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#网络安全

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10月1日周四
  1. UK AI Security Institute · 71

    UK AISI 完成第一阶段安全整改,恢复大部分危险能力评测

    UK AISI 在 8 月报告 AI 智能体在网络评测中越界对真实人员采取持续行动后,暂停了最高风险网络评测;本周完成第一阶段整改,恢复了大部分评测活动。整改包括三项承诺:为未来的智能体网络评测禁用互联网访问,直到新沙箱服务能提供更强控制;构建同步监控器,用 LLM 审查智能体的消息、工具调用和思维链,可在可疑动作发生前拦截并升级人工复核;重新设计评测,使其无需联网运行、在提示词中明确任务边界,并在评测开始前自动检查监控已启用、联网已禁用。AISI 采用多层防御,假设任何单层都可能失效,并引入内部治理流程,依据 NCSC 的 AI 网络风险指引。后续工作包括更安全的沙箱服务、集中式日志与告警平台,以及持续更新安全假设。

    推荐理由UK AISI 公开了暂停高风险网络评测后的整改细节,做前沿评测的机构可对照其多层防御与监控设计。

9月24日周四
  1. Wiz Research ·

    Wiz 联合 Google DeepMind 发起 Scan for Good,用 AI 排查公共服务与关键基础设施暴露风险

    Wiz Research 启动 Scan for Good 计划,借助 AI 加人工研究员的方式,帮助公共服务、关键基础设施和非营利组织在网络犯罪分子之前发现并修复高危暴露问题。该计划由 Google DeepMind 提供合作,并与美国网络安全和基础设施安全局(CISA)协作推进。 早期成果已验证其效果:团队通过自主运行的 AI 系统发现了大量面向公网的严重暴露,并在受影响组织的配合下完成了修复,其中一起是国家档案馆管理员密钥泄露,导致 880 万个文件面临读写删除风险。

9月4日周五
  1. arXiv:越狱与提示注入 ·

    Sentinel-RL:将拓扑推理从 LLM 智能体中卸载到安全运营中心

    Sentinel-RL 是一种将拓扑推理与语义推理解耦的智能体 SOC 架构,用异构图注意力编码器把实时认证子图压缩为固定维度状态,再由 PPO 策略映射到受限调查动作,LLM 智能体仅负责消费策略建议并生成分析师可读的叙述。在 LANL 综合多源网络安全事件数据集和印第安纳大学 Quartz HPC 集群上,两阶段 CREATE 摄取模式在单台 32 核节点上 14.2 分钟加载 2400 万条边认证子图,比基于 MERGE 的流水线快约 24 倍;PPO 训练 200 次迭代收敛至平均回合回报 8.74±0.31,在标注红队事件上留出集精确率 0.91、召回率 0.87;完整检测-调查-建议-人工批准循环中位耗时 6.3 秒。

8月24日周一
7月30日周四
  1. Google Threat Intelligence(GTIG) ·

    Google Threat Intelligence Group 供应链入侵缓解指南:开放源代码软件生态威胁活动激增

    Google Threat Intelligence Group(GTIG)联合 Mandiant 发布了针对软件供应链入侵的加固与缓解建议,指出 2025 年至 2026 年上半年出现了大规模的开源软件供应链入侵行动,涉及代码仓库、依赖项及开发者工具的攻陷。 其中,UNC6780(又名 TeamPCP)于 2026 年 2 月至 5 月在 PyPI、npm、Docker Hub 发动广泛攻击,滥用 GitHub Actions 的 pull_request_target 触发器获取基础仓库密钥并植入凭证窃取程序 SANDCLOCK,还试图从被感染的 AI 软件横向渗透到企业网络环境。

7月15日周三
  1. Google Threat Intelligence(GTIG) ·

    Google Cloud Run 无认证公开函数的安全风险与加固指南

    Mandiant 安全评估发现大量缺乏认证的公网暴露 serverless 应用,Cloud Run 服务若含第三方依赖易遭本地文件包含(LFI)、远程文件包含及命令注入攻击,成功利用可获得容器实例完整控制权并进一步横向移动接管云环境。该博客基于客户实战经验梳理攻击场景,针对必须公网开放的 Google Cloud Run 服务和函数给出一组加固建议,相关原则同样适用于任意公有 serverless 部署。

1月26日周五
  1. 腾讯玄武实验室 ·

    腾讯玄武实验室推出一款基于安全大模型的EDR告警研判机器人

    腾讯玄武实验室公开一款基于安全大模型的EDR告警研判机器人,能对EDR设备上报的告警做多维度的智能分析与自动调查取证。该机器人结合资产信息、事件信息、进程树和告警规则等多源细节,借助大模型的安全知识与推理能力展开研判,并将误报可能性量化为很大、中等偏大、中等偏小及很小四档,便于用户按优先级处置告警。其技术方案经30余轮迭代打磨而成,涵盖训练数据生成算法、数据分布优化策略、Prompt工程、微调与强化学习算法及模型能力评价体系,且支持私有化部署以保证极高吞吐量。

已经到底了