Firewall for AI
Akamai 发布了名为 'Firewall for AI' 的产品,旨在保护人工智能应用免受分布式拒绝服务(DDoS)攻击、僵尸网络(botnet)和其他网络威胁。该产品利用 Akamai 的边缘网络能力,为 AI 模型推理端点、API
今日共收录 1079 条安全情报,包含 251 个 CVE,425 篇安全通告,以及 115 篇研究论文。
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本论文提出了一种面向大型语言模型(LLM)代理出站流量的应用层多模态隐通道参考监视器。研究背景是:LLM代理在与外部通信时,即使目标地址被白名单限制、内容被扫描,仍可能通过隐通道泄露数据。攻击者可以利用零宽字符、同形异义词、空格、Base6
本文提出 Pramana,一种针对自主代理网络中声明验证的协议层处理框架。在受监管领域(如金融、医疗、法律)中,自主代理的每个关键输出必须附带可验证的审计工件,以便审核员能够离线重放并确认声明的来源、时间、执行者及方式。然而,现有的验证方法
该论文针对多租户检索增强生成(RAG)服务中的隐私审计问题,揭示了同一索引下多账户合谋导致的隐私边界失效。现有服务宣传每个账户的查询满足差分隐私(DP),但研究表明,当多个属于同一租户的账户联合对抗该租户的索引时,基于高斯噪声的检索机制其联
该论文研究了具有记忆增强和自我进化能力的大型语言模型(LLM)智能体的安全风险。现有针对智能体记忆的攻击通常需要高权限或包含明显恶意内容,容易被安全过滤器检测。作者提出了一种名为"Obsessive Experience Poisoning
该论文提出一个端到端统一框架,弥合了威胁检测与可操作响应之间的鸿沟。系统由两个紧密耦合的阶段组成:首先,一个由三个独立训练的二元深度神经网络(DNN)组成的集成模型对网络流量进行分类,区分良性、拒绝服务(DoS)和分布式拒绝服务(DDoS)
Palo Alto Networks Unit 42 发布了一份关于 npm 生态系统供应链安全威胁的最新分析报告,更新于2026年5月20日。报告指出,自名为“Shai Hulud”的恶意活动之后,npm 攻击面显著演变,出现了具有蠕虫传
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