微软 PyRIT 发布 v0.12.1 安全补丁，修复 Jinja2 模板注入漏洞

微软 PyRIT 发布 v0.12.1 安全补丁，修复 Jinja2 模板注入（SSTI）漏洞，建议 0.12.0 及更早版本用户升级。漏洞源于模板渲染使用未沙箱化的 Jinja2 Environment，远程数据集加载器把抓取的数据直接传入 SeedPrompt(value=...) 并在 __post_init__ 中按模板渲染，被投毒的数据集可借此实现 Python 对象遍历。

NVIDIA garak v0.14.1 发布：新增 WebSocket 生成器并移除 nemollm

NVIDIA garak 发布 v0.14.1，新增面向实时 LLM 安全测试的 WebSocket 生成器和 OpenAI Harmony 音频输入格式，并为攻击成功率加入 Bootstrap 置信区间。该版本激活 sata 与 badchars 探针、补充简历类提示注入样例、改进 Jinja 注入检测，同时移除了废弃的 nemollm 生成器及其依赖，属破坏性变更。

MITRE ATLAS 发布 v5.5.0，新增 AI Agent 工具投毒与供应链攻击技术

MITRE ATLAS 发布 v5.5.0 版本，新增多项攻击技术与案例研究。新增技术包括 AI Agent Tool Poisoning、AI Supply Chain Rug Pull。

MITRE ATLAS 发布 v5.4.0，新增 AI Agent 攻击技术与案例研究

MITRE ATLAS 发布 v5.4.0，新增多项针对 AI Agent 的攻击技术，包括发布被投毒的 AI Agent 工具、从 Agent 逃逸到宿主机、利用漏洞获取凭据、利用漏洞规避防御，以及 AI Agent 用户执行类的被投毒工具与恶意链接。该版本还更新了修改 AI Agent 配置这一既有技术。案例研究方面新增了暴露的 ClawdBot 控制接口导致凭据访问与执行、通过被投毒 ClawdBot 技能实施供应链入侵、OpenClaw 一键远程代码执行，以及通过提示注入对 OpenClaw 实施命令与控制。

推荐理由MITRE ATLAS v5.4.0 新增针对 AI Agent 的攻击技术与真实案例，做 Agent 威胁建模的团队可对照更新自己的攻击面清单。

OWASP GenAI Security Project 在 RSA 2026 前扩充 LLM 与智能体安全框架

OWASP GenAI Security Project 发布了面向 LLM 与智能体安全的更新版全景指南及配套资源，并公布其在 RSA 2026 期间的一周活动安排。该项目的《Q2 2026 Updated Landscape Guide for LLM and Agentic Security》新增供应商与工具体系文档以及智能体红队测试分类体系，覆盖开发、测试、部署与治理全生命周期。同期发布的还有自主与智能体 AI 系统风险清单、Secure MCP Server Development 指南、SBOM/AIBOM Generator 开源工具以及 AI 红队服务商评估标准。

腾讯玄武实验室披露 Agentic Coding 的幽灵依赖供应链威胁并发布 Atuin 插件

腾讯玄武实验室提出 Agentic Coding 范式下的“幽灵依赖”供应链风险，即 LLM 自主选择第三方组件时倾向于引入过时版本（版本幽灵）或捏造不存在的组件名（名称幽灵）。对某主流编程模型的测试显示，Python Web 场景下其生成的 requirements.txt 几乎总是包含 2023 年或更早的过时组件版本，在长尾需求下编造组件名的幻觉率高达 40% 且集中在可预测的模式上。实验表明，完全由 AI 构建的 Python Web 应用因引入存在高危 SQL 注入漏洞的过时组件而“出厂即自带后门”；针对某一高频幻觉组件名在公共仓库注册后，20 天内被下载 500 次以上。

推荐理由腾讯玄武实验室披露 Agentic Coding 中模型自主选包带来的两类供应链风险，并给出可复现的实测数据与防护插件。

NVIDIA garak v0.14.0 发布：JSON 配置支持与报告系统重构

NVIDIA garak 发布 v0.14.0，新增 JSON 配置文件支持和检测器评测文档及基准结果，并移除 `--generate-autodan` CLI 选项。该版本重新设计了 HTML 报告，修改了 JSONL 报告中 eval 与 digest 条目格式属破坏性变更，同时更新 OpenAI 库到 2.x、加入 Transformers 5 支持并将校准数据更新至 2026 年冬季版。

腾讯玄武实验室发布 AI 网络爬虫安全白皮书并开源 SEChrome 防护方案

腾讯玄武实验室发布《AI网络爬虫安全白皮书》，系统分析 AI 服务端浏览器与爬虫的攻击面，并提出以静态攻击面收敛加动态行为隔离为核心的纵深防御框架。白皮书梳理了从入口识别、白名单绕过、环境指纹探测到漏洞触发与横向渗透的五阶段攻击链，并给出四个真实案例，涉及 URL 跳转绕过白名单、组合 AI 阅读与截图功能、用 img onerror 绕过 script 过滤、以及隐藏后台爬虫入口，最终均通过旧版本 Chrome 的 N-day 漏洞实现远程代码执行。作者称相关产品服务端用户规模累计超 10 亿。防御侧建议关闭 WebGL、WebRTC、PDF 插件等无用模块，避免使用 --no-sandbox，并做网络、文件系统与实例隔离。

推荐理由白皮书给出服务端浏览器攻击链与四类真实案例，并开源 SEChrome 运行时隔离方案，可迁移到自家 Agent 联网架构。

NVIDIA 发布智能体工作流沙箱与执行风险管理的安全实践指引

NVIDIA 发布面向智能体工作流的安全实践指引，聚焦沙箱化与执行风险管理。文章指出，AI 编码智能体通过命令行运行工具时，会继承与用户相同的权限和授权，因而成为计算机使用智能体，带来常被忽视的攻击面。该指引围绕这一执行风险给出实践建议。

推荐理由NVIDIA 安全团队从权限与执行风险角度给出智能体工作流的沙箱实践指引，适合部署编码智能体的团队参考。

腾讯玄武实验室披露 ComfyUI-Manager 远程代码执行漏洞 CVE-2025-67303

腾讯玄武实验室发现 ComfyUI 官方扩展组件 ComfyUI-Manager 存在高危漏洞 CVE-2025-67303，攻击者无需任何账号即可远程入侵安装 ComfyUI 的系统并实现远程代码执行，从而完全控制服务器、盗取用户数据和私有 AI 模型。漏洞成因是旧版本中 ComfyUI-Manager 的数据与配置目录未受 ComfyUI Web API 访问控制充分保护。该漏洞已在 ComfyUI-Manager v3.38 中通过引入系统用户保护 API 修复，配置数据被迁移至受保护目录，影响版本为低于 v3.38。

OWASP AIBOM Generator 加入 OWASP GenAI Security Project

面向 Hugging Face 模型的 OWASP AIBOM Generator 正式贡献给 OWASP GenAI Security Project，并迁至 owasp-genai-aibom.org。该工具自动提取 AI 模型的关键元数据，按 CycloneDX 标准生成 AIBOM，帮助团队了解模型内部构成、来源以及数据和配置参数，并评估文档完整性与可信度。它此前已在 RSAC 2025 亮相并被列入 CycloneDX Tool Center，如今转向开放社区治理，同时推进《OWASP AIBOM Generation Handbook》编写及字段映射改进。

NVIDIA garak v0.13.3 发布：新增 API Key 探测插件与 AWS Bedrock 生成器

NVIDIA garak 发布 v0.13.3，新增检测 API Key 泄露的探针及配套检测器和零宽坏字符注入探针，并加入 AWS Bedrock 生成器。该版本还改进 unreal pkghallu 目标覆盖、令 OpenAICompatible 类默认单次生成一条回复，并为生成器启用一致的 PRNG 访问。此外引入延迟加载与依赖裁剪、AVID 报告导出中 metadata 与 vuln_id 处理的多项修复。

OWASP 发布面向 Agentic 应用的 Top 10 风险清单

OWASP GenAI Security Project 发布《Agentic 应用 Top 10》，将智能体安全风险归纳为十类，并同步更新 Threats and Mitigations 1.1 分类。

OWASP 发布智能体应用十大风险与缓解清单

OWASP GenAI Security Project 发布《OWASP Top 10 for Agentic Applications》，用于帮助组织识别和缓解自主 AI 智能体带来的风险。该清单经过一年多研究、评审和修订，汇集 100 多位安全研究者、行业从业者、用户组织及网络安全与 GenAI 厂商的意见，并由包含 NIST、European Commission、Alan Turing Institute 等机构代表的 Agentic Security Initiative Expert Review Board 评审。

如何用 AI Kill Chain 框架建模针对 AI 应用的攻击

AI 智能体自主性增强，AI 应用正带来传统安全模型无法完全覆盖的新攻击面。应对原则是 Assume prompt injection，即假设提示注入已经发生，但把它转化为有效防御并不简单。AI Kill Chain 框架被用来建模这类攻击，Cyber Kill Chain 则定义了攻击者如何运作。

NVIDIA garak v0.13.0 发布：新增 Leet 编码攻击插件与对话支持

NVIDIA garak 发布 v0.13.0，新增 Doctor 攻击及 Leet 编码插件、Simple Assistive Task Linkage Probe、Ascii Smuggling 探针，并加入广义版 Markdown 泄露探针。该版本将失败重命名为攻击成功，引入对话支持和可配置系统提示词，同时扩充 Python 漏洞利用载荷并改进恶意软件检测器正则匹配。

OSV-SCALIBR 推出新补丁奖励计划

Google 为 OSV-SCALIBR 推出补丁奖励计划，向提交新型 OSV-SCALIBR 插件的开发者提供资金激励，插件方向包括资产清点、漏洞检测和密钥检测。该计划由 Google Bug Hunters 发布。

为 AI 模型带来可验证信任：NVIDIA NGC 中的模型签名

NVIDIA 在 NGC 中引入模型签名，为 AI 模型带来可验证的信任。AI 正进入由能推理、规划并采取行动的智能体主导的阶段，这类系统动态调用 API、工具乃至物理环境，大幅扩展了 AI 攻击面：单个被攻陷的模型即可影响下游决策、访问外部系统并触发级联故障。

Google 推出 OSS Rebuild：重建上游制品以加固开源软件供应链

Google 开源安全团队（GOSST）发布 OSS Rebuild，通过重新执行并比对上游构建来增强开源软件包的信任度。该项目自动推导 PyPI、npm 和 Crates.io 现有软件包的声明式构建定义，并为其中数以千计的流行包签发满足 SLSA Build Level 3 要求的溯源证明，无需维护者介入。它还能检测源码缺失、构建环境遭入侵以及隐蔽后门三类供应链风险，并提供基础设施定义供企业自行运行实例。

NVIDIA 发布 DOCA 3.0，为 AI 平台网络开启新前沿

NVIDIA 发布 DOCA 3.0，为 BlueField DPU 和 ConnectX SuperNIC 扩展能力，提升 AI 平台的可扩展性与性能。该框架自首个版本起持续演进，已成为下一代 AI 基础设施的关键组件，各版本均围绕 BlueField DPU 与 ConnectX SuperNIC 扩充功能。

用 NVIDIA NIM 安全部署 AI 模型

NVIDIA 发布博客介绍如何用 NVIDIA NIM 安全部署 AI 模型，帮助企业在推进 AI 项目时兼顾合规、风险管理与安全态势要求。文章面向企业安全负责人，聚焦评估 AI 模型时面临的挑战，但正文未给出具体版本号、攻击数据或修复细节。

NVIDIA 发布《NVIDIA AI Enterprise 安全》白皮书

NVIDIA 发布《NVIDIA AI Enterprise 安全》白皮书，阐述其保障 NVIDIA AI Enterprise 软件栈容器安全所采取的措施。白皮书涵盖安全开发生命周期、容器构建生命周期管理、安全设计、安全加固、SBOM、容器签名与模型签名及 NIM 微服务。漏洞响应部分包括漏洞扫描、修补、VEX 与协同漏洞披露，并由 NGC 通知服务做安全事件监控。

NVIDIA NeMo Guardrails 如何为 RAG 应用做内容审核与安全检查

NVIDIA NeMo Guardrails 通过集成 Meta 的 LlamaGuard 和 AlignScore 等第三方安全模型，为 RAG 应用提供内容审核与安全检查。该工具以开源工具包和微服务两种形式部署，支持内容审核、越狱检测、PII 检测、幻觉检测等护栏功能，可在 LLM 输出前扫描检索内容与生成回复中的冒犯性语言、虚假信息或政策违规。NeMo Guardrails 微服务处于早期访问阶段，提供 OpenAI 兼容 API。

Super Protocol 如何用自主权 AI 与 NVIDIA 机密计算实现去中心化隐私

Super Protocol 借助区块链去中心化扩展 NVIDIA 机密计算（CC）能力，让 AI 开发、训练与推理中的用户数据实现去中心化、私密且由用户自主掌控。该方案针对自主权 AI 场景，将机密计算与去中心化结合，解决数据隐私与控制权问题。

NVIDIA Morpheus：以加速告警分诊和 LLM 智能体增强 SOC

NVIDIA Morpheus 通过加速告警分诊与 LLM 智能体，帮助安全运营中心（SOC）分析师应对海量安全告警。SOC 分析师每天需处理大量告警，从中筛除误报并识别真正的入侵指标，而告警数量过大会使重要的早期信号被淹没。

Google 分享 Vertex AI 大语言模型漏洞研究方法

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。