、过度自信、输出不完整或有害信息。这会严重影响可信度与安全性。所以需要拒答机制。拒答机制可以分为完全拒答和部分拒答。完全拒答可能会以“我
阅读全文一 数字合约与使用控制如本系列前期文章所述,可信数据空间中的核心技术体系可分为三大类:价值共创、资源交互、可信管控。其中,可信管控是确保数据流通可控、可依、可溯的关键支撑,而数据使用控制(Data
阅读全文一. 背景1.1法律与实践之间的差异在隐私合规领域,一个悬而未决的关键问题是:如何验证实际的数据使用实践是否符合隐私法律、法规或政策的规定?这项任务的复杂性源于技术术语和法律定义之间的根本性语义脱节,
阅读全文一 可信计算介绍当前,数字经济飞速发展,数据已成为与土地、劳动力、资本、技术并列的核心生产要素。国内首部可信数据空间能力标准,《可信数据空间 能力要求》也于今年7月1日正式发布。绿盟科技深度参与标准
阅读全文一.概述随着大模型技术的广泛应用,由提示词注入引发的数据泄露事件正日益增多。许多新兴的攻击手法,例如通过提示词诱导AI模型执行恶意指令,甚至将敏感信息渲染为图片以规避传统检测,正对数据安全构成严峻挑战
阅读全文一.概述据绿盟科技星云实验室统计,在2025年3月至6月期间,全球范围集中爆发了多起与大模型相关的重大数据泄露事件,导致大量敏感数据外泄,包括模型训练数据、企业源码、Onedrive中的个人隐私数据等
阅读全文一. 前言 网络流量的分析与生成长期以来都是至关重要的任务。网络流量分析可用于识别模式、检测安全威胁、优化网络性能等多个应用场景,与此同时,网络流量生成在测试网络基础设施、验证安全措施、训练机器
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阅读全文一. 概述作为本系列的第四篇,本文聚焦大模型推理软件的安全风险。 随着大模型上云趋势加速,尽管推理框架通常被视为底层基础设施(负责模型运行的资源调度与计算优化),但经我们的研究发现,部分开源推理框架,
阅读全文在数字中国、数据要素化与人工智能驱动的新质生产力时代,数据的战略价值被推向前台。从“数据上链、数据入表”,到“可控流通、可信确权”,再到生成式AI赋能的智能治理,数据不再只是信息资源,更是重构经济逻辑
阅读全文一. 概述本系列前两篇文章深入探讨了向量数据库和LLMOps在全球的暴露面及攻击面,本文作为第三篇,将重点关注当前主流大模型应用的安全风险。如今,大模型上云趋势明显,大多数大模型应用都可通过Docke
阅读全文一. 简介在生成型人工智能(GenAI)和大型语言模型(LLM)迅速渗透企业运营的今天,数据泄露和隐私风险已成为企业面临的重大挑战。Knostic,这家成立于2023年的初创公司,凭借其创新的“需要
阅读全文一. 公司简介Aurascape是一家成立于2023年的网络安全初创企业,总部位于美国加利福尼亚州圣克拉拉。公司由来自Palo Alto Networks、Google、Amazon等顶尖科技企业的
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