Firewall for AI
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今日共收录 1277 条安全情报,包含 487 个 CVE,424 篇安全通告,以及 55 篇研究论文。
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大型语言模型(LLMs)和视觉语言模型(VLMs)在展现强大能力的同时,仍容易受到越狱攻击(jailbreaking attacks)的威胁,攻击者利用文本或视觉触发器绕过安全护栏。现有的防御方法通常依赖安全微调或外部过滤器来降低模型生成有
库模糊测试是保障软件供应链安全的重要手段,但大规模采用仍面临成本高昂、环境配置复杂、测试用例生成难以满足复杂API约束,以及难以区分真实库bug与测试驱动导致的崩溃等问题。现有的基于LLM的自动化工具通常作为一次性代码生成器运行,忽略了运行
本文探讨了基于大型语言模型(LLM)的自主智能体(AI Agent)的安全问题,类比操作系统安全视角。作者指出,LLM Agent与操作系统在资源隔离、权限分离和通信中介方面面临类似挑战。通过调研当前开源Agent(如OpenClaw)的现
本文提出了 MemLineage,一种针对 LLM 智能体记忆的防御机制。近期研究表明,不受信任的内容可能被写入智能体的持久状态,并在后续会话中作为指令重新进入,从而引发安全风险。MemLineage 将这个问题视为链式保管问题而非过滤问题
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