Google DeepMind 团队提出 SynthIDBio，把水印直接嵌入 AI 生成的蛋白质序列与结构，同时保持其生物学功能。SynthIDBio-sequence 将 SynthID-text 的锦标赛采样接入 ProteinMPNN，并增加基于 g 值的过滤以保证可检测性；体外实验显示，针对 SC2RBD、VEGF-A 和 PD-L1 的水印结合蛋白在结合亲和力分布和命中率上与未加水印设计无显著差异，其中 SC2RBD 达到低纳摩尔级、VEGF-A 与 PD-L1 达到亚纳摩尔级。SynthIDBio-structure 则微调 AlphaFold 3 的扩散模块并联合训练一个受 PointNet 启发的检测器，在 AF3 评测集上以 0.1% 假阳性率取得超过 99.8% 的真阳性率，且 LDDT 与模板建模分数不下降。
Google DeepMind 发布 SynthID Bio，一种面向 AI 设计蛋白质的水印方法，并在湿实验中验证其不损害蛋白质功能。该方法把签名隐藏在设计的氨基酸序列和预测三维结构的原子坐标中，DeepMind 称合成后的实体蛋白质也能检出该签名。团队将 AlphaProteo 设计方法与带 SynthID Bio 的 ProteinMPNN 序列生成器配对，在 VEGF-A、SARS-CoV-2 刺突蛋白受体结合域和 PD-L1 三个靶点上做湿实验，水印设计在命中率、结合亲和力和天然序列多样性上与未加水印版本持平。
Google DeepMind 发布 SynthID Bio，将水印技术引入合成生物学，把不可感知的签名直接嵌入生物代码，使水印既能在数字模型上验证，也能在合成出的实体蛋白质上验证，同时保持其生物功能。该方法按数据类型调整策略，对序列微调氨基酸选择，对预测的 3D 结构调整原子坐标。在 AlphaProteo 与 SynthID Bio 版 ProteinMPNN 的实验中，针对 VEGF-A、SARS-CoV-2 spike 蛋白 RBD 和 PD-L1 三个靶点的水印设计在命中率、结合亲和力与序列多样性上与未加水印版本相当，作者称这是首批带水印且具备生物功能的蛋白质结合体。
Google Threat Intelligence（GTIG）发布面向软件与平台架构师的 CI/CD 安全防御蓝图，围绕端点、IDE、AI 辅助安全等五个支柱给出加固措施。文中指出攻击者正通过 GitHub Actions 缓存投毒、OIDC token 提取和篡改可变 action 标签发布带合法来源证明的恶意包，并已开始向开源 MCP 包植入恶意代码、诱骗 AI 编码智能体。建议仅使用经批准的大语言模型与 AI 智能体做合并前漏洞分析，将 .env 文件排除出上下文窗口，并保留人工审核环节。
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。
Google DeepMind 公布 Private AI Compute 架构更新，新增服务端持久记忆层，让 AI 助手跨设备保留上下文，同时维持端侧级别的隐私标准。
GAPS（Gated Activation steering via Posterior and Separability）通过维度级条件选择决定对哪些神经元施加激活引导，由两个免训练门控组成：静态可分性门控用 AUROC 筛选携带可靠概念信息的神经元，动态后验门控仅当神经元当前激活更符合目标概念时才干预。
Google 披露其用 AI 辅助将一个名为 giflib 的 C 库重写为 Rust，目的是缓解内存安全类漏洞。该工作属于其在依赖项层面规模化推进内存安全的尝试，博客同时给出了这次 AI 协助重写的实践路径。（共三句，含受影响对象名称与目标。）
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。
Google Threat Intelligence 旗下 Mandiant Consulting 发文，针对企业将 LLM 智能体接入 CI/CD 做自动化漏洞挖掘与修复的场景，给出一套操作护栏建议。文中援引 Mandiant M-Trends 2026 报告称平均利用时间（TTE）已降至 -7 天，并强调应把代码库视为不可信输入以防源码注释中的间接提示注入，同时落实云服务商的零数据留存（ZDR）、工作负载隔离与人主导的红队测试。
Google DeepMind 与 Isomorphic Labs 公布了双方应对生物韧性的联合方案，一方面防范威胁行为者滥用其模型，另一方面帮助政府、科研机构和生物安全专家借助 AI 建设更具韧性的社会。过去 12 个月，两家机构推进了超过 15 项合作，覆盖预防、检测与响应三个方向：Gemini 遵循四步安全流程并尝试将 SynthID 水印扩展到生物学用途，AlphaEvolve 优化宏基因组测序算法以加快疫情侦测，Isomorphic Labs 则设立专门团队快速调用药物设计引擎研发医疗对策。该工作属于其对 CBRN 风险的整体管理的一部分，并与 Frontier Safety Framework 相衔接。
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。
Google DeepMind 发布 AI Control Roadmap，用于在 Google 内部署和管理先进 AI 时提供系统级安全保障。该框架采用纵深防御思路，在沙箱、端点安全和提示注入抵抗等传统防护之上，把模型对齐作为主要防线，同时把内部 Agent 视为可能未对齐的对象，按已验证行为逐步授予权限。路线图借鉴 MITRE ATT&CK 构建 AI 威胁建模框架，将不可信 Agent 当作内部威胁拆解为具体战术与技术，并用可信 AI 系统作为监督者审查工作 Agent 的推理、行动和计划，必要时阻断有害操作。
推荐理由Google DeepMind 公开其内部 AI 控制路线图，把不可信 Agent 当作内部威胁来建模，并给出检测与响应的分级思路。
Google 通过持续发现新攻击、扩充漏洞目录并迭代防御，缓解 Workspace with Gemini 面临的间接提示注入（IPI）威胁。其手段包括人工红队测试、自动化红队测试、Google AI 漏洞奖励计划（VRP）和公开攻击情报收集，并用 Simula 生成合成数据，使合成数据生成量提升 75%。
Google 介绍了 Gemini 及其他 Google 智能体缓解基于 URL 的数据外泄攻击的做法。该攻击利用 URL 将数据带出，Google 通过相应机制进行拦截与缓解。
Chrome 安全团队公布了针对 Gemini 智能体浏览能力的分层防御设计，核心应对威胁是间接提示注入。团队引入 User Alignment Critic，由与不可信内容隔离的独立模型在规划完成后复核每个拟执行动作，判断其是否符合用户目标，不通过则否决并反馈给规划模型重新规划。Chrome 还扩展同源隔离理念提出 Agent Origin Sets，把每个会话的来源分为只读与可读写两类，只允许智能体读取任务相关来源的数据，并限制数据只能流向可写来源，模型生成的 URL 需经确定性检查限定为已知公开 URL。
推荐理由Chrome 安全团队公开了智能体浏览的分层防御架构，包括独立审查模型与来源集合限制，可供做浏览器智能体的团队参考。
DeepMind Safety Research 提出一致性训练，让模型对用户偏见或越狱包装等无关线索保持不变，分为输出层的 BCT 和内部激活层的 ACT。在 Gemini 2.5 Flash 上，BCT 将 ClearHarm 上的攻击成功率从 67.8% 降至 2.9%，ACT 降低越狱的效果较弱但几乎不增加对良性请求的拒答。
推荐理由DeepMind 提出用一致性训练替代静态 SFT 数据集，并给出在 Gemini 2.5 Flash 上降低越狱成功率的对比数据。
Google GenAI 安全团队介绍了 Gemini 针对间接提示注入的分层防御策略，覆盖提示词生命周期的各个阶段。该策略包括对 Gemini 2.5 模型进行对抗数据训练以增强模型韧性，并叠加五项内置防御：提示注入内容分类器、安全思维强化、Markdown 清洗与可疑 URL 屏蔽、用户确认框架以及面向终端用户的安全缓解通知。
推荐理由Google 公开了 Gemini 抵御间接提示注入的分层防御细节，部署生成式 AI 产品的团队可对照其五个防护环节。
Google 分享了针对 Cloud AI Platform 上的 Vertex AI 开展大语言模型漏洞研究的方法。公开这套做法的目的是让外部研究者从中学习，并帮助他们发现新的漏洞。